针对现有冲压件制品缺陷检测方法准确率低的问题,分析深度学习的原理与方法,以VGG13网络为基准模型,通过在特征提取层之后增加CBAM模块进行改进,提出5种基于VGG13与CBAM注意力机制模块相结合的网络模型(VGG13-CBAM),将改进后的新模型与改进前原VGG13模型分别在武汉某制造车间采集的冲压件缺陷数据集上进行实验研究。将数据集以6∶2∶2划分为训练集、验证集、测试集,并使用数据增强进一步扩充训练集,增加模型泛化性能,对比数据增强前后效果的提升。实验结果表明:在改进后的VGG13-CBAM03网络与VGG13-CBAM04网络上效果明显提升,测试集正确率由79.65%分别提高到了81.55%和81.40%,在使用数据增强对训练集进行扩充后,测试集正确率分别达到84.25%和84.15%,有效提升了冲压件缺陷检测准确率。

采用恒定的超声功率、频率和施振深度，在不同温度区问对铝熔体施加超声振动，探讨功率超声对工业纯铝熔体形核、晶体成长的影响及其作用机制。结果表明，经超声处理的铸锭，凝固组织显著细化，晶粒尺寸为77～405μm，平均抗拉强度纵向提高22．3％，横向提高20．5％，平均屈服强度纵向提高18．4％，横向提高17．5％，平均伸长率纵向提高30．7％，横向降低18．4％。超声空化效应对产生大量晶核、形成等轴晶组织起决定性作用。声流效应能阻止晶体长大、促进晶粒均匀分布、细化组织，但对晶核生成影响较小。当增大施振温度区间时，空化效应得到了充分发挥，结合声流搅拌作用，凝固组织细化程度提高。根据铸锭凝固组织，研究了功率超声的作用区域，发现选择合理的施振温度有利于工业纯铝的超声铸造。

以整个超声振动系统为研究对象，根据力电类比原理，利用计算机辅助测量导纳圆。基于导纳圆求得不同工况下振动系统的谐振频率fs和机械品质因数Qm。对比研究其变化规律并对其变化原因进行定性分析。研究表明，fs、Qm随工具杆工作深度的增加而普遍降低；负载温度越高fs、Qm下降越明显；负载粘度增大，fs、Qm均有不同程度的降低；负载横截面积增大，fs略有提高，而对Qm的影响相对较小。在此基础上，同时考虑生产条件及加工要求，确定振动系统与超声波发生器的最佳电端匹配，对铝合金超声铸造具有一定的参考价值。