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1.
针对目前工业CT图像转换为3D打印G代码方法效率低的问题,提出一种基于邻层数据匹配的工业CT图像直接转换成G代码的方法。首先采用Canny算子提取工业CT图像的轮廓,然后处理轮廓分叉问题,实现邻层间几何信息数据匹配,其次进行邻层间轮廓插值以满足3D打印层间厚度要求,从而避免"阶梯效应",最后通过填充编码得到用于3D打印的G代码。使用本文提出的方法,轮毂CT图像转换为G代码的时间为10.5 s,耗时远小于其他间接转换方法;3D打印出的轮毂无"阶梯效应",平均尺寸误差率为0.25%。实验结果表明,该方法不涉及中间格式,转换效率高,转换误差与传统方法相当,适用于具有复杂内腔结构的零件。 相似文献
2.
针对加速度传感器在健康监测系统恶劣工作环境下易发生故障的问题,提出一种基于残差空间主元加权统计量的传感器故障诊断方法。首先,将传感器故障采用故障方向和故障幅度向量来表征,并求取传感器故障在残差空间的投影;其次,通过理论推导得出平方预测误差(squared prediction error,简称SPE)统计量与残差空间主向量中各元素呈平方关系,将各元素作为SPE统计量的非线性加权系数;然后,结合贝叶斯推论,采用加权后的SPE统计量计算累积贡献率,并将其作为传感器故障定位的指标。三跨连续梁数值算例结果表明,传统方法对两类常见的增益和偏差故障诊断率分别为5.45%和3.43%,所提方法的诊断率分别为69.8%和100%,且在两种传感器故障类型下均能准确定位故障传感器;意大利帕尔马Lamberti实桥测试数据的算例表明,所提方法对增益故障的诊断率达到77.58%,且能正确定位发生故障的传感器通道。 相似文献
3.
为完善云服务平台产品设计知识发现系统,同时进一步提升需求与服务的匹配效率,提出一种基于转换器的双向编码表征(BERT)和随机Lasso的产品关键设计特征识别方法.首先,实验采用真实产品用户反馈数据集并对其进行人工标注,以BERT预训练语言模型为基础,建立输出层以训练设计领域命名实体识别模型,实现对显性设计特征的自动识别.实验表明,所提方法可以实现较好的性能,精确率、召回率、F1分数分别为90.55%、97.16% 和93.68%.同时,提出一种知识迁移思想,在当前大数据环境下,利用随机Lasso算法挖掘其中蕴含的关键设计特征并加以重用,实现了对隐性设计特征的精确定位. 相似文献
4.
有限概率信息系指概率信息不完备,这种不完备表现为依据现有信息无法精确地计算出产品的可靠性指标.应用可靠性设计理论和灵敏度分析的直接微分方法,以额定压力为阈值建立了有限概率信息的液压管路的可靠性设计模型,推导出了液压管路可靠性和可靠性灵敏度的矩阵形式公式,提出了不完全概率信息的液压管路在液压波动冲击环境下的可靠性和可靠性微分灵敏度分析方法,仿真确定了液压管路的可靠性微分灵敏度,给出了各个基本随机参数的变化影响液压管路可靠性和可靠性灵敏度的变化规律和大小排序,计算得到了设计参数的改变对液压管路可靠性的影响数据,解决了液压波动冲击环境下液压管路的可靠性工程问题,通过计算机程序实现了对液压波动冲击环境下液压管路的可靠性微分灵敏度分析. 相似文献
5.
6.
全球炼化工程总承包市场呈现出垄断竞争型特征,欧美和日韩国际工程公司由于技术和报价竞争力较强,一直占据本行业高端市场,中国炼化工程企业尚有差距.文章综合考虑投标报价阶段竞争者分析路径,提出了随机型和不完全信息静态博弈综合集成分析的投标报价最优决策模型,并以中东海湾地区某炼化工程总承包项目为例,进行多维度的实证分析,提出模型的有效性和可行性,为中国炼化工程企业"走出去"高质量发展提供有益的决策支持和信息参考. 相似文献
7.
根据我国2030年前碳达峰、2060年前碳中和的目标要求,中国建筑材料联合会践行“宜业尚品、造福人类”行业发展新目标,向全行业郑重提出倡议,我国建筑材料行业要在2025年前全面实现碳达峰,水泥等行业要在2023年前率先实现碳达峰。为了摸清建筑材料及各行业碳排放现状,客观评估相关工作进展及效果,基于建筑材料各行业实际情况,研究制订了《建筑材料工业二氧化碳排放核算方法》,供建筑材料及各行业、各区域核算二氧化碳排放使用。 相似文献
8.
社交网络结构错综复杂,主题社区是进行个性化推荐和商业推广的重要途径之一。然而,现有主题社区挖掘方法,要么仅基于链接关系和文本信息挖掘主题社区,要么在已划分社区的基础上挖掘主题,忽略了主题与社区的相互作用,导致社区内部话题相似度不高。因此,提出新的社区主题计算方法,进而建立一种融合主题相似度权重的主题社区发现模型(TSWTCD)。利用文本信息提取主题,计算节点间主题相似度作为链接权重,将链接权重作为模块度参数划分社区。最后,根据提出新的社区主题计算方法得到社区主题。基于真实数据集的实验结果表明,TSWTCD模型提升了挖掘主题社区的质量。 相似文献
9.
卷积神经网络是一种具有强大特征提取能力的深度神经网络,其在众多领域得到了广泛应用。但是,研究表明卷积神经网络易受对抗样本攻击。不同于传统的以梯度迭代生成对抗扰动的方法,提出了一种基于颜色模型的语义对抗样本生成方法,利用人类视觉和卷积模型在识别物体中表现出的形状偏好特性,通过颜色模型的扰动变换来生成对抗样本。在样本生成过程中其不需要目标模型的网络参数、损失函数或者相关结构信息,仅依靠颜色模型的变换和通道信息的随机扰动,所以这是一种可以完成黑盒攻击的对抗样本。 相似文献
10.
研究工业大麻叶对单增李斯特菌的抑菌成分及抑菌机理,为其在食品工业中作为天然防腐剂的可能提供理论参考。工业大麻叶醇提后依次经乙酸乙酯萃取、硅胶柱分离,利用微量肉汤稀释法测定最低抑菌浓度并筛选高活性组分,气相色谱-质谱联用分析其有效成分;通过比较菌体细胞壁完整性、细胞膜通透性、能量代谢和氧化损伤变化以及扫描电镜观察,探讨抑菌机制。工业大麻叶乙酸乙酯萃取组分经体积比为1∶1的石油醚-乙酸乙酯洗脱后所得组分Fr.1:1对单增李斯特菌抑菌效果最好,最低抑制浓度为62.5 μg/mL,共鉴定出亚麻酸甲酯(40.79%)、十六酸甲酯(13.12%)等24种挥发性化合物;经Fr.1:1处理后,细菌表面有明显破溃,胞外碱性磷酸酶活性升高,培养液电导率增大,胞内三磷酸腺苷含量和超氧化物歧化酶活性均先升后降。工业大麻叶Fr.1∶1可破坏单增李斯特菌细胞壁和细胞膜结构,导致细胞通透性增加,电解质外泄,进而影响菌体能量代谢并造成质膜氧化损伤,最终使细菌生长受到抑制。 相似文献