空气过滤纸袋缝纫机的单片机控制系统

介绍了一种以单片机控制空气过滤纸袋缝纫的方法,主要阐述了采用８０３１应用系统对此缝纫设备的主电机和步进电机及其他执行元件的控制,同时利用单片资源实现了设备缝纫参数的设置和显示。     

长江南京以下深水航道二期工程施工区域通航与生产安全信息平台设计

针对长江南京以下12.5 m深水航道二期工程面临的作业环境复杂、船舶交通流量密度大的情形,设计并开发出专用于保证通航与生产安全的信息平台。该平台是基于B/S模式的Web网站服务系统,利用功能部件结构进行系统设计,采用海量数据组织与管理技术,最终实现施工期通航与生产一体化安全信息的所有检查记录、安全应急保障、通航环境监测以及视频监控等功能,并能够及时更新各种信息。该系统在实际应用中达到预期效果。     

整体抽芯模板工艺在日照港口港区油码头工程的应用

介绍日照港中港区油码头栈桥部分水工主体构件－圆形小沉箱在预制过程中，因形状特殊，为确保施工质量进度，降低工程造价，采用整体抽芯工艺进行支拆内模，并取得了成功。     

海底管道凝胶封堵材料的制备与试验研究

文中设计一种凝胶配置与注入装置，进行了海底管道封堵凝胶性能研究，获得了适用于海管清管的凝胶配比，并搭建了凝胶封堵试验线，对凝胶在管道中的通过性和封堵性进行了试验研究。研究结果表明：聚合物质量分数越高、交联剂质量分数越高，凝胶成胶时间越短，黏度越大；当聚合物溶液质量分数为1.5%,交联剂溶液质量分数为0.4%时，凝胶黏度、成胶时间、流动状态等综合性能较好；成型后的凝胶能顺利通过水平管段、竖直管段和弯头，管壁没有残余凝胶，段塞前后液体没有发生串流现象，凝胶段塞封堵性良好。     

基于稀疏卷积神经网络的车载激光雷达点云语义分割方法

对车载激光雷达扫描得到的点云进行语义分割是保证行车安全、加强驾驶员对周边环境理解的重要手段之一。因为内存限制和大规模点云场景更加稀疏的特点,将传统神经网络的方法直接沿用到车载激光雷达扫描得到的点云场景中的效果不佳。本文中针对大规模点云的稀疏性,利用稀疏卷积神经网络对体素化点云进行特征提取。考虑到逐点处理分支抑制点云数据的密度不一致性导致的信息损失,另外设计了3D-CA和3D-SA模块,使稀疏卷积神经网络更好地提取特征。实验结果表明,与传统卷积神经网络的方法和将点云投影到平面的方法相比,使用稀疏卷积神经网络对大规模点云进行语义分割,可将平均交并比提升4.1%和3.4%,证明了该方法的有效性。     

面向自动驾驶数据生成的风格迁移网络研究

自动驾驶数据集的丰富性是保证基于深度学习的自动驾驶算法鲁棒性和可靠性的关键。当前的自动驾驶数据集在夜晚场景和各类气候、天气条件下的数据量仍十分有限，为满足无人驾驶领域的应用需求，本文中构建了风格迁移网络，可将当前自动驾驶数据集转换为夜晚、雪天等多种形式。该网络采用单编码器-双解码器结构，综合语义分割网络、跳跃连接和多尺度鉴别器等多种手段用于提高图像的生成质量，生成的图像具有良好的视觉效果。用真实数据训练deeplabv3+语义分割网络来评价生成图像的结果表明，本文采用的网络生成图像的平均交并比比基于双编码-双解码结构的两种网络（AugGAN和UNIT）分别提升了2.50%和4.41%。