基于深度卷积神经网络的视觉里程计研究

视觉里程计利用视频信息来估计相机运动的位姿参数，实现对智能体的定位。传统视觉里程计方法需要特征提取、特征匹配/跟踪、外点剔除、运动估计、优化等流程，解算非常复杂，因此，提出了基于卷积神经网络的方法来实现端对端的单目视觉里程计。借助卷积神经网络对彩色图片自动学习提取图像帧间变化的全局特征，将用于分类的卷积神经网络转化为帧间时序特征网络，通过三层全连接层输出相机的帧间相对位姿参数。在KITTI数据集上的实验结果表明，提出的Deep-CNN-VO模型可以较准确地估计车辆的运动轨迹，证明了方法的可行性。在简化了复杂模型的基础上，与传统的视觉里程计系统相比，该模型的精度也有所提高。     

多共振分量融合CNN的行星齿轮箱故障诊断

针对行星齿轮箱中各部件所激起的振动成分混叠、早期故障特征经常被较强的各级齿轮谐波成分以及环境噪声所湮没的问题，提出一种多共振分量融合卷积神经网络（multi-resonance component fusion based convolutional neural network，简称MRCF-CNN）的行星齿轮箱故障诊断方法。首先，对振动信号进行共振稀疏分解，得到包含齿轮谐波成分的高共振分量和可能包含轴承故障冲击成分的低共振分量；其次，构建多共振分量融合卷积神经网络，将得到的高、低共振分量和原始振动信号进行自适应的特征级融合，通过有监督的方式训练模型并进行行星齿轮箱故障诊断。对行星齿轮箱实验数据的分析结果表明，该方法能够有效分类行星齿轮箱中滚动轴承和齿轮的故障，成功对行星齿轮箱故障进行诊断，同时能够进一步增强卷积神经网络对振动信号所蕴含的故障信息的辨识能力。     

二道河硫化铅锌矿废水分步处理与回用工艺方法探讨

研究提供了一种铅锌矿废水处理及利用技术,通过分析各处废水水质,结合选矿对水质要求,有针对性处理、回用,解决了废水回用影响选矿指标及外排污染环境的问题,既保证废水零外排,又不影响选矿指标且投资少、费用低。为硫化铅锌矿矿山废水分步处理及分质利用工艺提供了整套矿山废水处理和循环使用方法。     

“浴缸”热席卷英国

对于没有足够地方安放游泳池的英国人来说,买大浴缸成为一种时尚选择。一家人可以在夏日戏水,在冬天赏雪。这种浴缸并非我们常见的普通浴缸,而是带有保温和循环过滤功能的温泉浴缸。据统计数字显示,约十分之一有自己住房的家庭已经购买了温泉浴缸。它价格不菲,基础款售价约为3 000英镑(4 980美元),有冲浪功能的可以卖到高达2万英镑(3.3万美元)。据介绍,在英国这一潮流的兴起主要是源于人们生活方式的改变,"如今,许多人想要一种更加舒     

变温热源的有机朗肯循环性能分析

研究用于变温热源(烟气余热)动力回收的有机朗肯循环。考察了6种候选有机物工质和不同循环形式(如有无过热、有无回热)。系统净功、热效率、效率作为热力学指标,换热总能效(U_A),透平尺寸因数(S_P),透平等熵容积流速比(V_(FR))可大概反映系统尺寸和造价,作为技术经济性指标。采用Matlab编程,以最大净功为目标对循环进行了热力学优化和分析,并对最大净功下系统的经济性做了初步分析。结果表明:采用回热的循环输出更高净功。苯的简单循环输出最大净功,137.14 k W;庚烷的回热循环输出最大净功,156.71 k W。从技术经济性分析,在最大净输出功下,回热循环U_A和V_(FR)更小,SP差别不大。     

中原油田集中供热锅炉房改扩建工程设计

阐述了中原油田基地北区锅炉房改扩建工程的工艺流程、DCS控制系统等设计特点,依据中原油田燃料种类、特性及环保要求,确定了设备的合理选型,针对节能和环境保护,提出了设计中应采取的技术措施.工程投产后,系统运行平稳,各项指标均达到设计要求,保证了锅炉安全、经济地运行.     

雕刻技术的研制和应用

在对铝合金铸件进行X射线实时探伤时，由于采集回来的许多图像的目标物体的轮廓比较模糊，这样在评片时容易造成对铸件的误判和漏判。针对这种现象并结合这类图像噪声源多的特点，在研究常用卷积算法的基础上，采用特殊卷积（特殊的卷积核）操作，同时根据雕刻的艺术底色为灰色，最后给卷积结果加上灰度值128，实验结果表明图像中目标物体的轮廓变得更清楚，同时处理后的图像具有比较好的三维效果，这给工作人员在看图时带来了方便。     

DVB-T调制器外码编码器的FPGA设计

设计并实现了一种DVB—T调制器的外码编码器，着重介绍了码流自适应接口、能量扩散、RS编码器及卷积交织器的设计方法，该设计方案最终在Altera的FPGA上进行验证。     

电台节目循环监听与无声报警装置

广播节目播出实行循环监听，对发射机正常播出进行有效监控，是贯彻“安全、优质、不间断”的播出的重要手段。