掘锚一体化高效掘进理论与技术

为提高巷道掘进效率,提出了掘锚一体化高效掘进的概念,指出高预应力锚固理论、空顶区顶板稳定控制理论、软岩流变理论、松动圈理论和锚杆支护动态信息设计方法等是掘锚一体机高效掘进的理论基础,进一步采用数值模拟和试验,发现了高效掘进围岩破坏变形规律和低比能耗高效截割的有关规律。针对综掘工艺平行作业率低的难题,攻克了高效掘进系统集成配套技术,创新研制掘锚一体机、锚杆转载机、跨骑式锚杆钻车和柔性连续运输系统等装备,构建掘进、支护、运输、除尘等工序的同步作业线,掘支运平行作业时间由25%～35%增至50%～70%。攻克了掘锚一体化技术和全宽截割技术,研制了国产掘锚一体机,优化了截割功率、空顶距、接地比压,行走采用千伏级交流变频调速技术,解决了国外设备截割能力不足、适应性差等难题,研制了双驱动高速合流重型截割减速器,实现截割功率达340 kW,研制前探式临时支护,将临时支护空顶距由1 m减至0.4 m,研制宽型履带底盘,整机接地比压由0.28 MPa降至0.2 MPa;针对锚杆支护与转载运输平行作业的难题,攻克了空间多维度同步支护技术,研制了锚杆转载机和跨骑式锚杆钻车等设备,通过多组钻机实现多排多臂分段平行支护,掘进工作面采用低密度强力锚杆支护控制顶板,后部同步实施增强永久支护,形成"前疏后密,快速推进"协同支护体系;攻克了多钎杆钻孔自动接续技术,钎杆由机械手自动续装、由钎杆仓存储,解决了锚索钻装不连续的技术难题;针对胶带长距离搭接的难题,研制出柔性连续运输系统,设计了位姿锁定的蛇形关节架体、偏置摆动式油气悬挂、具有减摩降阻机构的迈步式自移机尾、穿梭动力站等核心部件,实现小半径90°转弯和150 m往复搭接、连续转载;针对高效掘进粉尘防治的难题,提出了固液气三幕组合控尘方法,将粉尘控制在掘进工作面并形成粉尘池,防止粉尘扩散;研制了可随主机设备移动的除尘装置,实现除尘装置与掘进设备同步移动;攻克了小体积无龙骨自承式菱形滤袋过滤技术,研制了矿用全自动紧凑型袋式除尘器,总尘除尘率达99.7%;攻克了滤网表面超疏水改性、双面两级流线型气液分离等技术,研制了矿用机载湿式负压除尘器。应用表明,与原有掘进方法相比,掘锚一体化高效掘进技术在稳定围岩和中等稳定围岩条件下提高掘进速度1～2倍。     

基于运动补偿方法在视频压缩方面的应用研究

目的 动态视频所占据的空间过大,若要快速和在有限的空间去传送,则必须要对动态视频进行压缩;方法 通过帧与帧之间存在冗余性,以及后面的帧可以通过运动补偿的方法来得到预测帧;结果 通过matlab进行仿真,得到相关的图片数据得到压缩后的预测帧;实验验证通过运动补偿的方法可以得到后面相关帧,并且起到压缩的作用.     

采用八叉树和OSG分页结点的海量点云三维可视化

针对现有海量点云可视化方法存在索引构建时间长、内存占用大等问题，研究一种八叉树索引结合OSG分页结点的快速可视化方法，可在占用较小内存的基础上快速建立点云索引并实时调度。采用八叉树索引结构对海量点云进行数据组织，建立各层级的八叉树结点并以文件映射的方式分块保存，对结点文件重组织转换为支持OSG渲染引擎的多分辨率点云数据。采用基于OSG分页结点的实时调度技术，对海量点云进行高质量可视化。与目前两款主流的点云数据处理商业软件进行实验对比分析，结果表明所提方法具有索引建立速度快、内存占用小等优点，同时可视化交互更加流畅，适用于各种配置计算机下海量点云数据的调度管理与实时可视化。     

稀疏孔径和大转角下ISAR对目标转动的估计

逆合成孔径雷达（inverse synthetic aperture radar，ISAR）对非合作目标做成像时图像质量依赖于对目标运动参数的准确估计.针对在稀疏孔径和非均匀转动条件下现存的参数估计方法计算量过大或者方法适用条件不满足，提出了一种基于神经网络的参数估计方法.此方法以成像问题的模型知识指导数据的生成过程，然后训练通用的神经网络，最终实现将数据中隐含的知识转化为转动估计器.从仿真实验结果来看，所得到的网络对满足一定信噪比要求的回波数据可以提供较准确的估计，所得参数可以帮助成像算法提高聚焦效果，大量的样例表明网络可以部分学习到回波与转动之间的关系.     

亲水作用色谱-串联质谱法测定动物源运动食品中3种氨基糖苷类抗生素的残留量

该研究建立了一种亲水交互作用色谱-串联质谱（HILIC-MS/MS）法测定动物源运动食品中潮霉素B、新霉素、安普霉素3种氨基糖苷类抗生素残留量的方法。结果表明，样品经Sielc Obelisc R柱分离，采用0.1%甲酸水溶液-乙腈梯度洗脱，可以实现3种目标物组分的分离。在此条件下，3种氨基糖苷类抗生素在5～500 ng/mL的质量浓度范围内线性关系良好，相关系数R2为0.999 5～0.999 9，检出限均为15 μg/kg，定量限均为50 μg/kg，保留时间的日间和日内相对标准偏差（RSD）分别为3.5%～7.9%和3.5%～4.1%，峰面积的日间和日内RSD分别为3.6%～7.4%和3.2%～3.9%，加标回收率为85.7%～93.6%，回收率试验结果的RSD为3.1%～5.2%。该方法可以满足动物源运动食品中3种氨基糖苷类抗生素的检测需求。     

基于时频域的卷积神经网络运动想象脑电信号识别方法

针对目前运动想象脑电（EEG）信号识别率较低的问题，考虑到脑电信号蕴含着丰富的时频信息，提出一种基于时频域的卷积神经网络（CNN）运动想象脑电信号识别方法。首先，利用短时傅里叶变换（STFT）对脑电信号的相关频带进行预处理，并将多个电极的时频图组合构造出一种二维时频图；然后，针对二维时频图的时频特性，通过一维卷积的方法设计了一种新颖的CNN结构；最后，通过支持向量机（SVM）对CNN提取的特征进行分类。基于BCI数据集的实验结果表明，所提方法的平均识别率为86.5%，优于其他传统运动想象脑电信号识别方法；同时将该方法应用在智能轮椅上，验证了其有效性。     

基于分段加权的反向稀疏跟踪算法研究

为提高稀疏表示跟踪模型性能，提出一种分段加权的反向稀疏跟踪算法，将跟踪问题转化为在贝叶斯框架下寻找概率最高的候选对象问题，构造不同的分段权重函数来分别度量候选目标与正负模板的判别特征系数。通过池化来降低跟踪结果的不确定性干扰，选择正负模板加权系数差值最大的候选表示作为跟踪结果。实验表明，在光照变化、遮挡、快速运动、运动模糊情况下，所提出的算法可以确保跟踪结果的准确性和鲁棒性。     

应用于卫星网络拓扑生成的快速收敛蚁群算法

针对蚁群算法生成卫星网络拓扑时存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,从卫星网络高动态以及大时空尺度的特性出发,提出一种新算法SNTG-ACA。在满足卫星节点的可见性、星间链路长度以及链路连接时间的条件下建立潜在链路,提高信息素浓度的增量使蚁群算法快速收敛,并采用归一化思想求解全局最优解。仿真结果表明,与传统蚁群算法和引入遗传因子的蚁群算法相比,该算法具有更快的收敛速度,与链路长度最短策略和链路连接时间最长策略相比,生成的卫星网络拓扑更稳定。