摘要：[目的]倒装芯片球栅格阵列(FC-BGA)产品广泛应用于电脑、服务器等的中央处理器(CPU)或图形处理器(GPU),其可靠性非常重要。[方法]以多阶FC-BGA产品为载体,设计专用的通盲孔孔链科邦(简称R-shift科邦),以R-shift科邦在冷热冲击测试(thermal stress test,简称TST)不同周期后的电阻变化率和截面形貌为指标来探究不同因素对多阶盲孔可靠性的影响,结合热应力和热应变仿真分析来探讨多阶盲孔的失效机制。[结果]ABF材料、盲孔叠孔数量及盲孔孔径是影响FC-BGA产品可靠性的关键因素。电镀通孔(PTH)的孔壁粗糙度和层压前处理微蚀量对FC-BGA产品可靠性的影响不大。不同叠层在冷热冲击过程中所受的热应力和热应变不同,盲孔叠孔中心受到的热应力和热应变最大,孔底最容易发生开裂,导致FC-BGA产品失效。[结论]本文的研究结果对FC-BGA产品的设计和加工管控具有一定的指导意义。

摘要：目的:研究多准则约束下的产品模块划分方法,为企业建立稳健的模块化产品平台奠定基础。方法:采用改进的多目标进化算法对建立的多准则模块划分数学模型求解,并采用模糊集合评价机制进行最优解的寻取,得到基于多准则模块划分方法的产品模块划分结果。结论:通过改进的多目标进化算法求解多准则模块划分模型,能够得到有效支持产品平台设计的产品模块划分方案。通过与已有优化方法的比较验证了本文提出的多准则模块划分方法的优越性。

摘要：针对水下侧扫声呐图像对比度低、噪声强度大,现有深度学习方法特征提取能力不足的问题,提出基于PP-YOLOv2引入注意力机制的改进侧扫声呐多目标识别方法.首先,针对侧扫声呐图像信噪比大、不同声呐设备生成的图像大小不一等特点,设计有效的图像预处理方法,包括噪声过滤、图像增强等;其次,基于当前目标检测性能很好的PP-YOLOv2模型设计改进,更换BotNet＿dcn为模型主干网络,引入注意力机制提高网络特征提能力;最后,设计新的解耦头替换原耦合检测头,针对侧扫声呐图像的小目标进行精细化预测.结果表明:与原始PP-YOLOv2相比,所提方法在平均识别精度上提升了4.4%;与两种主流的基于卷积神经网络的方法相比,所提方法在平均识别精度上分别提升了4.66%和5.42%,同时在识别效率上分别提升32.4%和27.6%.

摘要：根据国际牙科联盟系统的全景片影像实际特征,提出一种基于参数优化的用于自动牙齿检测和标号分类的方法。运用先进的深度学习方法构建创新以及实用的三阶段牙科全景片牙齿标识方法。使用全景片图像将其分为几个阶段,以SqueezeNet的基于掩膜区域卷积神经网络作为基线模型进行特征提取过程,使用燕群优化算法进行参数优化,应用基于SoftMax分类器的牙齿预测和加权极限学习机的阶段分类模型确定牙齿编号类别标签,在图像数据集上进行评估,所提方法具有性能竞争力。

摘要：随着我国矿产资源开发工作向深部发展,复杂的应力条件和恶劣的开采环境严重威胁到井下人员的安全,开采装备无人化是解决井下安全和效率问题的有效手段。结合自动驾驶和远程遥控技术,设计并应用了地下铲运机无人驾驶系统,在千米深井中实现了铲运机出矿作业的全流程无人化。在应用试验中,自动驾驶直线行驶的最大速度达10 km/h以上,转弯最大速度为3 km/h,远程遥控的延迟在10 ms以下。该系统可有效提高矿山生产效益、降低安全事故风险,并有助于推动我国矿山智能化转型升级。

摘要：机车充气与排气性能是列车制动系统重要指标,目前机车制动系统验收指标仅对排气性能有明确要求,对充气性能无要求。机车供风能力不仅影响重载列车缓解特性和车钩力,而且严重制约重载列车在循环制动中的操纵方法。了解机车充气能力对缓解特性和车钩力的影响规律,以及重载列车安全运行和制动系统设计具有重要意义。通过建立列车空气制动系统仿真模型,分析机车充风能力对重载列车缓解特性和车钩力的影响。分析发现,机车充风能力对列车再充风时间、缓解波传播和车钩力都有明显影响;充风能力越弱,则缓解波传递越慢,车钩力越大。在本文研究范围内,合适的充气能力将比弱充风能力首尾车缓解时间差缩短3 s,最大车钩力降低16.2%。建议机车验收时增加机车充风能力检测,并给出了建议检测标准。针对重载列车充风能力,建议多部门联合系统性开展实验与仿真研究,制订重载列车制动系统检测标准与方法。

摘要：研究了覆土式绿化屋顶在土壤隔热、植被遮阳、蒸腾散热、降低风压等方面的特点,以怒江美丽公路小沙坝服务区工程实际案例,分析了覆土式绿化屋顶对建筑节约采暖降温能耗、植物固碳、减少建筑碳排放的相关作用。

摘要：相对于自然图像和多光谱图像,高光谱图像包含丰富的空间—光谱信息,不仅能够保留目标的空间信息,还能够获取高度可辨别的光谱信息。因此,如变化检测、目标追踪等高光谱图像处理技术在对地观测任务中得到了广泛应用。然而,在高光谱图像变化检测的过程中仍然存在许多问题与挑战。如高光谱图像的高维复杂性、光谱差异性以及存在光谱混合等问题,影响变化检测效果。得益于深度学习理论的深入研究,高光谱图像变化检测技术研究得到了极大的发展。本文对现有基于深度学习的变化检测方法进行全面分析总结,按照高光谱图像采集条件是否相同,将其分为同构高光谱图像变化检测以及异构高光谱图像变化检测。其中,从特征提取的网络结构优化和特征提取前混合像素处理两个角度,又将同构高光谱图像变化检测方法进一步分为基于时序依赖和空谱信息提取的方法以及基于端元提取和解混的方法,分别总结各类方法的特点和局限性,并讨论未来的研究重点。此外,面对不同传感器获取的异构高光谱图像数据,现有的方法基于图论学习图像的结构关系,并基于图像变换将其转换至公共域从而进行变化检测处理。本文从高光谱图像变化检测领域的新设计、新方法和应用场景出发,通过综合国内外前沿文献来梳理该领域的主要发展,重点论述高光谱图像变化检测领域的发展现状、前沿动态、热点问题及趋势。

摘要：文章针对智能电网设备监控系统的需求,以变压器为研究对象,设计并实现了一套基于物联网技术的智能监控系统。文章设计了监控方案的总体框架,并研究了基于STM32微控制器的数据采集模块以及通信方案。在此基础上,构建了完整的软硬件系统,实现了对变压器各项参数的实时监控和告警提示。通过实验验证,该系统具有较高实用性,为智能电网设备的监控提供了有效的解决方案。

摘要：随着我国城市由增量发展向存量发展的转型,越来越多的既有铁路站房进入改造更新阶段。以新建福厦铁路福州南站改扩建设计为例,在结合既有站房的基础上,从站城融合、文化复合、技艺整合等角度出发,围绕旅客换乘体验、空间品质、地域文化等方面,探索新老站房融合共建的创新设计手法。