激光焊接裂纹磁光成像频域特征分析

为了研究旋转磁场激励下激光焊接裂纹磁光成像在频域内的特征, 采用对激光焊接裂纹磁光图像进行2维离散傅里叶变换的方法, 进行了理论分析和实验验证, 取得了旋转磁场不同励磁强度下激光焊接裂纹的频谱图数据。结合裂纹磁光图的空域特征, 对所获裂纹频谱图灰度值为255的点进行统计分析。结果表明, 激光焊接裂纹磁光图像的频域特征和空域特征有一定的对应关系; 在一个变化周期内(885帧磁光图), 对应频谱图上会出现先变小再变大、再变小再变大或相反的变化过程, 最终回到初始状态。这一结果验证了旋转磁场下裂纹磁光成像规律的正确性, 对激光焊接缺陷的无损检测是有帮助的。     

基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。     

台东山煤矿边角煤回收方法探讨

随着煤矿的采深和开采强度的加大,煤矿形成许多边角煤,降低了煤炭回收率。同时,因地质条件复杂、开采的难度相应增加,边角煤的开采意义重要。针对台东山煤矿边角煤的赋存情况,对开采方法进行探讨,并详细叙述了"刀式采煤法"在台东山煤矿5202里工作面的应用。     

基于时差法的矿用超声波风速传感器

针对国内现有矿用风速传感器的测量问题,引入基于时差法的超声波测量方法。介绍了时差法的基本原理,设计了基于16位数字控制器为核心的传感器,并详细介绍了系统的设计原理、系统的硬件电路及软件流程。试验结果验证了该传感器具有较高的测量精度及测量范围,值得进一步产业化应用。     

爆炸冲击作用下埋地并行输气管道的动力响应

天然气泄漏爆炸已成为埋地输气管道主要的极端灾害。选取TNT当量法作为输气管道小孔泄漏致爆的估算模型,适当选取材料本构模型,采用任意拉格朗日-欧拉方法 (ALE),在验证模型精度的基础上,建立了埋地输气管道-土壤-炸药耦合的三维实体模型,分析了埋地输气管道动力响应(等效应力、位移)与爆心距和炸药量之间的关系。研究结果表明:ALE法可较好地描述球形爆炸波在土中的传播规律,且可形象展示爆炸空腔及地表土丘的宏观演化过程;在爆心距为205 cm时,应力随着药量的增大而增大,管体的抗爆极限药量为58. 4 kg;应力与位移均随着装药量的增大或爆心距的减小而增大; X向位移、迎爆点及背爆点的Y向位移随着时间的变化先增大后减小,管顶的Y向位移则呈现先增大后减小的二次震荡,管底的位移近似呈正弦规律变化;基于应变的失效判据与应力的失效判据评定结果存在偏差,应力评定结果相对偏保守。所得结论可为并行输气管道的安全评估提供参考。