梁结构振动支承约束反力控制

支承或连接构件对梁结构的动力学性能有至关重要影响,必须保证其在振动过程中不发生破坏或者失效。通过合理设计和布局附加弹性支承可以实现对这些重要连接构件所承受约束反力的控制。应用微分变换法推导含附加支承的梁结构支承约束反力及其对于附加支承位置和刚度的灵敏度表达式,并通过优化设计附加支承位置和刚度实现具有弹性约束端的简支梁结构各支承约束反力的平衡,可提高结构的动力学性能。     

隐式低秩稀疏表示的多视角子空间聚类

针对多视角子空间聚类问题,提出基于隐式低秩稀疏表示的多视角子空间聚类算法(LLSMSC).算法构建多个视角共享的隐式结构,挖掘多视角之间的互补性信息.通过对隐式子空间的表示施加低秩约束和稀疏约束,捕获数据的局部结构和稀疏结构,使聚类结果更准确.同时,使用基于增广拉格朗日乘子交替方向最小化算法高效求解优化问题.在6个不同数据集上的实验验证LLSMSC的有效性和优越性.     

单帧红外图像低频非均匀性噪声校正算法

红外成像系统中,低频非均匀性噪声严重影响红外系统的成像效果,传统基于标定的方法无法对其进行有效的去除.为此,提出一种基于曲面拟合的低频非均匀性噪声校正算法,首先对含噪图像进行小波滤波,以抑制高频信息;然后利用场景和低频非均匀性噪声梯度的稀疏特性,建立关于非均匀性噪声曲面参数的■正则化能量泛函,并利用ADMM方法求解最优的非均匀性噪声曲面参数;最后将原始图像减去估计的低频非均匀性噪声得到校正后的图像.使用中波红外热像仪拍摄得到红外图像,对仿真图像和实际图像进行校正,实验结果表明,该算法能明显降低图像的粗糙度和非均匀性值,且有效地去除低频非均匀性噪声.     

面向心脏MRI分割的半监督空间一致性约束网络

精准分割心脏磁共振图像(MRI)分割对于心脏功能分析至关重要.当前基于数据驱动的神经网络模型极大地促进了心脏MRI分割的发展,然而对标注数据的依赖极大地限制了神经网络模型在心脏MRI分割领域的应用.为了降低神经网络模型对于标注数据的依赖,提出一种基于无监督空间一致性约束的半监督心脏MRI分割方法,在少量有标注数据的监督学习基础上,利用无标签数据在模型输入端和输出端分别进行空间变换后前后一致的特性,构建对于无标注数据的空间一致性约束.使用ACDC 2017心脏多组织分割数据集评估了所提出的方法,实验结果表明,相对于有监督学习,通过无监督数据的空间一致性约束能够显著提升模型的泛化能力;此外,相对于其他state-of-the-art的半监督方法,文中方法也拥有更优的泛化性能.     

基于牛顿欧拉法的一种空间被动过约束并联机构动力学建模方法

以4-RPTR四自由度空间被动过约束(冗余约束)并联机构为研究对象,采用牛顿欧拉法结合补充变形协调方程对其进行动力学分析。基于牛顿欧拉法所建动力学方程为78个,但是由于该机构被动过约束的存在,所要求解的未知量为80个,当按照平面被动过约束机构的方法补充8个变形协调方程时,会与所建的78个方程线性相关,导致方程组无法求解。基于此,提出进行被动过约束并联机构动力学建模时,应首先分析机构产生被动过约束的原因,在此基础上,引入冗余约束力(力矩)引起的杆件变形与末端平台位姿误差的关系作为补充方程,能够保证方程组线性无关,可以求解。为此,引入直接引起冗余约束的转动关节约束力矩产生的杆件变形与末端平台位姿误差的关系,补充了8个变形协调方程,同时引入了6个未知量,从而得到86个方程,包含86个未知量,且方程组线性无关,得到了该机构的动力学全解模型。基于Matlab和ADAMS软件对该机构进行动力学仿真,在平台末端给定相同运动轨迹的情况下,对比两种方法仿真所得机构驱动力变化曲线,可以看出所建动力学模型的正确性。为该类空间被动过约束机构进行动力学建模提供了一个新的思路。     

玻璃纤维增强复合桩水平承载特性试验与数值模拟

玻璃纤维增强复合材料(GFRP)具有轻质、抗拉强度高、耐腐蚀性和抗疲劳等优点,广泛应用于土木工程领域。GFRP复合桩是一种通过在普通混凝土桩身外包GFRP纤维布以增强其抗弯性能的新型桩。通过开展室内模型试验,分别得到了水平荷载下RC桩和GFRP复合桩桩顶位移、桩身弯矩的试验结果,对比分析了两者的水平承载特性。利用有限元分析软件ABAQUS对水平荷载作用下的GFRP复合桩进行数值模拟,试验结果与数值模拟结果拟合较好。结果表明:GFRP复合桩与RC桩的桩身弯矩分布规律基本一致,最大弯矩在1/4~1/3桩长处,GFRP复合桩的水平承载特性优于RC桩;不改变桩身截面,仅在一层GFRP单向布的约束下,GFRP复合桩的弹性模量、极限水平承载力均有一定的提高。     

小尺度交通信号灯的检测与状态识别

交通信号灯识别包括检测和状态识别，在智能交通系统中发挥重要作用。基于YOLOv3算法提出了一种交通信号灯检测与状态识别模型。针对交通信号灯相较于交通场景中其他目标具有尺度小的特性进行了算法的设计：降低骨干网络的下采样倍率以增加小尺度目标的特征描述能力；通过增大特征图的尺度来改进多尺度特征融合；引入广义交并比作为检测任务的损失函数来改进目标边界框的回归效果。同时，根据交通信号灯本身的特性，使用颜色和形状约束的方法对信号灯进行状态识别和类别验证。最后在公开的Bosch交通信号灯数据集上和实际的城区道路进行了实验验证。实验结果表明，所提出的算法能够提升交通信号灯识别的精度和召回率，识别准确率可以达到90%左右。     

主汽压力控制品质与燃料量变化约束关系定量分析

  [目的]  以风电为代表的可再生能源规模化并网造成火电机组发电负荷指令大幅频繁变化，调试协调控制系统参数时需要在汽轮机前主蒸汽压力控制品质与燃料量变化幅度之间做出权衡。  [方法]  从简单一阶惯性对象着手，依次增加积分、纯迟延、非最小相位特性，逐步推导出典型对象调节时间同控制器输出的最大调节量之间约束关系的公式。  [结果]  进一步结合火电机组协调控制系统机侧控制回路闭环情况下锅炉燃料量与机前压力对象模型，得到描述发电负荷指令扰动下机前压力变化与燃料量变化间约束关系的公式。  [结论]  通过仿真实验结果和机组实际运行数据的验证，该公式准确性能够满足实用要求。     

基于多维约束的食品包装设计

通过分析与研究,提出食品包装的多维约束设计模型,阐明其区别于传统包装设计的优势。并从需求约束、目标约束、资源约束3个维度构建食品包装多维约束设计模型。通过研究用户需求、市场需求、甲方要求、资源限制等,得到相关约束条件下对应的不同设计映射域。从而明确食品包装设计中色彩、图形、规格、风格、文化等要素,最终完成设计。通过乾州挂面包装设计的实际案例验证了方法和模型的可行性。