遥感卫星随遇接入互联网星座和在轨智能处理

低轨互联网星座是当前全球研究和发展的热点,互联网星座支持随遇接入遥感卫星和信息在轨直接处理的应用前景备受期待,但由于轨道高度不同会产生双向高动态异构星座的接入互联问题。首先,通过设定低轨卫星互联网星座在不同轨道特性、不同卫星数量情况下的随遇接入仿真场景,重点探讨了时空非连续可视性和多普勒频移问题对遥感卫星接入性能的影响;其次,基于遥感卫星随遇接入互联网星座场景的特点,分析了不同时延性在轨处理任务的流程及其星地功能分配;最后,对当前在轨智能处理算法存在的问题和未来研究重点进行阐述,为未来低轨互联网星座及遥感卫星的发展和联合组网应用提供可靠的理论支撑。     

投稿须知北大核心CSCD

一、本学报刊载与水力发电有关的学术论文,主要包括水文水资源与水电站优化运行,水力学、水环境与水生态,河流海岸动力学,岩土力学与工程,水工结构、材料与施工管理,水能与水力机械,海洋能发电工程,遥感水文与水利大数据等领城的研究性成果。二、稿件要求:1.论文稿件通过网上直接投稿,网址:www.slfdxb.cn.来稿文字应明了简练,每文均应有中英文園目。摘要及关键词。中图分类号、作者姓名。工作单位及邮政编码:并在首页注脚处附第-.作者和通信作者简介及E-mail地址。若有基金资助,写明基金项目名称及编号。有关论文写作及格式和文字的具体要求,请参考“论文模板”(由网站“下载中心”下载)。     

投稿须知北大核心CSCD

一、本学报刊载与水力发电有关的学术论文,主要包括水文水资源与水电站优化运行,水力学、水环境与水生态,河流海岸动力学,岩土力学与工程,水工结构、材料与施工管理,水能与水力机械,海洋能发电工程,遥感水文与水利大数据等领域的研究性成果。二、稿件要求:1、论文稿件通过网上直接投稿,网址:www.slfdxb.cn。来稿文字应明了简练。     

高硫焦煤和非主炼焦煤在配煤炼焦中的作用

由于目前优质焦煤的资源相对比较短缺,高硫焦煤配煤炼焦受到了广泛的关注和重视,基于此,本文重点分析高硫焦煤和非主炼焦煤在配煤炼焦中的应用,保证将各自的应用价值充分发挥出来,在保证炼焦煤源有所扩大的基础上,有利于实现对成本的有效控制。     

基于机器视觉的轮胎表面缺陷检测系统的研究与应用

在传统的轮胎表面缺陷依靠人工检测,存在劳动强度高、受人的主观影响大以及效率低下的问题。针对这一现象,研究了一种基于机器视觉的轮胎表面缺陷3D检测系统。该系统依靠机器视觉系统获取检测轮胎的表面图像,然后创建3D模型、判定缺陷类型,最终实现实时自动预警,为轮胎生产商提供一种自动化检测方案。系统集成了先进的技术、软件和工具,配套的信息管控系统可以对轮胎型号和生产数据进行采集、存储、分析,以便在生产过程中实现更高效、更可靠的质量控制,具有较高的实际应用推广价值。     

《起重运输机械》投稿细则

《起重运输机械》杂志于2017年8月开启了试行改版工作,在改版推进过程中,为进一步提升期刊质量,并基于当前新媒体的需要,特制定本投稿细则,作者如有建议和意见请联系编辑部,对有价值的建议随时采纳。     

作品名称:《港城遗梦》

作品说明:“港城遗梦”以湛江非遗项目:雷州石狗、舞鹰雄、北坡游鱼、湛江傩舞、吴川飘色为创意文化,从中提取创意元素进行设计。非遗里悠久的故事和精神内核是世代相传的,这五项非遗都独具湛江特色,具有悠久的历史,生动表达了湛江人民爱憎好恶的价值评判态度与审美情趣,传达出人们对生活的美好祝福和向往。此次设计从湛江非遗文化中提取元素进行插画设计,采用现代表现手法与传统文化的融合,并选用精美的金属书签作为载体,让湛江非遗融入人们的生活,让非遗“潮起来”。     

基于富士PLC的轮胎吊电气控制系统设计

轮胎吊是现代化港口中的一种常用起重机械,主要实现港口堆场中的集装箱装卸搬运功能.因此,它的安全、高效与稳定是衡量集装箱码头货运流通质量的重要指标.本文根据上海港近年的实际工况,详细介绍了基于富士MICREX-SX SPH系列PLC和CMS的轮胎吊电气控制系统的设计过程.这些内容能满足现场的工艺要求,同时为从事于国内港口领域的技术人员提供参考.     

基于双目标优化遗传算法和支持向量机的旋转机械退化状态识别

退化特征提取是机械健康状态监测的重要组成部分,伴随旋转机械长时间连续运转,退化特征出现性能波动甚至下降,给退化特征提取和选择造成了困难.首先利用一个特征映射算法库对振动信号提取特征,并基于Kolnogorov-Smirnov (KS)检验和Benjamini-Yekutieli过程对原始特征集进行过滤,然后利用双目标优化遗传算法(Bi-objective Optimization Genetic Algorithm,BOGA)结合支持向量机分类器(Support Vector Classifier,SVC),在有监督的环境下搜索出最佳特征子集,其中BOGA设置了SVC分类精确度和特征子集维数两个目标函数,前者进行最大化,后者进行最小化.通过在液压泵退化状态数据集上进行实验和在凯斯西楚大学轴承数据集与FRESH_PCAa、ReliefF、JMIM三种方法进行对比,验证了该方法在退化状态识别上的较好性能.