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重庆理工大学学报
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重庆理工大学

石晓辉

月刊

1674-8425

023-62769495

400050

重庆市九龙坡区杨家坪

重庆理工大学学报/Journal Journal of Chongqing Institute of Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，中国科技核心期刊，重庆市一级期刊，教育部优秀期刊。主要刊登有创造性、探索性、开拓性的学术论文、科研成果报告、重要学术问题的评述和学科前沿的综述。
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    辉绿岩沥青混合料微波热诱导愈合性能研究

    吴文亮彭俊霖韦嘉琪
    92-97页
    查看更多>>摘要：开展了辉绿岩沥青混合料微波热诱导愈合技术的应用研究.从矿料的化学组成、电磁参数上分析辉绿岩沥青混合料微波热诱导性能成因;制备了 GAC-13、SMA-13、OGFC-133种级配辉绿岩沥青混合料,并采用热常数仪、微波炉对混合料的微波热诱导升温速率展开研究;通过半圆弯曲(SCB)试验研究混合料的自愈合特性.结果表明:辉绿岩沥青混合料具有一定的微波热诱导性能,辉绿岩沥青混合料应用在密级配GAC-13上的热导率和热扩散率分别为 1.610 W/(m·K)、0.848 3 mm2/s,在断级配 SMA-13 中则为 1.649 W/(m·K)、0.878 5 mm2/s,二者的抗裂性能愈合率最高可达78.3％、79.4％,在微波热诱导和传热性能上表现更优越,有利于自行愈合.

    沥青混合料辉绿岩热常数微波热诱导自愈合

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    机器学习结合压入技术检测金属表面残余应力

    徐广涛刘少帅赵金涛郇培...
    98-105页
    查看更多>>摘要：为丰富和发展机制清楚、分析可靠的金属材料表面残余应力压入检测技术,开展了不同工况下圆锥压入有限元仿真,基于量纲分析法,分别结合反向传播(BP)和多层感知器(MLP)神经网络技术,建立了关联压入加载曲率与材料塑性参数、残余应力的映射网络,在此基础上提出了材料表面残余应力的仪器化压入检测方法.通过仿真数据集训练的BP及MLP神经网络预测结果与仿真预设的残余应力吻合良好,且BP神经网络的预测结果精度较优.对引入不同程度残余应力的18CrNiMo7-6合金钢薄片试样开展仪器化压入试验,借助已报道的3种金属材料锥压入试验数据,验证检测方法的可靠性.结果表明,基于BP和MLP神经网络预测的残余应力结果与试验预施加应力之间的误差普遍在40 MPa以内.

    神经网络残余应力仪器化压入有限元仿真

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    虚拟道路激励下某双叉臂悬架模态及单轴疲劳性能分析

    徐磊张民安杨秀丽
    106-111页
    查看更多>>摘要：通过网格划分建立上支臂有限元模型,对某双叉臂悬架上支臂疲劳性能进行探究.模拟强化耐久路况,建立等效虚拟道路,生成载荷时序激励信号.建立多体动力学刚柔耦合系统模型,并进行多体动力学仿真分析.通过对上支臂进行有限元分析,得到上支臂7-12阶固有频率及振型位置,模态频率远高于发动机怠速振动频率,可避免共振发生.发现上支臂应力分布较为均匀,最大应力区域为上支臂与转向节连接位置球铰处.通过Miner疲劳损伤累计法则,得到上支臂疲劳耐久特性.发现最大损伤位置位于与转向节连接区域,最小循环疲劳周期满足工程实际要求.

    双叉臂悬架虚拟道路载荷有限元分析刚柔耦合多体动力学疲劳耐久

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    基于滚刀Cerchar磨蚀性指数的滚刀磨损量预测方法

    齐梦蕾朱强杨延栋范文超...
    112-118页
    查看更多>>摘要：为探究正常磨损机制下的滚刀磨损特性及对滚刀磨损量进行预测,根据盘形滚刀实际几何尺寸制作了比例为1:10的缩尺滚刀,使用SP3-I滚刀复合磨蚀实验平台开展6种硬度刀具的滚刀旋转磨蚀试验,分析滚刀硬度对滚刀磨损量的影响规律.利用ATA-IGG I类岩石磨蚀伺服实验仪器进行不同硬度滚刀的Cerchar磨蚀试验,引入滚刀Cerchar磨蚀性指数,通过滚刀Cerchar磨蚀试验测得滚刀CAI(cerchar abrasivity index)值,基于滚刀CAI值提出了基于滚刀Cerchar磨蚀性指数的滚刀磨损量预测方法.结果表明:不同硬度滚刀在同种岩石条件下,其滚刀磨损量随着滚刀硬度增大呈现出先减小后增大的趋势,对于同一种岩石类型,存在一个最佳的刀具硬度区间,使用该硬度范围的滚刀可以提高施工效率;依据滚刀CAI值及其滚刀千米磨损量之间的拟合曲线,得出当前工况下花岗岩、砂岩、玄武岩中的滚刀磨损量计算公式,选取单一滚刀在花岗岩中进行旋转磨蚀试验,通过验证对比,该预测方法得出的预测磨损量与实际磨损量的平均误差在10％以内.

    磨蚀性指数滚刀旋转磨蚀试验缩尺滚刀滚刀磨损预测预测方法

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    特征图组合的双流CNN手指关节角度连续运动预测方法研究

    武岩曹崇莉李奇姬鹏辉...
    119-128页
    查看更多>>摘要：针对基于表面肌电(surface electromyography,sEMG)信号手指关节角度连续运动预测时序信息提取不足、预测准确率较低的问题,提出了一种基于特征图组合(feature map combinations,FMC)的双流卷积神经网络(dual-stream convolutional neural network,DCNN)预测方法.提取sEMG信号的特征信息,采用滑动窗方式将特征信息进行特征图组合,表达特征的时间连贯性以提取sEMG信号的时序信息,通过DCNN网络在时间、空间维度对组合后的特征图提取深层特征,提高手指关节角度连续运动预测效果.在NinaPro-DB8数据集上进行实验,结果表明:在3类不同自由度(18个、5个、3个)的相关方法比较中,健康受试者的R2值分别提高了 7.9％、16.8％和17.8％;截肢受试者的R2值分别提高了 9.6％、14.3％和10.3％.

    sEMG连续运动预测特征图组合双流卷积神经网络

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    面向图像修复的注意力协同调制对抗网络

    章勇勤李若彤杜林格苏静怡...
    129-137页
    查看更多>>摘要：以往的虚拟修复方法在不伤害壁画本体的前提下取得了令人瞩目的结果,但存在已知破损区域位置的假设,而现实中破损区域是未知的且难以准确获取.对于含有复杂结构的破损区域,现有图像修复方法会产生严重的伪影失真.为解决这个问题,提出了一种基于注意力协同调制对抗网络的古代壁画图像盲修复模型.该模型包括破损检测和孔洞修复2个阶段,在破损检测阶段,设计了多路径注意力模块,联合区域候选网络和预测分支模块,估计破损区域的位置掩模;在孔洞修复阶段,采用了融入门控卷积的协同调制生成对抗网络修复破损区域.在古代壁画数据集上进行实验,并与最新的4种方法进行了比较,AP值比性能第二的破损检测模型提高了 15％,FID值比性能第二的孔洞修复模型降低了 4.6％.实验结果证明:所提方法改善了壁画图像修复结果,在定性和定量评估上超过现有流行方法,能够准确检测古代壁画破损区域的位置掩模,生成高逼真的壁画图像修复结果.

    图像补全深度学习对抗网络古代壁画颜料脱落

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    多尺度非对称卷积的轻量级U2-Net医学影像语义分割模型

    孙水发王清华邹耀斌唐庭龙...
    138-146页
    查看更多>>摘要：基于U2-Net网络结构,设计了一种运行更高效、分割更准确的医学影像语义分割模型.通过多尺度非对称卷积核代替传统的注意力机制以及降低原U2-Net网络的层数,减少模型参数量;通过改变U2-Net网络连接方式,使用U-Net++网络的跳跃连接方式,使模型在传递特征信息时保持完整性,减少信息损失,使分割边缘更加精确且连续;根据正负样本不均衡和难易不同的问题设计了避免在训练过程中大量简单负样本占据主导地位的二分类交叉熵损失函数(BCE Loss),更倾向于挖掘前景区域的骰子损失函数(Dice Loss)以及更偏向于两图的结构相似性的多层级结构相似性损失函数(MS-SSIM Loss)的组合损失函数,用来监督网络优化.实验结果表明:所提算法在DRIVE、STARE数据集上比现有最先进网络模型(SOTA)的F1分数分别提高2.6％、1.4％,在ISIC-2018数据集上比SOTA的DSC指标提高2.6％.对分割结果进行可视化后表明,网络在样本较小的情况下可以充分提取样本信息,提高语义分割效果.

    语义分割医学影像非对称卷积核U2-Net网络

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    改进RT-DETR的液晶面板喷墨打印表面缺陷检测

    李昂刘竹丽宋伟王立新...
    147-154页
    查看更多>>摘要：液晶面板喷墨打印表面缺陷检测中存在目标小、样本少、纹理背景干扰等问题,应用传统图像处理算法检测精度低、泛化性差,针对以上问题提出了一种改进RT-DETR(real-time detection transformer)的目标检测算法.改进RT-DETR算法通过将主干网络ResNet模型替换为特征提取性能更优的ConvNeXt模型,提高算法整体检测精度.设计了基于通道注意力的增强通道压缩模块,使算法更有效地消除背景干扰专注于定位缺陷目标,加快算法收敛,提高小目标检测精度.在构建的喷墨打印缺陷数据集训练实验上,改进RT-DETR算法检测平均精度mAP(mean aver-age precision)为80.58％,较原始RT-DETR算法提升了 2.89％,较原始DETR算法提升了 15.88％,检测速度达到20 FPS(frames per second),改进RT-DETR算法的综合检测性能更优.改进RT-DETR算法在小目标检测数据集Vis-Drone训练实验上表现出良好的通用性,为其他工业场景下的表面小目标缺陷检测提供了参考价值.

    表面缺陷检测目标检测RT-DETR算法ConvNeXt模型通道注意力

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    一种改进SSD的国土耕地违规占用鲁棒检测方法

    李作进贺学乐蔡俊锋曹亚男...
    155-163页
    查看更多>>摘要：针对国土耕地违规占用行为中小目标占比偏高,检测准确率低、实时稳定性差等问题,提出从铁塔摄像头获取视频并结合改进的单次多框检测器(single shot multibox detector,SSD)算法,实现国土耕地违规占用行为的实时智能检测.将SSD主干网络替换为ResNet-50,增强算法对违规占用目标的特征提取能力;构建特征融合模块融合高低层以增强小目标的细节特征,构造Short-cut模块生成预测特征金字塔;创建联合权值调整模块,增强违规占用目标的有用目标信息;采用K-means聚类算法优化候选框的宽高比,使其更适用于自制数据集.提取常见违规占用行为目标为实验对象,结果表明,改进后的SSD算法检测违规占用行为的平均准确率为91.24％,并有效增强小目标的检测效果,可为国土资源监测作参考应用.

    耕地保护铁塔摄像头目标检测SSD算法特征融合

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    防止纹理扭曲的倾斜摄影模型轻量化算法

    王彦海张宇昊李成陈树平...
    164-172页
    查看更多>>摘要：针对倾斜摄影模型网格简化后出现纹理扭曲的问题,基于二次误差度量(quadric error metrics,QEM)算法,提出一种防止纹理扭曲的倾斜摄影模型轻量化算法.该算法依据模型中各顶点的拓扑连接关系对顶点进行分类,对不同类型的顶点制定相应的折叠策略,引入顶点起伏度因子、纹理形变因子和顶点一环领域内三角形平均面积对QEM算法中的边折叠代价进行改进.实验结果表明,改进算法可以在高简化率下避免出现纹理扭曲现象,有效保持了模型的几何特征和纹理特征,相较于传统QEM算法,改进算法处理的模型最大误差、平均误差和均方差均分别至少降低了 43.55％、52.50％和21.61％;在90％简化率的情况下,相较于带纹理模型的简化算法,改进算法处理的模型最大误差、平均误差和均方差分别降低了 34.90％、10.61％和12.31％.

    倾斜摄影模型二次误差度量算法网格简化纹理扭曲模型轻量化

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