MSS SP-44-2010:中文版钢制管道法兰标准指南

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MSS SP-44-2010 中文版《钢制管道法兰》标准是由阀门和管件工业制造商标准学会(MSS)在经过MSS技术委员会110和MSS统筹委员会的一致同意后发布的。该标准旨在解决当时对超大口径钢制管法兰和法兰管件的市场需求,特别是针对碳钢管道的特性,如高强度和薄壁,对焊接法兰设计有特殊要求。它的制定源于1952年的首次批准,并经过多次修订,包括1981年至2010年的版本更新。 此标准提供了明确且无排他性的指导,适用于制造商、用户和公众。尽管现有标准并不强制要求生产、销售或使用不符合标准的产品,但如果相关规则、规范、合同或国际法引用了这一标准,则必须遵循。注释、附录、表和图被视为标准的组成部分,除非标记为“补充说明”,否则都对理解和应用标准至关重要。 相比于2006年版本,2010年版进行了较大改动,鼓励用户通过对比两个版本来了解具体变化。标准中的尺寸,除非有特定公差规定,通常被理解为名义尺寸,仅供参考。米制和美制单位在标准中独立使用,混合使用可能会导致与标准不一致。 在引用标准内容时,必须注明来源,即“摘自MSS SP-44, 2010,经制造商标准化学会许可”。未经阀门和管件工业制造商标准学会书面许可,复制或翻版标准是被版权法禁止的。该标准曾在多个年份在美国由MSS出版,可在标准分享网站www.bzfxw.com免费下载。 标准的适用范围最初限于ANSI 1816.5规定的300、400、600和900磅级,以及NPS26至NPS36的管径范围。随着需求的增长,1970版删除了搭接法兰部分,并添加了150磅级和更小的公称管径范围,最小屈服强度的规定也有所更新。 MSS SP-44-2010 中文版《钢制管道法兰》标准是一个关键的工业指南,对于确保管道系统的安全性和一致性具有重要意义。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行