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针对零部件制造质量控制方面的缺陷检测，考虑到工业摄像头角度和零部件表面缺陷特征相对固定的特点，提出一种基于注意力机制的YOLO缺陷检测算法。围绕提升算法注意力，首先采用CZS算法，把图像上的缺陷区域剪切、缩放和拼接成新图像，使注意力集中于缺陷相关区域；然后采用裁减主干网络算法，裁减掉原版YOLOv3主干网络中无用的检测尺度层；最后使用数据增强算法增加训练样本量。实验案例结果表明：该算法检测精度99.2%,单帧图像检测时间0.01 s,性能均优于原版YOLOv3;该算法在固定摄像头场景下具有一定先进性，3项提升注意力的策略使算法训练精度收敛的更快、检测速度更快、检测性能更稳定。

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代码主要为四阶龙格库塔求解四自由度动力学模型，可无缝衔接时变刚度的导入以及后续振动加速度、位移的提取，可出相图等非线性结果。稍加修改方程即可完成简单的六自由度动力学模型求解。主要适用于刚学习，齿轮动力学同学。

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