一种新型计量系统在稠油开采中的应用

克拉玛依油田浅层稠油主要分布在准噶尔盆地西北,原油物性平面差异较大,具有“三高四低”的特点,即原油黏度高、酸值高、含硫高,胶质含量低、含蜡低、沥青质低、凝固点低。地面脱气原油黏度（20℃时）平均在十几万mPa·s以上,黏滞阻力大、流动性极差、计量分离异常困难。     

装配资源重构评价体系研究

采用层次分析法构建了一个较为完备的装配资源重构的评价体系模型。在分析各评价指标的内涵之后,提出采用客观自适应的熵权法,根据指标评价值的变异程度来判断各指标的信息量,进而获得各评价指标在评价中所起作用的大小(即指标的权重)的方法。引入灰色理论中的灰色关联系数作为指标的模糊隶属度,并利用模糊集合论中相对隶属度概念确定评价对象相对于理想参考值的优良隶属度,以此作为评价准则实现对各指标的评价。实例验证了该方法的有效性和可行性。
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基于包络特征的非圆齿轮齿廓计算方法研究

依据齿条刀具范成法加工非圆齿轮的原理,建立了计算机仿真加工中的刀具与齿坯间运动学模型;通过对仿真齿条刀具加工中齿廓形成过程的分析,提出了一种基于齿廓特征点的齿廓描述方法;根据齿廓的形成规律,提出了齿廓特征点、齿根圆、齿根过渡曲线和齿顶圆等全部齿廓数据的计算算法,并利用该算法编写了椭圆齿轮齿廓计算程序,该程序可直接用于线切割等数控加工设备加工。采用该方法设计加工出的椭圆齿轮已成功应用于所研制的插秧机分插机构样机及其试验台中,从而验证了该方法的可行性。     

光储微电网逆变器有限集模型预测控制

针对光储微电网并网稳定问题提出了一种有限集模型预测控制（FCS-MPC）方案。储能系统双向DC/DC变换器采用电压电流双环控制,以稳定直流母线电压。建立并网逆变器离散化数学模型,将逆变器输出电流作为成本函数控制量,构建电流预测控制器。逆变器电流采用前2步预测,并使用矢量角补偿法对控制过程进行延时补偿。利用MATLAB/Simulink搭建光伏储能微电网仿真模型,对比分析传统控制和模型预测控制的电压电流响应。结果显示,所提方案在负载变化和光伏功率波动情况下,能提高直流母线电压稳定性,减小并网电流畸变率。     

基于有限元的车门开闭耐久仿真分析

介绍了有限元技术在车门开闭耐久仿真分析中的应用。以某SUV车门为载体进行仿真分析,并与同期进行的台架开闭耐久试验结果进行对比,验证了仿真分析的准确性,为车门的强度耐久设计和改进提供了依据。     

融合强阈值三角网与总体最小二乘曲面拟合滤波

机载LiDAR点云数据滤波是LiDAR数据后处理过程中的关键步骤。在分析三角网滤波与曲面拟合滤波特点的基础上,提出了一种由粗到精的处理思想用于LiDAR点云数据滤波。该方法通过强阈值三角网算法进行II类误差优先的粗分类,获取可靠性较高的初始地面点,以粗分类结果作为先验信息进行种子点选取,引入总体最小二乘算法完成曲面拟合,设置自适应阈值实现不同区域灵活处理,最终得到较为精细的地面模型。使用ISPRS测区数据及Niagara数据进行实验,与经典滤波算法及传统曲面拟合方法进行对比,实验结果证明,该方法较传统算法能够得到更加可靠的滤波结果,对各种地形的适应性较强,具备较高的实用价值。     

基于ARM+Linux的光网络高速抄表网络系统设计

目前智能用电系统中,居民用户远程抄表一般使用低压电力载波信道,电力载波信道不稳定,导致抄读数据少,成功率低。针对此问题,以ARM9 AT91SAM9G25芯片硬件平台和光纤作通信通道,及IEC62056协议通信协议为基础,设计了高速,稳定,系统灵活的抄表网络。光纤使用无源光纤EPON,通信协议使用IEC62056协议,自描述、自协商、自接入。实际结果证明:系统能够极大提高抄表效率、可靠性及系统灵活性。     

基于朴素贝叶斯理论的内部威胁检测方法

相比信息系统外部威胁攻击,信息系统内部威胁攻击更具隐蔽性,更难被发现并进行阻断。本文介绍内部威胁的概念及内部威胁常见的3个特征。针对用户命令操作行为具有普遍规律性,利用公开的安全数据集S-M数据集,提出一种基于朴素贝叶斯理论的内部威胁检测方法。该方法能够将混入用户中带有攻击操作行为命令的内部威胁检测出来,大大提高了内部威胁检测正确率,降低了误报率,使机器学习思想在内部威胁检测领域得到了广泛的应用。      

基于卡尔曼滤波与感知哈希技术的模板匹配跟踪算法

为解决传统模板匹配跟踪算法计算复杂度高且在目标形变、光照变化、遮挡等情况下容易发生跟踪漂移的问题,本文提出一种融合卡尔曼滤波、图像感知哈希与模板匹配的跟踪算法。本算法采用感知哈希技术提取目标的哈希值作为模板进行匹配,采用卡尔曼滤波预测下一帧中候选目标的搜索区域,然后,结合模板的哈希序值和目标位置变化信息设计新的匹配准则进行模板匹配,最后根据匹配结果,采用自适应模板更新策略和跟踪策略对目标进行跟踪。试验结果表明,本算法在目标形变、光照变化以及遮挡情况下具有一定的鲁棒性,且能满足实时跟踪的要求。     

基于离散鸡群压缩感知的WSNs多目标定位

对无线传感器网络（WSNs）多目标定位问题进行研究,提出一种基于离散鸡群压缩感知的多目标定位方法。首先给出离散鸡群算法（DCSO）相关定义,设计离散鸡群编码方式和迭代进化策略,在此基础上,构建基于压缩感知（CS）的WSNs多目标定位模型,对测量矩阵和稀疏矩阵进行合理选取,并将离散鸡群算法应用于CS信号重构算法中,实现对稀疏度未知多目标位置信息的精确重构。仿真结果表明,与OMP和MLE定位算法相比,该方法具有较高的多目标定位精度。