杨根
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：中南大学机电工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 液压静力压桩机油泵溢流阀建模控制优化仿真被引量：1
- 2016年
- 针对液压静力压桩机油泵溢流阀建压时间过长的问题,为探究阀中各参数对其建压过程的影响规律,运用功率键合图法建立了阀的数学模型,运用Matlab仿真软件分析了阀主要参数对其建压过程的影响规律,并通过现场实验验证了所建模型的正确性。定义了阻尼孔结构参数Cf,以衡量细长阻尼孔的阻尼大小。研究结果表明:主阀阻尼孔结构参数及主阀弹簧刚度对建压时间、卸荷压力以及高压溢流压力均有影响,且前者不得小于2.5 mm-3,后者不得大于20×103N/m;主阀弹簧预压缩量仅对建压时间有明显影响,先导阀各参数仅对高压溢流压力有影响;主阀芯与先导阀芯质量对建压过程无明显影响。参数优化后溢流阀的建压时间可缩短84%。研究为油泵溢流阀性能优化提供了参考。
- 胡均平杨根李科军刘成沛
- 关键词：溢流阀功率键合图液压静力压桩机
- 基于NVAE和OB-Mix的小样本数据增强方法
- 2024年
- 由于深度学习模型对海量标注数据的依赖性较高,导致目前许多前沿性目标检测理论难以适用于工业检测领域。为此,提出一种基于NVAE图像生成和OB-Mix数据增强的小样本数据扩充方法。具体方法是通过NVAE构建检测目标的数据分布模型,再通过采样潜变量的方式生成与真实目标图像属于同一分布的全新目标图像。在得到生成目标图像后,提出了OB-Mix数据增强策略,将生成目标图像与背景图像进行随机位置融合以构建出新的图像数据,从而提高网络的定位能力及泛化能力。方法在仅使用474张标注图像以及400张无检测目标的背景图像情况下,使YOLOv5的检测精确率达到95.86%,相比于不使用该方法的结果提高了17.60个百分点。
- 杨玮钟名锋杨根杨根王卫军袁海
- 关键词：小样本数据生成表面缺陷检测
