摘要：为了解决由于型钢表面缺陷形态多样、微小缺陷众多所带来的检测效率低与检测精度差的问题,提出一种基于可变形卷积与多尺度−密集特征金字塔的型钢表面缺陷检测算法--Steel-YOLOv3。首先,使用可变形卷积代替Darknet53网络部分残差单元的卷积层,从而强化特征提取网络对型钢表面多类型缺陷的特征学习能力;其次,设计了多尺度−密集特征金字塔模块:在原有YOLOv3算法的3层预测尺度上增加1层更浅层的预测尺度,再对多尺度特征图进行跨层密集连接,从而增强对密集微小缺陷的表征能力;最后,针对型钢缺陷尺寸分布特点,使用K-means维度聚类方法优化先验框尺寸并将先验框平均分配到4个对应预测尺度上。实验结果表明:Steel-YOLOv3算法具有89.24%的检测平均精度均值(mAP),与Faster R-CNN(Faster Region-based Convolutional Neural Network)、SSD(Single Shot MultiBox Detector)、YOLOv3和YOLOv5算法相比分别提高了3.51%、26.46%、12.63%和5.71%,且所提算法显著提升了微小剥落缺陷的检出率。另外,所提算法的每秒检测图像数量达到25.62张,满足实时检测的要求,可实际应用于型钢表面缺陷的在线检测。

摘要：针对以锂离子动力电池为代表的典型复杂机电系统设计阶段的可靠性提升和潜在失效模式风险评估等问题,提出了将SFMEA和三角模糊软集融合分析的锂离子动力电池系统设计阶段风险评估方法.在对锂离子动力电池系统层次划分的基础上,引入评估专家群对潜在失效模式开展独立分析,利用专家风险评估矩阵收集初评数据与三角模糊软集进行模糊化和信息融合计算,计算结果利用梯级平均综合方法清晰化处理,通过故障模式融合参数分解与权重分配,得出风险评估结果,并进行风险的评分和排序.结果表明:融合三角模糊软集进行风险评估的SFMEA在系统设计初期将风险模式与评估结果的量化与评分,能够在系统级设计方面提高设计的稳健性,降低系统失效的风险;该方法在锂离子动力电池系统设计风险评估阶段的适用性良好.

摘要：以舱室油池火灾为例,针对直流喷雾水枪灭火过程中雾状水滴与火羽流的交互过程,结合火灾动力学原理建立液滴在火羽流中垂向运动模型,揭示单支喷雾水枪扑灭船舶舱室火灾时影响雾状水滴灭火效能的主要因素。通过正交设计构造基于5因素的水枪灭火模式模型,运用火灾动力学软件进行数值仿真,分别运用控温曲线和极差计算对影响液滴灭火效能的关键因素进行单一和多重指标分析,验证液滴垂向运动方程的正确性。结合舱室灭火作业实际需求提出优化建议。

摘要：以初速为1.2 km/s的3.3 g立方体弹体作为典型防御目标,对设计的夹芯型吸波结构开展抗侵彻试验,对比分析夹芯型吸波结构与吸波贴片+船用钢的上层建筑典型钢质结构的防护性能。结果表明:结构4(由3.0 mm厚的Q-GFRP+5.0 mm厚的PU基吸波芯材+5.0 mm厚的S-GFRP+3.0 mm厚的CFRP构成的夹芯型吸波结构)具有良好的抗侵彻性能,其单位面密度吸能可达55.73 J·m2/kg,优于6.0 mm厚的945钢板;在结构4后进一步增加15.0 mm厚的KFRP,可有效抵御典型防御目标的侵彻,且留有约10.0 mm厚的防护余量,在隐身性能、防护性能及结构轻量化方面均优于典型钢质结构。

摘要：介绍了津西高强度Gr65美标热轧H型钢生产工艺方案设计及工业试制,对生产过程的关键工序进行了分析和讨论,通过进行化学成分的窄范围设计,Nb微合金化,连铸恒温恒拉速浇铸,以及型钢系统加热炉温度、轧制温度的合理控制,最终获得屈服强度450 MPa以上,耐低温0℃冲击达到平均80J的高强度热轧H型钢。