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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.
针对移动机器人使用超声波传感器检测环境时存在干扰与数据不确定性问题,在分析超声波传感器工作原理和相邻位置检测数据的关联特性后,提出了基于三位置超声波检测的环境轮廓构建方法,利用超声波对室内环境进行建图;再使用改进强跟踪UKF-SLAM将超声波测量数据和移动机器人驱动模型进行滤波融合,得到更准确的位姿信息与地图特征。搭建仿真环境,并通过搭载有超声波传感器的全向轮移动机器人在实验环境内验证。仿真结果表明改进方法与其他算法相比,定位和地图构建的误差降低58.058%。室内实验中,获取环境特征的平均误差降低了50.286 3%,进一步验证了提出算法的可行性与有效性。该方法对机器人同步定位与地图构建有一定参考价值。 相似文献
3.
4.
针对单一彩色相机对低辨识度目标识别准确率低的问题,提出了一种利用彩色相机和红外热成像仪同时检测自动驾驶目标的方案。为了同时提取彩色图像的颜色特征与红外图像的温度特征,在单模态YOLOv3网络基础上改进网络结构得到双模态YOLOv3神经网络,并设计四种特征融合对比实验以确定最佳融合方案;建立双模态数据集同步采集系统,采集彩色图像与红外图像对并用于双模态网络的训练与测试;使用未经网络训练的验证集得到4种双模态特征融合模型的平均精度值与损失值。实验结果表明,在训练30次后,该双模态网络模型的平均精度值最高可达59.42%。 相似文献
5.
逆变型分布式电源(IBDG)的输出由其控制策略决定而具有很强的非线性,使传统配电网的短路电流计算方法不再适用,而配电网的不对称更是进一步增加了其短路计算的难度。根据对称分量法推导出不平衡配电网的故障点各序电流,提出一种基于序网络迭代修正的不平衡配电网短路电流计算方法,在每一次迭代中,根据当前节点各序电压分别修正IBDG的输出电流和各不对称元件补偿电流源的输出电流,利用节点电压方程得到新的节点各序电压和故障点各序电流,直到满足收敛条件。最后,基于PSCAD/EMTDC对含IBDG不平衡配电网的进行了仿真计算,验证了所提方法的准确性和有效性。 相似文献
6.
智能软开关(SOP)可控制潮流、提供无功补偿,进而改善配电网电压、降低网损。因此,针对可再生能源大规模接入配电网后电能质量下降问题,采用K-means算法构建风-光典型场景,同时建立了基于SOP、可投切电容器的含高渗透率分布式电源的主动配电网优化运行模型。该模型以电压偏差、系统网损最小以及系统运行成本最低为目标,综合考虑了能源利用率及系统运行稳定性。最后利用基于参考点的非支配排序方法的多目标优化算法(NSGA-III)进行求解,输出Pareto最优解集,并采用改进的IEEE 33节点系统对所建立模型的有效性进行了验证。 相似文献
7.
针对中性点不接地系统单相接地故障选线困难的问题,通过母线故障相接地故障转移与中性点接入小电阻的方式来增强故障信息从而选出故障线路。建立了故障转移阶段、并联电阻投入前后各个阶段的零序网络模型,分析了健全线路和故障线路各自的零序电流幅值的变化特征。在中性点小电阻投入、母线开关分闸前后各馈线零序电流幅值变化明显,健全线路零序电流在母线开关分闸后显著减小而故障线路零序电流增大。利用故障线路与健全线路的零序电流变化特征构建了不接地系统故障选线判据。大量的仿真计算验证了该方法对于不接地系统单相接地故障良好的适应性,有助于进一步提高故障选线准确率。 相似文献
8.
针对直流配电网母线电压稳定性问题,设计了一种变增益线性扩张状态观测器(variable gain linear extended state observer,VGLESO),有效地解决了传统高增益线性扩张状态观测器(linear extended state observer extended state observer,LESO)在运行初始阶段输出存在峰值的问题。在此基础上进一步提出了一种变增益滑模自抗扰控制策略,将其应用到直流配电网AC-DC双向变流器控制系统中的电压外环。变增益滑模自抗扰控制策略在不需要增加额外电流传感器的情况下,就能够实现对系统总扰动的快速跟踪和补偿,有效地抑制了母线电压波动,提高了系统的动态响应。从理论上证明了VGLESO和变增益滑模自抗扰控制策略的稳定性。最后通过MATLAB/Simulink验证了该控制策略的可行性与正确性。 相似文献
9.
风电出力的随机性以及电动汽车(electric vehicle,EV)充电需求的不确定性给电力系统调度带来了挑战。在传统确定性机组组合模型的基础上,针对电力系统日前调度面临的不确定问题,提出了充分考虑风电与电动汽车双重不确定性的随机优化调度及备用计算模型。首先,对于风电出力不确定性,采用基于场景分析的两阶段随机优化方法,并使用生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)来生成风电场景。其次,对于电动汽车充电需求的不确定性,将其分为可调度与不可调度两类。可调度电动汽车根据其出行规律采用随机模拟的方法,并建立了EV充电聚集商模型;不可调度电动汽车通过K-means聚类分析得到其典型负荷曲线,并将其并入系统常规负荷中。最终建立了基于多场景分析考虑EV充电聚集商的两阶段随机机组组合模型,并通过算例分析证明了所提模型的有效性。 相似文献
10.
结合杭州市低影响开发区对雨水控制的要求,运用SWMM模型模拟常规开发模式、组合LID设施、组合LID+蓄水池对雨洪控制的效果。研究结果表明,组合LID设施可以有效降低场地内洪峰流量、径流系数,并使场地在50 a重现期以下的降雨情况无溢流节点;组合LID+蓄水池可以控制杭州市100 a重现期2 h短历时降雨量的94.3%,削减洪峰径流量84.5%,但对杭州市100 a重现期24 h长历时降雨量控制径流为70%,略小于74.5%的设计目标。 相似文献