摘要：针对传统公式对爆破振动预测精度不高的问题,构建了基于Bi-LSTM(双向长短期记忆网络)算法的露天矿山爆破振动速度预测模型。该模型可以在两个方向上处理时间序列数据,同时捕获过去和未来的上下输入信息与输出数据之间的依赖关系。以马钢集团高村铁矿露天矿山爆破开采监测数据为依据,选取相关数据为输入参数,并将Bi-LSTM预测结果与萨道夫斯基公式预测结果进行对比。结果表明:萨道夫斯基公式预测的爆破振动速度平均误差为26.87%,Bi-LSTM算法预测的爆破振动速度平均误差为8.95%;Bi-LSTM模型预测结果与实测结果具有较高的吻合度。后期将以其他矿山的监测数据为依托对模型进行训练,以提高Bi-LSTM模型的泛化能力,并通过迁移学习植入矿山安全实时监测预警平台。

摘要：针对现有无人机航拍输电线路图像缺陷检测方法存在的检测精度差和效率低等问题,提出一种用于输电线路图像缺陷检测的改进YOLOv5模型。通过四个方面的优化(Kmeans+算法、SENet注意力模块、DIoU损失函数、优化空间金字塔化结构)提高YOLOv5模型的检测精度和效率。通过实验验证了所提模型在绝缘子缺陷和杆塔鸟巢缺陷检测中的优越性。结果表明,与常规输电线路缺陷检测方法相比,所提方法具有较高的缺陷检测准确率和较快的检测速度,检测准确率大于95.00%,检测速度高于40FPS。该研究可为电力巡检提供一定的帮助。

摘要：在可见光通信系统中,若脉冲信号出现问题,会导致信号失真和码间干扰,严重影响光通信系统的通信质量。传统的差分脉冲位置调制方法没有充分考虑发射时隙和信道特性对脉冲位置的影响,从而导致解调时的误差和性能下降。提出考虑发射时隙的可见光通信差分脉冲位置调制方法。基于可见光通信模型,选择链路中漫反射传输类型,获取通信系统的脉冲信号响应关系。基于响应关系确定脉冲延迟影响因素,对标链路中脉冲延迟与发射时隙的频率关系,参考上下边界理论,计算差分脉冲位置调制边界范围。根据调制边界,考虑信道脉冲发射时隙,确定差分脉冲位置调制方程,实现可见光通信差分脉冲位置调制方法设计。实验结果表明:以可见光通信系统中不同传输路径为测试对象,当路径出现脉冲延迟时,所研究方法可以保证较低的带宽-功率指数,稳定地实现通信系统的脉冲调制,以此降低路径中的传输误码率。

摘要：钢材表面缺陷形态多样、结构复杂、小目标占比高,而通用目标检测算法计算量过大且不适合终端设备部署.针对上述问题,提出基于YOLOv8s的轻量级的钢材缺陷检测算法(SDB-YOLOv8s).重新设计特征交互模块(S-C2f),抑制空间和通道冗余信息,提高检测精度;引入空洞Transformer模块,增强网络对全局上下文信息的捕获能力和稀疏采样特性,以减少细粒度信息损失,并提升对小目标的特征提取能力;设计BS-ShuffleNetV2轻量化网络作为骨干网络,在降低模型复杂度的同时保证检测精度.在NEU-DET和Severstal钢材缺陷数据集进行实验验证,结果表明,与基线模型相比,SDB-YOLOv8算法的mAP分别提升6.4和7.0个百分点、参数量和计算复杂度仅为基线模型的64.8%和56.2%.每秒检测帧数分别达到146帧和121帧、精确度分别提升4.6和6.5个百分点.实验结果表明,该算法在检测精度、速度和轻量化方面取得了较好的平衡,同时为边缘终端设备提供了较高精度和实时性的参考.

摘要：以农业拖拉机尾灯为研究对象,分析了尾灯的内部结构和工艺性,并针对双色模具的特殊性,分析了模具成型方案和设计流程,基于AutoCAD和CAE软件完成了尾灯双色塑件模具的设计。开模试验表明:该产品符合设计需求,整个产品结构稳定,透明度好,设计的模具结构合理、工艺流程可靠,能够满足实际的生产应用,工程应用价值较高。

摘要：针对当前钢材表面缺陷检测存在效率低和精度差等问题,以及现有缺陷检测模型结构复杂、参数量庞大、检测精度和实时性较差的挑战,基于YOLOv8s模型,提出一种轻量高效的钢材缺陷检测算法(FMG-YOLOv8s)。该方法采用轻量级的FasterNet网络作为骨干网络,降低模型复杂度并更好地处理多尺度特征信息,以提升检测性能;重构特征交互模块(M-C2f),有效保留空间和通道特征,抑制冗余信息,促进检测精度和速度的提升;设计GS-Detect模块作为整体模型的检测网络,降低模型复杂度,提升训练和推理速度。在Severstal钢材缺陷数据集进行实验验证,相较于YOLOv8s算法,FMG-YOLOv8算法的mAP提升3.3个百分点,参数量和计算量分别降低8.2×10^(6)和2.21×10^(10),检测速度达到250帧/s,召回率提升6.9个百分点。实验结果表明,该算法在检测精度、速度和轻量化方面取得更好的平衡,为边缘终端设备提供较高精度、轻量化和实时性的可靠参考。在NEU-DET缺陷数据集上进行泛化性验证,相较于原模型,mAP和检测速度分别提升3.1个百分点和185帧/s,结果显示该算法具备良好的鲁棒性。

摘要：纪念性景观是一种具有特殊意义和价值的人文景观。方志敏烈士纪念园作为南昌市和全国一处重要的红色旅游经典景区,对其园林景观设计进行研究具有重要意义。回顾了该纪念园修建发展历史,分析其园林景观现状、特征和内涵。研究得出,纪念园的园林布局、建筑形制、空间营造、植物配置等方面都体现了方志敏烈士鲜明的个性特征、思想品德和革命精神。从完善园区道路系统和休憩设施、植物景观优化、水体驳岸处理以及园林空间意境营造等方面,提出方志敏烈士纪念园景观优化设计策略。最后,总结出红色纪念性景观规划设计要点。为红色纪念性景观的设计和保护提供理论和实践参考。

摘要：在传统的滚动轴承故障建模中,大多采用半正弦函数来描述位移激励,忽略了故障边缘的刚度弱化效应,导致模型与实际存在偏差。以NU306局部故障轴承为研究对象,考虑故障前后滚道的弹性变形,提出了一种新的分段位移激励函数。采用有限元分析方法确定了函数的系数,并将系数代入滚动轴承动力学模型中,对比分析了不同故障宽度下采用分段位移激励函数与传统半正弦位移激励函数时轴承的振动特性。结果表明:分段位移激励函数更加符合实际情况,所得到的振动信号与实验结果更吻合;基于分段位移激励函数的轴承振动响应曲线比基于传统位移激励函数的平缓。研究结果为深入研究局部故障滚动轴承的振动特性提供了一定的参考。

摘要：针对现有钢材表面缺陷检测算法资源消耗较大、检测精度和效率较低等问题,提出一种基于YOLOv8n的高效钢材缺陷检测算法(DCD-YOLOv8n)。该方法一是设计轻量化的多分支特征聚合网络,有效精简模型体积并提升检测速度;二是利用跨维度聚合模块,通过自适应机制建模多维度特征,以提升检测精度;三是采用可变形多头注意力机制,动态调整注意力的形状和范围,有效应对形态多样和结构复杂的缺陷特征,从而提升检测性能。在Severstal和NEU-DET钢材缺陷数据集上进行实验验证,相较于YOLOv8n算法,DCD-YOLOv8n算法的mAP分别提高2.4个百分点和1.9个百分点;参数量和复杂度分别降低0.5×10^(6)和1.9×10^(9);FPS分别提升22帧和7帧。实验结果表明,该算法在平衡计算开销、检测精度和效率方面表现优异,具有一定的实际部署应用价值。

摘要：由于核电厂取水口具有水域环境复杂且淤泥较多等特征,因此清淤工作必须高度重视,为此设计一款清淤巡检机器人控制系统,系统运行时可利用避碰声纳、姿态、深度以及压力等传感器对运动数据进行获取,同时还会通过LED灯、摄像头、浑浊度传感器、温湿度传感器对环境数据进行获取,并且传输至核心处理器。核心处理器处理数据在解析和处理数据后,在调整运动姿态以及控制机械臂清淤的同时,通过压缩算法将环境、运动数据压缩,然后向终端控制中心传输。控制中心成功接收数据之后,能够根据需要,向清淤巡检机器人发送指令以调节其工作状态。系统经验证可知,系统能够精准获取环境数据并高效调控水下机器人工作状态,对于环境监测和运动调控要求都能够很好地满足。