【摘 要】
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针对敌士兵数据集样本较少的问题,提出一种基于YOLOv3的少样本深度学习目标检测方法.利用数据增广提高少样本目标检测模型的鲁棒性,改进网络结构将浅层网络特征图跨层连接至
【基金项目】
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国家部委基础科研计划资助项目(JCKY2019602C015)。
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针对敌士兵数据集样本较少的问题,提出一种基于YOLOv3的少样本深度学习目标检测方法.利用数据增广提高少样本目标检测模型的鲁棒性,改进网络结构将浅层网络特征图跨层连接至深层网络,采用k-means聚类获取适合士兵目标特性的锚点框,利用预训练提高模型训练收敛速度.实验结果表明,本文方法对少样本敌士兵目标检测成功率mAP达到85.6％、检测精度IOU达到82.18％,且对小型和遮挡目标检测效果较好;部署在NVIDIA TITAN V GPU计算机和NVIDIA Xavier嵌入式计算平台上的检测速度分别达到54.6和26.8 fps,实时性好.
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基于X射线电子计算机断层扫描技术,建立了反映闭孔泡沫铝真实结构的三维有限元模型.对闭孔泡沫铝准静态和动态压缩力学性能进行了实验和数值模拟,分析了闭孔泡沫铝的变形特性及力学性能,验证了模型的可靠性.结果表明,准静态压缩下,试件主要沿加载轴45°方向产生塑性变形.压缩速率为低速时,其变形模式与准静态相同.闭孔泡沫铝试件截面上结构薄弱处首先出现应力集中,材料达到塑性屈服.在高速压缩下,试件加载端首先达到塑性屈服.比较闭孔泡沫铝不同应变率下的屈服强度,动态压缩下的屈服强度远高于准静态压缩下的.应变率280~700
针对实测爆破振动信号中存在的趋势项干扰问题,基于改进的集合经验模态分解,提出一种趋势项消除方法,并进行了模拟信号的仿真计算和爆破振动信号的实例分析.信号仿真计算结果显示:对于持续振动信号,该方法的趋势项提取结果与已有的基于经验模态分解或集合经验模态分解的趋势项消除方法较为接近;但当测试信号呈间歇振动时,该方法对趋势项的提取更为充分,体现了其对分段爆破振动信号中趋势项消除的优越性和适用性.同时,爆破振动速度信号的实例分析验证了该方法在实际应用过程中的可靠性.
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采用有限元模拟和实验的方法,对比分析了5种不同的径向非均布压力分布方式对湿式摩擦副工作过程中热机耦合的作用.结果表明:在加载同种径向压力作用下,对偶钢片的温度场、应力场和应变场三者之间存在较强的耦合关系;在工作终态时,温度、应力和应变场环带的径向位置和各物理量的最值较原加载压力峰值位置向盘面中心方向移动,环带径向位置变化率为盘面宽度的10%~40%;径向压力分布方式对于摩擦副的温度,应力和应变的最值有直接关系,压力沿内外半径波峰式分布时温度、应变最值最大,压力由内径至外径线性减小时应力最值最大,压力沿内径
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