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涂层表面缺陷对点接触热弹流润滑的影响
1
作者
苏振华
崔金磊
+1 位作者
曹丰铄
刘晓玲
《润滑与密封》
北大核心
2025年第3期78-86,共9页
为探究涂层表面缺陷对点接触热弹流润滑的影响,建立考虑涂层表面缺陷的时变点接触热弹流润滑(TTEHL)模型,以DLC涂层制备在快速运动表面为例,分析涂层表面存在凸起状和凹槽状2种表面缺陷时几何效应、时变效应、热效应及复合效应下接触区...
为探究涂层表面缺陷对点接触热弹流润滑的影响,建立考虑涂层表面缺陷的时变点接触热弹流润滑(TTEHL)模型,以DLC涂层制备在快速运动表面为例,分析涂层表面存在凸起状和凹槽状2种表面缺陷时几何效应、时变效应、热效应及复合效应下接触区的润滑性能。结果表明:由于几何效应,2种表面缺陷皆引起了局部压力、膜厚及温度场的显著变化;表面缺陷的移动引起了时变效应,出现了油膜增厚及油膜扰动现象;凸起状缺陷因涂层局部增厚使接触区产生更高的温度,在讨论的参数范围内,缺陷深度增加时,压力、膜厚变化加剧,宽度增大时变化趋缓;凹槽状缺陷导致了更高的摩擦因数;复合效应下,2种表面缺陷影响下的整体膜厚皆增大,因为热黏度楔发挥了正效应。
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关键词
涂层表面缺陷
几何效应
时变效应
热效应
复合效应
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职称材料
基于YOLOv4-tiny-SR的涂层表面缺陷嵌入式检测方法
2
作者
赵辉
侯旭涛
+3 位作者
宋龙
徐可
沙建军
陈宗阳
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第8期239-249,共11页
提出一种涂层表面缺陷检测方法,解决涂层表面缺陷嵌入式检测过程中的检测精度低、速度慢以及对硬件配置要求高等难题。YOLOv4-tiny-SR中使用了新模型块DSRBlock,该模型块的局部结构能够在保证检测精度的同时大幅降低内存消耗并提升检测...
提出一种涂层表面缺陷检测方法,解决涂层表面缺陷嵌入式检测过程中的检测精度低、速度慢以及对硬件配置要求高等难题。YOLOv4-tiny-SR中使用了新模型块DSRBlock,该模型块的局部结构能够在保证检测精度的同时大幅降低内存消耗并提升检测速度;提出几何平均聚类方法,将聚类中心的更新方式由算术平均转换为几何平均,以避免聚类中心向大目标框偏移;同时针对难检测样本,设计包围盒聚焦损失函数,以增大网络对其学习强度,改善检测效果。基于涂层表面缺陷实测数据的比对实验结果显示,该方法与其他方法相比在参数量、模型大小、检测速度及精度上均具有明显优势,其中与目前主流的YOLOv4-tiny相比,参数量降低51.82%,模型大小减小46%,速度提升39.47%,精度也提升了1.25个百分点。该方法检测速度更快、检测精度更高、内存消耗更小,在面向工业应用的嵌入式设备上实时检测表面缺陷实用价值高,可向相关领域推广应用。
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关键词
涂层表面缺陷
YOLOv4-tiny-SR
几何平均聚类
包围盒聚焦损失
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职称材料
基于改进MobileNetV2网络的涂层表面缺陷识别方法
被引量：
14
3
作者
陈宗阳
赵辉
+2 位作者
吕永胜
沙建军
沙香港
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期572-579,共8页
针对涂层表面缺陷检测工业化应用过程中对识别准确率和速度的需求,本文在MobileNetV2网络的基础上提出一种涂层表面缺陷识别方法。设计了递进式分类器,通过逐层筛选压缩有用特征实现高精度的快速识别操作,并在骨干中加入跨局部连接结构...
针对涂层表面缺陷检测工业化应用过程中对识别准确率和速度的需求,本文在MobileNetV2网络的基础上提出一种涂层表面缺陷识别方法。设计了递进式分类器,通过逐层筛选压缩有用特征实现高精度的快速识别操作,并在骨干中加入跨局部连接结构,以丰富网络中的基础特征并增加特征尺度信息。将交叉验证和迁移学习相结合以优化训练方法,在大幅度缩减训练耗时的同时使网络具有更优的初始状态和更快的性能提升率。结果表明:本文方法在采集的涂层表面缺陷数据集上准确率达到了99.48%,速度和精确度分别提升11.74%、8.38%,参数量降低20.89%,训练时间缩短36.77%,与其他分类网络相比,在综合考虑准确率和速度的情况下具有最佳表现。本文方法同时具有较高的识别准确率、较快的识别速度和较短的训练耗时,符合实际工业应用需求。
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关键词
涂层表面缺陷
缺陷
检测
深度学习
MobileNetV2网络
分类器结构
跨局部连接
迁移学习
交叉验证
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职称材料
题名
涂层表面缺陷对点接触热弹流润滑的影响
1
作者
苏振华
崔金磊
曹丰铄
刘晓玲
机构
青岛理工大学机械与汽车工程学院
出处
《润滑与密封》
北大核心
2025年第3期78-86,共9页
基金
国家自然科学基金项目(51875298)。
文摘
为探究涂层表面缺陷对点接触热弹流润滑的影响,建立考虑涂层表面缺陷的时变点接触热弹流润滑(TTEHL)模型,以DLC涂层制备在快速运动表面为例,分析涂层表面存在凸起状和凹槽状2种表面缺陷时几何效应、时变效应、热效应及复合效应下接触区的润滑性能。结果表明:由于几何效应,2种表面缺陷皆引起了局部压力、膜厚及温度场的显著变化;表面缺陷的移动引起了时变效应,出现了油膜增厚及油膜扰动现象;凸起状缺陷因涂层局部增厚使接触区产生更高的温度,在讨论的参数范围内,缺陷深度增加时,压力、膜厚变化加剧,宽度增大时变化趋缓;凹槽状缺陷导致了更高的摩擦因数;复合效应下,2种表面缺陷影响下的整体膜厚皆增大,因为热黏度楔发挥了正效应。
关键词
涂层表面缺陷
几何效应
时变效应
热效应
复合效应
Keywords
coating surface defect
geometric effect
transient effect
thermal effect
compound effect
分类号
TH117.2 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
基于YOLOv4-tiny-SR的涂层表面缺陷嵌入式检测方法
2
作者
赵辉
侯旭涛
宋龙
徐可
沙建军
陈宗阳
机构
天津航天中为数据系统科技有限公司导航事业部
航天恒星科技有限公司导航事业部
北京航天新立科技有限公司
哈尔滨工程大学青岛创新发展基地
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第8期239-249,共11页
文摘
提出一种涂层表面缺陷检测方法,解决涂层表面缺陷嵌入式检测过程中的检测精度低、速度慢以及对硬件配置要求高等难题。YOLOv4-tiny-SR中使用了新模型块DSRBlock,该模型块的局部结构能够在保证检测精度的同时大幅降低内存消耗并提升检测速度;提出几何平均聚类方法,将聚类中心的更新方式由算术平均转换为几何平均,以避免聚类中心向大目标框偏移;同时针对难检测样本,设计包围盒聚焦损失函数,以增大网络对其学习强度,改善检测效果。基于涂层表面缺陷实测数据的比对实验结果显示,该方法与其他方法相比在参数量、模型大小、检测速度及精度上均具有明显优势,其中与目前主流的YOLOv4-tiny相比,参数量降低51.82%,模型大小减小46%,速度提升39.47%,精度也提升了1.25个百分点。该方法检测速度更快、检测精度更高、内存消耗更小,在面向工业应用的嵌入式设备上实时检测表面缺陷实用价值高,可向相关领域推广应用。
关键词
涂层表面缺陷
YOLOv4-tiny-SR
几何平均聚类
包围盒聚焦损失
Keywords
coating surface defects
YOLOv4-tiny-SR
geometric mean clustering
hard sample loss function
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进MobileNetV2网络的涂层表面缺陷识别方法
被引量：
14
3
作者
陈宗阳
赵辉
吕永胜
沙建军
沙香港
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
哈尔滨工程大学智能科学与工程学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期572-579,共8页
基金
国防预研项目(AY219J002)
青岛市科技创新项目(KC2019ZC03).
文摘
针对涂层表面缺陷检测工业化应用过程中对识别准确率和速度的需求,本文在MobileNetV2网络的基础上提出一种涂层表面缺陷识别方法。设计了递进式分类器,通过逐层筛选压缩有用特征实现高精度的快速识别操作,并在骨干中加入跨局部连接结构,以丰富网络中的基础特征并增加特征尺度信息。将交叉验证和迁移学习相结合以优化训练方法,在大幅度缩减训练耗时的同时使网络具有更优的初始状态和更快的性能提升率。结果表明:本文方法在采集的涂层表面缺陷数据集上准确率达到了99.48%,速度和精确度分别提升11.74%、8.38%,参数量降低20.89%,训练时间缩短36.77%,与其他分类网络相比,在综合考虑准确率和速度的情况下具有最佳表现。本文方法同时具有较高的识别准确率、较快的识别速度和较短的训练耗时,符合实际工业应用需求。
关键词
涂层表面缺陷
缺陷
检测
深度学习
MobileNetV2网络
分类器结构
跨局部连接
迁移学习
交叉验证
Keywords
coating surface defects
defect detection
deep learning
MobileNetV2 network
classifier structure
cross local connection
transfer learning
cross-validation
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
涂层表面缺陷对点接触热弹流润滑的影响
苏振华
崔金磊
曹丰铄
刘晓玲
《润滑与密封》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于YOLOv4-tiny-SR的涂层表面缺陷嵌入式检测方法
赵辉
侯旭涛
宋龙
徐可
沙建军
陈宗阳
《计算机工程与应用》
北大核心
2025
0
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下载PDF
职称材料
3
基于改进MobileNetV2网络的涂层表面缺陷识别方法
陈宗阳
赵辉
吕永胜
沙建军
沙香港
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
14
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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