石英挠性加速度计温度稳定性改进设计

石英挠性加速度计是捷联式惯导、重力梯度计等惯性测量设备的核心元件,其偏值和标度因数的温度稳定性是影响惯性测量设备性能的重要因素。为提高加速度计温度稳定性,从结构设计、材料选择、工艺改进、磁路优化四个方面进行了改进设计。首先,分析了加速度计零偏和标度因数温度稳定性影响机理。其次,设计了摆片隔离槽结构,摆片与骨架之间采用二次过渡粘接工艺,力矩器线圈骨架选用温度性能更好的氮化铝陶瓷材料,优化了上下磁路连接方式。最后,对改进措施进行了实验验证,实验结果表明,改进后的石英挠性加速度计全温条件下（-40℃～+60℃）偏值和标度因数温度系数减小约30μg/℃和10 ppm/℃,降低到6.8μg/℃和13.7 ppm/℃,显著改善了加速度计的温度稳定性。     

绿色合成介孔碳负载(Ni)MoS2加氢脱硫催化剂

以Anderson结构Ni-Mo杂多酸簇(NH₄)₄[NiMo₆O₂₄H₆]·5H₂O、硫脲、柠檬酸、氯化钠为原料,采用冻干法得到前驱体后焙烧、洗涤得到介孔碳骨架负载(Ni)MoS₂纳米颗粒的加氢脱硫催化剂,考察了其对二苯并噻吩的加氢脱硫活性,并采用X射线衍射、N₂低温吸附-脱附、拉曼光谱、X光电子能谱、扫描电子显微镜、高分辨透射电镜、程序升温还原等表征手段对催化剂进行了分析。结果表明,介孔碳骨架负载(Ni)MoS₂纳米颗粒催化剂具有较弱的载体-金属相互作用,MoS₂纳米颗粒平均长度较短(4.9 nm),层数适宜(4.8),NiMoS活性相含量较高,二苯并噻吩的转化率可达94.1%,反应速率常数及活性位转换频率分别可达1.7×10^-6 mol/(g·s)和2.8×10^-3 s^-1。该方法利用原位生成的氯化...     

基于改进YOLOv5的低光照图像目标检测

针对低光照环境下现有的目标检测算法普遍存在检测精度较低的问题，提出一种改进YOLOv5的双通道低光照图像目标检测算法（YOLOv5＿DC）。首先，通过伽马变换和叠加高斯噪声的方法合成低光照图像，扩充数据集，提高模型的泛化能力；其次，提出特征增强模块，引入通道注意力机制，融合增强图像和原始图像的低级特征，抑制噪声特征的影响，改善网络的特征提取能力；最后，在颈部网络中加入特征定位模块，增加特征图在目标区域的响应值，使网络更关注目标区域，提高网络的检测能力。实验结果表明：所提YOLOv5＿DC算法实现了更高的检测精度，在低光照图像目标检测数据集ExDark*上的平均精度均值（mAP）@0.5达71.85%，较原始的YOLOv5算法，提高了1.28个百分点。     

基于自适应特征增强的小目标检测网络

由于尺寸有限、外观和几何线索较少以及缺少大规模小目标数据集，从图像中检测小目标仍然是计算机视觉领域中一个具有挑战性的难题。针对这个问题，提出一种自适应特征增强的目标检测网络（YOLO-AFENet）来改善小目标的检测精度。首先，通过引入特征融合因子，设计改进的自适应双向特征融合模块，充分利用各个尺度的特征图，提高网络的特征表达能力；其次，结合网络自身的特点，提出空间注意力生成模块，通过学习图像中感兴趣区域的位置信息以提高网络的特征定位能力。在UAVDT数据集上实验结果表明：所提YOLO-AFENet的平均精度（AP）比改进前的YOLOv5提高了6.3个百分点，同时也优于其他目标检测网络。