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1. 融合频域注意力机制和解耦头的YOLOv5带钢表面缺陷检测

孙泽强, 陈炳才, 崔晓博, 王磊, 陆雅诺

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (1): 242-249. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021111926

摘要（585）

HTML （31）

PDF （3035KB）（435）

针对带钢表面缺陷在实际场景中检测精度低，易出现漏检和误检的情况，构建一种YOLOv5-CFD模型对带钢缺陷目标进行更精确的检测，该模型由CSPDarknet53、FcaNet与解耦检测头（Decoupled head）组成。首先，采用模糊C均值（FCM）算法对东北大学公开的NEU-DET热轧带钢表面缺陷检测数据集中的锚框进行聚类，优化先验框和真实框之间的匹配度；其次，为提取目标区域丰富的细节信息，在原始YOLOv5算法基础上添加频域通道注意力模块FcaNet；最后，采用解耦检测头将分类任务和回归任务分离。在NEU-DET数据集上的实验结果表明，改进的YOLOv5算法在引入较少参数量的情况下，检测精度提高了4.2个百分点，平均精度均值（mAP）达到85.5%，每秒传输帧数（Frames Per Second，FPS）达到27.71，与原YOLOv5相差不大，能够满足检测实时性的要求。

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2. 基于遗传算法选优的集成手段与时序卷积网络的涡扇发动机剩余寿命预测

朱霖, 宁芊, 雷印杰, 陈炳才

计算机应用 2020, 40 (12): 3534-3540. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020050661

摘要（425）

PDF （970KB）（1019）

涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一，其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行。而对涡扇发动机的剩余寿命（RUL）进行判断，是设备监测与维护的重要一环。针对涡扇发动机监测过程中存在的工况复杂、监测数据多样、时间跨度长等特点，提出了一种遗传算法优选时序卷积网络（TCN）基模型的集成方法（GASEN-TCN）的涡扇发动机剩余寿命预测模型。首先，利用TCN捕获长跨度下的数据内在关系，从而对RUL作出预测；然后，应用GASEN集成多个独立的TCN，以增强模型的泛化性能；最后，在通用的商用模块化航空推进系统模拟模型（C-MAPSS）数据集上，对所提模型与当下流行的机器学习方法和其他的深度神经网络进行了比较。实验结果表明，在多种不同的运行模式和故障条件下，与流行的双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络相比，所提模型都有着更高的预测准确率与更低的预测误差。以FD001数据集为例，在该数据集上所提模型的均方根误差（RMSE）相较Bi-LSTM低17.08%，相对准确率（Accuracy）相较Bi-LSTM高12.16%。所提模型在设备的智能检修与维护方面有着较好的应用前景。

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3. 低轨卫星网络支持飞机用户的切换管理算法

陈炳才韩亚萍郭黎利聂伯勋

计算机应用 2009, 29 (08): 2194-2197.

摘要（1409）

PDF （706KB）（1414）

为解决低轨道卫星通信系统支持高速飞行的飞机用户无缝接入问题，基于动态多普勒频移技术，提出一种支持高速飞机用户的卫星网络切换管理算法。在分析低轨道卫星网络覆盖地面低速用户特性的基础上，针对飞机用户高速运动和卫星自身高速移动的特点，就处于低轨卫星覆盖下的飞机用户进行星间切换的管理算法深入分析，对算法原理及切换过程进行详细的阐述，并通过建立数学模型推导出飞机用户发生卫星切换的时刻和位置的数学表达式。最后，以类Teledesic系统为例，就该算法中切换门限值的选取对卫星系统性能及服务质量的影响进行仿真分析，证明了该算法的有效性。