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1991年 | 2篇 |
1990年 | 7篇 |
1989年 | 2篇 |
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0 IntroductionThequalityofweldedstructuredependsmainlyonthemeltingandsolidifyingprocessofweldpoolifthematerialandstructuralfactorsareprescribed .Thereforethekeyproblemofarcweldingiswhetherandhowtocontrolthemeltingprocessofweldpool.Theidealsolutionforab… 相似文献
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采用高温铜基S211和S201焊丝对不锈钢进行了TIG熔钎焊试验,运用OM,SEM,EDS分析了接头微观组织,通过拉伸试验评定了接头力学性能.结果表明,不锈钢接头具有熔焊与钎焊的双重性质,不锈钢上部靠近电弧区熔化,存在一个α ε相熔合区;下部不锈钢未熔,为钎焊结合;焊缝基体为Fe在Cu中的过饱和固溶体相,基体上存在大量尺寸不等的α ε相高温颗粒,焊缝区上部含高温颗粒多,下部含量少.两种接头均断裂于焊缝区,S211焊丝接头强度要高于S201焊丝,分别达到498.33 MPa和476.67 MPa,而S201焊丝接头的断后伸长率要高于S211焊丝,分别为19.6%和13.8%. 相似文献
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针对水域场景夜间能见度极低,难以实现人员目标检测与定位的问题,结合红外热成像技术与深度学习目标检测算法,
研究了一种黑暗环境下水域人员目标检测方法。 经过多场景实地采集,自主构建了一套热成像水域场景下的人员目标数据集
IR-YZ。 在对比经典目标检测方法在 IR-YZ 数据集上的性能的基础上,针对热成像特点与水域环境特点,提出了一种增强型轻
量级水上目标检测网络 IWPT-YOLO(infrared water person target-YOLO)。 实验结果表明,IWPT-YOLO 算法具有精确、快速、简洁
等优势,其模型大小为 93 MB,平均精度 mAP 达到了 85. 34%,检测速度达到了 20. 975 FPS,比经典算法 YOLOv3 网络与 SSD 网
络在模型大小、平均精度与检测速度上均有提高,验证了 IWPT-YOLO 算法对水域场景下的热成像人员目标具有更好的检测性
能,更明显的优势。 相似文献
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用溶胶-凝胶法在导电玻璃上制备不同成膜方式和层厚的TiO2致密膜阻挡层,采用水热法制备外层多孔TiO2薄膜。用场发射扫描电镜(FE-SEM)和紫外-可见分光光度计分析阻挡层成膜方式和层厚对复合光阳极薄膜的表面形貌和吸光度的影响,并研究其对应的DSSC的电学性能。结果表明:阻挡层经层层烧结,复合光阳极具有较疏松的表面形貌,吸光度和DSSC的电学性能最佳;阻挡层的层厚对复合膜的吸光度和DSSC的电学性能影响不大,但层数为8层时具有最好的吸光度和电学性能。 相似文献
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