基于阶段注意力机制的电力线提取算法

电力系统维护是电力系统稳定运行的重要保障，应用智能算法的无人机电力巡检则为电力系统维护提供便捷。电力线提取是自主电力巡检以及保障飞行器低空飞行安全的关键技术，结合深度学习理论进行电力线提取是电力巡检的重要突破点。本文将深度学习方法用于电力线提取任务，结合电力线图像特点嵌入改进的图像输入策略和注意力模块，提出一种基于阶段注意力机制的电力线提取模型（SA-Unet）。本文提出的SA-Unet模型编码阶段采用阶段输入融合策略（Stage input fusion strategy， SIFS），充分利用图像的多尺度信息减少空间位置信息丢失。解码阶段通过嵌入阶段注意力模块（Stage attention module，SAM）聚焦电力线特征，从大量信息中快速筛选出高价值信息。实验结果表明，该方法在复杂背景的多场景中具有良好的性能。     

磁悬浮控制力矩陀螺高速转子的高精度位置控制

在受到陀螺效应、动框架效应等影响后产生的磁力非线性问题是磁悬浮控制力矩陀螺(MSCMG)高速转子位置精度下降的主要因素。为解决以上问题,提高转子位置精度,本文分析了转子所受磁力的特性,建立了转子系统非线性动力学模型,提出了神经网络滑模控制方法。设计滑模控制律,采用径向基函数神经网络逼近控制律中的非线性模型,自适应算法根据误差在线调整神经网络的权值,同时可以保证整个系统的稳定性。仿真和实验结果表明,所提出方法的转子位置精度达到99%,稳态误差为0.000 2 mm。神经网络滑模控制可以实现MSCMG转子系统的高精度位置控制。     

基于铝热还原制备FeV50渣中钒的赋存状态

通过渣金V-O平衡及VO-Al平衡理论研究,分析了铝热还原FeV50合金制备过程不同冶炼阶段对渣中钒赋存状态的影响,计算得到钒在渣中的热力学还原极限。通过不同物相分析手段,得到铝热还原FeV50合金制备过程实际渣中钒的稳定结构。研究结果表明:渣金共存时渣中钒的稳态为VO;出渣后VO与V_2O_3的稳定性与冶炼氧分压有关,其平衡氧分压为0.41 Pa,常压条件下,VO会进一步氧化。渣中钒含量随合金铝含量的增加而降低,当合金铝质量分数分别为8.0%和20.0%时,对应渣中理论钒质量分数分别为0.16%和0.10%。实际冶炼过程中,冷态刚玉渣中的钒除了已还原FeV_x初级合金之外,主要以类质同象的形式与镁、铝、铁等元素固溶形成Mg(Al,V)_2O_4和(Mn,Fe)V_2O_4复合尖晶石结构。     

PUR发动机装饰罩表面处理有效提升整车NVH性能

PUR发泡发动机装饰罩已经成为汽车行业的一个成熟产品,和普通发动机装饰罩相比,有效提升了整车NVH性能。为了进一步提升整车NVH性能,研究了内表面针刺和去除内结皮,2种工艺的PUR发泡发动机装饰罩对整车NVH性能的影响。首先从有无表面结皮和材料厚度,2方面对原材料的吸声系数进行测试,然后从零件外表面皮纹腐蚀和内表面针刺处理、去除内表面结皮对PUR发泡发动机装饰罩完成了零部件NVH性能测试。在此基础上,完成了整车NVH性能测试。研究结果表明,内表面针刺处理和去除内表面结皮均能有效提升整车NVH性能,其中,针刺处理的效果更显著。     

核聚变堆用钨表面超精密抛光的研究现状与趋势

钨作为未来核聚变堆中最有前景的面向等离子体材料,在反应堆工况下将承受高能粒子的辐照冲击。表面质量的好坏会直接影响材料的氢/氦滞留行为和辐照损伤程度,进而影响聚变堆的安全性和可靠性。现阶段,针对钨的抗辐照改性研究主要着眼于材料的成分、结构和组织设计,关于机械加工对材料表面抗辐照改性的研究甚少。文章聚焦前沿科学问题,从机械加工角度分析核材料领域科学问题,结合国内外相关研究成果及核聚变堆用钨(PFM-W)的机械加工现状,阐述了PFM-W表面超精密抛光的必要性。通过对比不同抛光方法,提出了磁流变抛光和力流变抛光是较为适合PFM-W表面超精密加工的观点,并对未来PFM-W表面超精密抛光研究趋势进行了分析,重点在抛光方法的探索以及抛光后材料表面质量对抗辐照性能影响的研究。     

日新月异的毫米波和太赫兹成像技术

波长为太赫兹(兆兆赫兹,1012)的射线提供了一种安全、无电离作用的解决方案,能处理对出入机场和穿过国境线的旅客检查问题。     

介孔-大孔结构无定形硅-铝催化剂的核磁共振研究

合成了具有介孔-大孔双模型分级结构的无定形硅-铝催化剂,利用硅和铝核的固体魔角核磁共振谱,考察了合成样品中硅和铝结构上的原子特征.