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随着人们可持续发展意识的增强,传统制造业正深刻重塑并向绿色化、智能化、服务化转型。制造企业相继运用各种先进信息化技术(云计算、信息物理系统、物联网、仿真建模)来解决可持续制造中的各类问题,由此提出数字孪生驱动的绿色制造新模式,围绕以绿色特征为中心的物理世界与虚拟世界的交互与融合,建立了包含绿色特征的五维数字孪生模型,以重塑绿色制造过程中物理实体、虚拟孪生体、数据、交互接口、服务五维要素之间的关系及要素的绿色特性。分析了五维数字孪生模型下绿色材料选择、绿色拆解、绿色回收、绿色再制造及逆向供应链领域的相关应用,最后以基于绿色特征提取的产品生命周期能耗管理平台验证了提出的五维数字孪生体驱动的产品生命周期绿色制造新模式。 相似文献
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面向遥感图像水域分割的图像熵主动轮廓模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高遥感图像水域分割的准确度,结合高分率遥感图像中水域与背景纹理复杂度差异较大的特点,将图像熵引入到CV模型中,提出两种图像熵主动轮廓模型用于高分辨率遥感图像的水域分割。其中,针对水域纹理相对简单的遥感图像,在CV模型中引入零水平集内的图像熵而构成局部图像熵主动轮廓模型,可以有效降低背景中灰度值与水域近似的区域发生误分,从而提高水域分割的准确度;针对水域纹理相对复杂的遥感图像,在CV模型中同时引入零水平集内外图像熵而构成全局图像熵主动轮廓模型,改进了水平集函数进化过程中对灰度信息的依赖,并能使零水平集进化到全局最优,进一步提高了遥感图像中水域分割的准确度。针对高分辨率遥感图像中的湖泊、河流和海域分割对比实验结果表明:局部图像熵主动轮廓模型的分割精确率分别为90.1%、81.5%和93.6%,F值分别为0.94、0.885和0.96;全局图像熵主动轮廓模型的分割精确率分别为94.5%、85.3%、94.9%,F值分别为0.956、0.895、0.967。本文提出的两种图像熵主动轮廓模型均能有效减小背景误分,提高了遥感图像水域分割的准确度。 相似文献
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针对长距离油气管道的中心线测量问题,提出了一种利用多传感器数据融合的管道中心线计算方法。当使用管道内检测器对长距离油气管道进行内检测时,在内检测器上装载惯性测量单元(IMU)和里程计,通过加载低频发射机激发地面GPS标记盒获得内检测的位置信息。使用导航系统和非线性动态系统进行误差建模,利用IMU数据及里程计数据进行航位推算,并采用扩展型卡尔曼滤波器对惯导系统及里程计的各项误差进行估计和补偿,结合地面GPS标记点数据最终得出准确的管道中心线位置信息。通过对同一节长度的管道在2次不同时间测量的管道中心线轨迹数据进行对比分析可知,两次测量获得的惯导中心线数据在水平方向的综合偏离误差为0.35 m,高度方向的综合误差为0.74 m。为进一步验证测量精度,对埋地管道某处特征点进行了开挖验证,检测器的误差在1 m以内。为埋地油气管道的安全运行提供了一种有效的测量手段。 相似文献
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