为了提高航空紧固件涂层的高温工况防护能力,采用磁控溅射技术在钛合金表面分别制备Cr/Cr N交替涂层和Cr/Cr N/Cr Al N涂层,研究氧化时间和氧化温度对涂层高温氧化性能影响。利用SEM、EDS和XRD进行微观形貌和物相成分分析,采用热重法分...为了提高航空紧固件涂层的高温工况防护能力,采用磁控溅射技术在钛合金表面分别制备Cr/Cr N交替涂层和Cr/Cr N/Cr Al N涂层,研究氧化时间和氧化温度对涂层高温氧化性能影响。利用SEM、EDS和XRD进行微观形貌和物相成分分析,采用热重法分析氧化增重量(w)和氧化速率常数(k),使用显微硬度计测试涂层高温氧化后硬度。结果表明:随着氧化时间和氧化温度的增加,涂层硬度均降低,但Cr/Cr N/Cr Al N涂层下降趋势更缓;两种涂层的w和k均上升,其中Cr/Cr N/Cr Al N涂层w和k增幅均低于Cr/Cr N交替涂层,950℃氧化96 h后Cr/Cr N/Cr Al N涂层和Cr/Cr N交替涂层的w值分别为40 mg/cm2和135.7 mg/cm2,其对应的k分别为0.1996和0.4092,说明Cr/Cr N/Cr Al N涂层抗高温氧化性更好。Cr/Cr N/Cr Al N涂层活化能Ea值比Cr/Cr N交替涂层高48.5%,Cr/Cr N/Cr Al N涂层在高温下产生Cr2O3和Al2O3的混合氧化物,结构更致密,Cr/Cr N/Cr Al N涂层抗高温氧化性能高于Cr/Cr N交替涂层。展开更多
使用图像信息补充三维点云的几何和纹理信息,可以对三维物体进行有效地检测与分类。为了能够更好地将图像特征融入点云,设计了一个端到端的深度神经网络,提出了一个新颖的融合模块PI-Fusion(point cloud and image fusion),使用图像特...使用图像信息补充三维点云的几何和纹理信息,可以对三维物体进行有效地检测与分类。为了能够更好地将图像特征融入点云,设计了一个端到端的深度神经网络,提出了一个新颖的融合模块PI-Fusion(point cloud and image fusion),使用图像特征以逐点融合的方式来增强点云的语义信息。另外,在点云下采样的过程中,使用距离最远点采样和特征最远点采样的融合采样方式,以在小目标上采样到更多的点。经过融合图像和点云特征的三次下采样之后,通过一个候选点生成层将点移动到目标物体的中心。最后,通过一个单阶段目标检测头,得出分类置信度和回归框。在公开数据集KITTI的实验表明,与3DSSD相比,此方法在简单、中等、困难难度的检测上分别提升了3.37、1.92、1.58个百分点。展开更多
文摘为了提高航空紧固件涂层的高温工况防护能力,采用磁控溅射技术在钛合金表面分别制备Cr/Cr N交替涂层和Cr/Cr N/Cr Al N涂层,研究氧化时间和氧化温度对涂层高温氧化性能影响。利用SEM、EDS和XRD进行微观形貌和物相成分分析,采用热重法分析氧化增重量(w)和氧化速率常数(k),使用显微硬度计测试涂层高温氧化后硬度。结果表明:随着氧化时间和氧化温度的增加,涂层硬度均降低,但Cr/Cr N/Cr Al N涂层下降趋势更缓;两种涂层的w和k均上升,其中Cr/Cr N/Cr Al N涂层w和k增幅均低于Cr/Cr N交替涂层,950℃氧化96 h后Cr/Cr N/Cr Al N涂层和Cr/Cr N交替涂层的w值分别为40 mg/cm2和135.7 mg/cm2,其对应的k分别为0.1996和0.4092,说明Cr/Cr N/Cr Al N涂层抗高温氧化性更好。Cr/Cr N/Cr Al N涂层活化能Ea值比Cr/Cr N交替涂层高48.5%,Cr/Cr N/Cr Al N涂层在高温下产生Cr2O3和Al2O3的混合氧化物,结构更致密,Cr/Cr N/Cr Al N涂层抗高温氧化性能高于Cr/Cr N交替涂层。
文摘使用图像信息补充三维点云的几何和纹理信息,可以对三维物体进行有效地检测与分类。为了能够更好地将图像特征融入点云,设计了一个端到端的深度神经网络,提出了一个新颖的融合模块PI-Fusion(point cloud and image fusion),使用图像特征以逐点融合的方式来增强点云的语义信息。另外,在点云下采样的过程中,使用距离最远点采样和特征最远点采样的融合采样方式,以在小目标上采样到更多的点。经过融合图像和点云特征的三次下采样之后,通过一个候选点生成层将点移动到目标物体的中心。最后,通过一个单阶段目标检测头,得出分类置信度和回归框。在公开数据集KITTI的实验表明,与3DSSD相比,此方法在简单、中等、困难难度的检测上分别提升了3.37、1.92、1.58个百分点。
