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11.
这次爆破是在环境复杂的坚石地层实施的松动控制爆破,要求少扰民.设计采取将爆破振动速度降到2cm/s以内,3个爆区1次起爆等一系列措施,圆满地完成了任务. 相似文献
12.
13.
14.
燃油供给装置方面首先,车辆所加注柴油质量低劣,形成不完全燃烧.可造成排气冒黑烟。其次.喷油泵故障导致供油量过大,或油压低.影响喷油器性能发挥。从目前部队列装的柴油车来讲(以下相同)。具体包括:喷油泵驱动联轴节上的固定螺栓松动;喷油泵上的增压补偿装置失效:具有柱塞挺杆调整螺钉的喷油泵,其调整螺钉松动。再次,喷油器喷油时间不正确,或雾化不良。具体有:喷油正时调整不当;喷油器针阀密封性差,有滴油现象;喷油器卡死在常开位置;弹簧过软。最后,调速器原因使供油量过大.以及各缸供油不均匀度太大.或预热塞漏油。 相似文献
15.
水轮发电机组轴系松动-碰摩耦合故障的动态响应 总被引:4,自引:1,他引:3
为研究非线性因素引起水轮发电机组轴承松动和转子碰摩故障,考虑定子与基础间的连接刚度和阻尼,建立了轴承松动与转子碰摩耦合故障下,具有6自由度的水轮发电机组轴系动力学模型.通过分岔图、Poincaré映射图和幅值谱图,分析了机组轴系随转频比和转子质量偏心变化的非线性动态响应.研究表明:机组转子和松动轴承有周期1运动、周期3运动及复杂的拟周期运动;在1/3倍频处存在幅值较大的低频谐波分量;随着转子质量偏心的增大,转子与定子间发生碰摩的区域不断增大,其动力学响应趋于复杂. 相似文献
16.
针对传统机器视觉方法无法从不同拍摄视角和拍摄距离的图像中较好地识别出异常螺栓的问题,依据钢桥密集螺栓区域自身视觉特点,提出基于区域异常点分析的密集螺栓异常状态视觉识别方法。该方法首先提取和比对图像蓝色和红色通道灰度,完成梁体颜色分割,并运用选定的Canny算子提取梁体区域内边缘,采用Hough线识别方法剔除杂波;其次依据密集螺栓呈现簇状分布特点,运用密度聚类分析定位螺栓簇区域,并依据密集螺栓位置呈现平行网格分布的特点,运用投影分析定位单个螺栓区域;然后依据各螺栓的阴影特征,利用切比雪夫不等式快速判定螺栓状态,完成螺栓异常识别;最后,制作钢桥节点板模型,采集不同螺栓松动或脱落图像,对该方法进行测试。结果表明:该方法对图像拍摄视角和距离的适用度高,对螺栓脱落的识别能力优于对螺栓松动的识别;不同场景下单个螺栓定位的平均交并比大于0.75,且螺栓脱落和松动识别的准确率和召回率分别在0.89和0.85以上。 相似文献
17.
现有的螺栓松动检测算法难以适应地铁复杂场景的变化,检测准确度难以提高.对此,文中提出了一种基于深度学习的地铁车体螺栓松动检测方法,并在现场采集的真实图像数据上进行分步试验,试验结果证明了该方法的有效性. 相似文献
18.
基于计算机视觉的螺栓松动检测方法中,一类是通过对连接节点图像进行透视矫正并分析螺栓轮廓边缘直线角度的变化以及时发现微小的松动缺陷。然而,目前这类方法在图像矫正和螺栓轮廓边缘检测的可靠性方面还有较大的改进空间。为此,针对钢结构螺栓连接节点,提出了基于深度学习的螺栓松动视觉检测方法。首先,基于YOLOv5检测螺栓目标。针对螺栓感兴趣区域(RoI),基于鲁棒性较高的Attention U-Net提取螺栓轮廓边缘直线。为了提高螺栓目标检测精度,目标检测模型应设定较低置信度阈值以保证目标无漏检,再通过螺栓RoI提取的边缘直线数量筛除伪螺栓。使用透视变换法对节点图像进行矫正,变换所需的参考点是根据螺栓检测框之间空间移动后的相交关系自动定位的。最后,根据矫正图像中的螺栓轮廓边缘直线计算螺栓角度,通过检测螺栓和基准螺栓之间的角度差异判断松动情况。研究结果表明:螺栓目标检测的AP值为0.97;螺栓轮廓边缘检测的准确率、召回率和F1的均值分别为0.846、0.807与0.825,且在多种复杂背景干扰下具有较高的鲁棒性;伪螺栓筛除法可过滤掉99.82%的伪螺栓目标;提出的图像矫正法适用于常见的多种螺栓排列形... 相似文献
19.
结合公路工程实际,针对具体问题提出了切实可行的施工方案,保证了施工工期的同时,降低了成本。重点讨论了爆破设计和爆破参数的确定。从爆破施工、堵塞设计、起爆网路优化等着手,分别对个别飞石安全距离、爆破振动安全距离和爆破空气冲击波等进行了安全验算。最后,给出了该设计下的爆破效果和技术经济分析,突出了峒室松动控制爆破方法应用在公路工程土石方开采中的高效性和经济性特点。 相似文献
20.