基于图像处理研究铁尾矿的熔化行为

作为主要成分的SiO2是铁尾矿中最难熔化的部分.通过一组SiO2的熔化时序图像来探究铁尾矿的熔化情况.首先,进行图像预处理,建立质心位置追踪模型和体积估算模型.将灰度图转化为二值图,利用卡尔曼滤波器进行质心追踪和对质心运动轨迹的描述.通过计算二值图中0像素的数量得到面积随时间变化的图像,拟合出熔化过程函数.结合二值图中目标物体的边界信息得到的参数量建立多元线性回归模型.估算颗粒扁平度和物体的体积,熔融速率通过颗粒集合的质量变化函数得出.     

改进的遗传算法在同步器优化中的应用

汽车同步器是自动变速器的重要组成部分.对同步器的模拟优化能为同步器的设计生产提供重要的参考.为了获得一个较好的优化效果,提出了一种改进的遗传算法.通过对遗传算法选择过程的标准进行了改进,结合适应度函数与染色体之间差异,形成一种新的适应度函数.该函数同时考虑了选择压力和物种多样性.通过对函数中两个常量的调整,可以使算法在不同情况下可以有不同的偏重.引入两种典型测试函数的分别从高纬度变量和低纬度变量进行试验,分析改进算法中两个影响因子的作用.并与几类遗传算法进行比较,结果表明该改进的遗传算法能更快更稳定的找到较优的解.最后将改进选择策略结合自适应遗传算法对同步器进行优化,证明了该选择策略具有良好的鲁棒性和实效性.     

基于外部载荷位置预测的光纤传感器故障信号识别技术

为了解决传感器故障识别过程中识别效率低和精度低的问题。提出了基于外部载荷位置预测的光纤传感器故障信号识别方法。通过合成外差算法和傅里叶变换解调和去噪传感器信号；采用本征模函数提取不同故障下信号特征。并将其分为状态信息和扰动分量两部分。计算二者之间的近似性。结合线性模型提取故障信号特征向量；利用系统灰色性故障识别方法和外部载荷位置预测传感器多角度负载并进行融合处理。构建灰色关联矩阵计算其与标准数据之间的贴近度。完成光纤传感器故障信号识别?仿真分析结果表明。所提方法在故障信号解调、去噪以及识别方面均具有明显的优势?对深入研究传感器起到了一定的推动作用?     

多机电力系统非线性自适应励磁控制器的设计

为了增强多机电力系统的动态稳定性,提升电力系统平抑负荷扰动的能力,本文提出了一种基于自适应反步技术的非线性自适应励磁控制方案.由于发电机的机械功率和阻尼系数受系统运行状态的影响,因此可以直接视为未知数,利用自适应定律估算出来这些未知量.根据李雅普诺夫(Lyapunov)函数的形式推导出自适应规律,保证发电机的转子角速度、机端电压、输出功率等不同物理量均收敛.然后在4机11母线的电力系统输电线路上仿真三相短路故障,测量转子转速偏差,对所提出的控制方案进行评估,并与现有的反步控制器和常规电力系统稳定器(CPSS)进行了比较.根据仿真结果,本文所提出的方法比现有的两种控制器的控制效果更有效.     

GeoGebra软件在数学分析教学中的应用举例

随着信息化时代的发展,各类教学软件的出现给教师带来了各种挑战,也给学生带来了各种选择的机会,同时也导致以前的传统课堂难以满足学生的需求.对于数学课堂也不例外,GeoGebra软件的出现给数学分析课堂带来无穷乐趣,同时也解决了以前很难理解、解决的问题.GeoGebra软件有电脑版、手机版,使学生可以随时随地作图,随时随地学习,对于数学分析教学起到很重要的作用.     

基础油中金刚石纳米颗粒润滑性能和导热性能的分子动力学分析*

为了研究纳米颗粒对基础油液热导率的影响,在基础油蓖麻油酸中加入不同体积分数和粒径的纳米金刚石颗粒,采用LAMMPS和分子动力学的研究方法,对粒子数密度以及粒子的径向分布规律、导热系数进行研究。结果表明:加入纳米颗粒的纳米流体的热物理性质受到多方面的影响,其中包括纳米颗粒体积分数及粒径等;随纳米粒子体积分数的提高纳米流体的热导率呈近似线性增加,随着纳米粒子粒径的减小,纳米粒子润滑膜的承载能力增强。纳米润滑膜能承受很高的外界冲击力,这有助于减小两作用面之间的摩擦,减小表面磨损;加入纳米颗粒的润滑油会减小摩擦副之间的摩擦和增强散热,提高热导率。     

具有函数尺度因子的有理分形曲线

带有常数尺度因子的分形插值,是描述具有明显自相似事物的一个有效工具,然而,它却难以精确地刻画自相似较弱的不规则数据.为此,提出一种具有函数尺度因子的有理样条分形插值方法.首先,在迭代函数系统中引入函数尺度因子,构造了一种仅仅基于函数值的带有形状参数的有理分形插值曲线;然后讨论了分形曲线的分析性质,包括分形曲线在尺度因子满足适当条件下的光滑性、分形曲线对插值数据扰动的稳定性以及分形插值函数的收敛性;最后,研究了分形曲线的计盒维数,给出了计盒维数的上下界.数值算例验证了该分形曲线造型的可控性和对噪声的鲁棒性;对海岸线数据插值时,该方法相比B样条、Bézier曲线和三次样条能更好地还原海岸线的粗糙程度;处理股票时序数据时,相比ARIMA和SVM方法,在RMSE等多项指标下更优.     

基于深度强化学习的多模态医学图像配准

传统图像配准方法中,图像特征的表示和相似性测度的选择易受到人为因素的影响,不能准确地表征图像特征和配准图像的相似度,从而对配准结果产生较大误差.针对此问题,借助端到端的强化学习方法,对这2个部分进行隐式的表达,从而避免人工设计的缺陷.具体而言,设计了一个人工智能体模型,由策略网络和价值网络2部分组成,用以指导浮动图像朝着参考图像的方向正确移动,进而实现图像配准.提出使用异步表演者-评论家方法进行模型训练,以避免经验回放操作,降低模型训练对存储容量的要求并加快模型的收敛;同时提出一种奖赏函数,能够给予每个时间步上图像配准动作估计更为准确的奖励.此外,在测试阶段,使用了蒙特卡罗前向推理策略,进一步提高配准参数的准确性.在MR和CT的临床医学图像配准数据集上进行实验,与传统基于尺度不变性配准算法、基于深度学习配准算法等进行对照分析,实验结果表明,所提出的方法目标配准误差可以减少30%左右,同时能够更好地处理具有大幅度形变的配准问题.