成型温度对PBX装药内部质量及性能的影响

针对压制成型的PBX炸药装药，选择CT无损检测、巴西实验和扫描电镜检测等技术，对比研究了室温和加热两种温度下压制成型的炸药装药内部质量、静态力学性能和细观破坏形式。结果表明，加热压制有利于改善炸药装药的内部质量，可避免产生初始损伤，且提高了装药的力学性能。细观尺度上，室温压制成型的装药主要发生界面脱黏破坏，加热压制成型装药的主要破坏形式是穿晶断裂。     

基于多尺度特征融合的供输弹早期故障诊断

对于供输弹系统早期故障信息易被湮没难以识别的问题,提出了基于多尺度特征融合的早期故障识别方法。首先通过变分模态分解(VMD)对振动信号进行分解得到不同时间尺度的分量信号,然后对各分量信号分别提取盒维数、信息熵特征,并进一步通过主分量分析(PCA)对上述两种特征进行融合,得到累计贡献率的前3个主分量组成的融合特征,最后通过概率神经网络PNN分别对上述三种特征进行分类比较,结果表明融合后的特征对供输弹系统3种工况有更高的正判率,对供输弹系统早期故障预兆更敏感,能对供输弹系统早期故障作出有效诊断。     

基于儿童使用主体的建成环境评价尺度研究

评价尺度是建筑使用后评价的基 本问题之一，它是使用者评判建成环境好 坏、优劣的重要测度标准。为弥补目前环境 评价尺度研究方面的缺失，建立与儿童使用 主体相一致的建成环境评价尺度，对儿童常 用语义量词进行汇总和筛选，采用五级线 分刻度方法进行问卷调查研究。基于儿童的 理解，通过问卷试验分析，结果表明：双侧 5级区间评价尺度为：很（负面）；有点（负 面）；中等；有点（正面）；很（正面）；单侧 5级区间评价尺度为：不；好像有点；比较； 很；特别。     

一种基于机器视觉的表面缺陷快速检测方法

实际生产过程中,产品表面会不同程度地留下污渍和印记,这对基于机器视觉的表面缺陷识别带来严重干扰.基于图案统计分析的识别方法速度虽快,但抗干扰能力弱,出现较高的误判率.基于深度学习的人工智能识别方法计算量巨大,速度慢,难以满足生产实际的高速要求.因此介绍一种改进SIFT算法,并给出了相关参数的设置方法和经验公式,通过实际表面缺陷的检测,对比验证了SIFT算法较强的鲁棒性和抗干扰能力,以及相关参数设置方法的正确性和可行性.实验数据表明,SIFT算法在凹陷类和斑点类缺陷的检出率上具有明显优越性,在裂纹类的误检率上也具有较大优势.特别是在有噪声图像干扰情况下,检出率比神经网络提升了20％,误检率降低了3％.     

基于多尺度双线性卷积神经网络的多角度下车型精细识别

针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题，提出基于多尺度双线性卷积神经网络（MS-B-CNN）的车型精细识别模型。首先，对双线性卷积神经网络（B-CNN）算法进行改进，提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合，以提高特征表达能力；此外，还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略，在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心，在训练过程中新增加样本时，网络会约束样本的分类中心距离，以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示，该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%，验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。     

裂缝性孔隙介质频变AVAZ反演方法研究进展

由于尺度的限制,利用地震方法进行裂缝参数定量表征一直是地球科学的难题。基于裂缝性孔隙介质动态等效理论的频变AVAZ反演方法给出了研究思路。首先介绍了裂缝性孔隙介质的等效介质理论研究进展,分析比较了各种裂缝性储层岩石静态等效介质模型和动态等效介质模型;然后给出了基于Chapman模型的裂缝参数和渗透率定量表征的正问题数学模型以及反演问题求解的方法和策略,以及基于模型数据的数值计算结果;最后讨论了频变AVAZ反演方法目前存在的问题和进一步研究方向。     

结合多尺度体素和高阶条件随机场的点云分类

针对利用经典高阶条件随机场模型进行点云分类时,由于海量节点和无向边导致的点云分类效率低的问题,提出一种结合多尺度体素和高阶条件随机场的点云分类方法.首先以多尺度体素代替海量离散点云作为无向图图模型节点,减少节点和无向边的数量;然后使用超体分割结果作为高阶团,并基于此设计了一种非监督分布性空间上下文作为高阶团特征向量,用于改善分类结果;最后结合构建的图模型和各阶特征向量,采用经典高阶条件随机场模型实现点云数据的自动分类.采用Oakland标准数据集作为实验数据,实验结果表明,该方法在有效地保证分类精度的前提下,高阶条件随机场点云分类模型的分类效率提高了5～10倍.