基于生成对抗网络的半监督图像语义分割

提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。     

基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法研究

针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。     

撬装式真空油罐清洗系统

本文介绍了目前国内外成品油罐清洗系统的特点,对油罐清洗系统的技术发展进行阐述,提出成品油罐真空清洗系统,对该系统的工作原理进行详细说明,对系统各部件作用进行相关解释,以期为相关学者提供参考。     

磁流变液中磁性颗粒成链与团聚的临界特征分析

热运动对纳米级磁流变液系统的颗粒团聚行为和宏观流变特性扰动影响不可忽视.为研究施加外磁场后系统微结构与热运动间的关系，探讨在不同颗粒粒径情况下热运动能量在系统总能量中的占比.采用CCD设计方法，分析Monte Carlo仿真获取的颗粒位形信息，生成关于外磁场磁感应强度、颗粒粒径和体积分数的系统热耦合系数<λ>回归模型;成链团聚的临界颗粒粒径计算值比文献经验值高出约23%，证实在考虑系统内多因素的综合影响下，纳米级磁流变液具有更严格的流变现象临界发生条件.     

高速电主轴热特性仿真与实验研究

对高速电主轴温度场分布随转速的变化规律进行了研究。通过在外壳上布置一定数量的温度传感器,对不同转速下的外壳温度进行实时测量,并将实验结果与ANSYS的模拟结果进行对比,验证了采用在电主轴外壳上布置多个测点测量与仿真相结合的方法来预测电主轴内部温度场分布的可行性;另外还分析了在不同转速下,高速电主轴关键部位的温升,仿真结果表明:主轴在6000~10000 r/min时,温升呈线性增加,在大于10000 r/min后,温升以指数规律增加。     

新形势下形体训练课程建设与实践分析

通过笔者多年的形体训练教学经验沉淀,以及对当下与形体发展方面新形势的些许浅薄见解,个人针对于新形势下的形体训练课程之建设以及其实践进行了相关深入分析。我们认为既然处于新形势的状态之下,我们的形体训练课程不能再套用以往的体系和方式,必须深度联系当下现实生活的状况,以如今的形势为基本出发点,制定符合当下学生形体现状和发展趋势的课程体系。我们深深地认为形体训练课程的"接地气"化教学体系的制定,既可以完成形体训练课程的最基本目标,也可以满足大学生身体发展以及生理发育所需,对大学生深度体育意识的形成和其强大体魄的构建具有极其重要的现实意义。     

温度和机械载荷联合作用下油田超深井中硬质涂层膨胀锥与套管的屈服挤毁压强及试验验证

在充分考虑温度载荷、机械载荷、硬质涂层膨胀锥硬度、套管硬度对膨胀锥与套管之间屈服挤毁压强影响的基础上,根据分形理论和接触力学推导出膨胀锥与套管之间屈服挤毁压强的计算公式.数值分析表明:膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强随最终温度、分形粗糙度、线膨胀系数、硬质涂层膨胀锥布氏硬度、中间主应力系数、套管壁厚的增大而增大;当分形维数从1增大时,膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强随分形维数的增大而减小;当分形维数增大到接近于2时,膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强随分形维数的增大而增大;随拉压强度比的增大,膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强减小.屈服挤毁压强的计算值与试验测试值之间的相对误差为-8.9253%～-0.9901%.     

Banach空间中一类带有f－投影算子的双层集值投影动力系统

在乘积Banach空间中引进并研究一类包含广义f－投影算子的双层投影集值投影动力系统.在恰当的条件假设下，利用广义f－投影算子的性质及熟知的Nadler不动点定理，证明了该双层集值投影动力系统的均衡点集是非空的和闭的.