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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.
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   
4.
目前在集成电路测试中,测试时间长、测试效率低是影响测试成本的关键问题之一,针对此问题提出了一种基于测试性能估算的测试集重排序方法。首先针对不同的故障类型进行分类建模,然后对每种故障类型进行仿真,通过在每个逻辑门注入故障,统计测试向量命中故障门的面积之和来估算测试向量的测试性能,最后根据测试性能的优劣对测试集进行重新排序。实验表明,对于单固定故障使用排序后的测试集测试可以减少5329%的故障检测时间。该方法是通过对电路的逻辑结构进行分析和统计然后对测试集进行优化,对ISCAS 89标准电路进行试验,与其他测试集重排序对比,有着明显的优化。算法运行完全是基于软件的,不需要增加任何硬件开销,可以直接相容于传统的集成电路测试流程。  相似文献   
5.
为解决非对称断面钢轨镦粗时的波浪变形问题,设计了局部镦粗成套装置,利用已有的锻造生产线,有效地控制了非对称断面钢轨镦粗时产生的失稳和轨肢波浪变形,减少了模具更换次数;同时,设计的镦粗测量和显示装置,可精确控制镦粗量,保证镦粗成形质量稳定。经实物验证,采用本装置及工艺,单根镦粗时间由原工艺的60 min降低至8 min,效率提高了7倍以上;镦粗钢轨一次合格率达100%,较原工艺合格率提高了3倍以上。利用已有的锻造生产线,减少了设备投入,降低了投资成本,在工艺布局上可以减少镦粗工序的生产区域,优化了车间的工艺布局。最后,通过实物验证了方案可行性,并确定了工艺参数,可用于指导实际生产。  相似文献   
6.
S355钢作为低合金钢,在焊接过程中会伴随着固态相变现象。在考虑S355钢的固态相变效应基础上,建立了焊接过程的热弹塑性有限元模型。通过引入相变转变模型、相变塑性和相变体积模型,计算获得焊后组织分布云图,并分析了焊缝和热影响区典型节点的组织演变规律。结果表明,与不考虑固态相变效应相比,紧邻焊缝两侧的热影响区的Mises应力大幅降低,计算得到的残余应力值与实测值吻合较好。  相似文献   
7.
新疆准噶尔盆地南缘高探1井于白垩系清水河组测试获日产原油1213 m3/d、天然气32.17×104m3,创整个盆地单井日产量最高纪录,充分证实了南缘油气勘探潜力巨大[1]。为此,2019年,新疆油田在南缘共部署了875 km2三维地震采集项目,采用了井震联合采集技术、井炮源驱动技术、有线仪器+无线节点+有线连续采集技术、宽频单点接收技术、光纤表层调查技术等,高效、高质量完成了野外地震采集,地震资料品质得到了较好的提高,初步形成了适合南缘山前带的地震采集技术,为南缘山前带油气勘探和和下一步增储建产储备了相关的配套技术,该技术也可为国内其它探区山前带地震采集提供借鉴。  相似文献   
8.
To benefit from recent advances in modeling and computational algorithms,as well as the availability of new covariance data,sensitivity and uncertainty analyses are needed to quantify the impact of uncertain sources on the design parameters of small prismatic high-temperature gas-cooled reactors(HTGRs).In particular,the contribution of nuclear data to the keff uncertainty is an important part of the uncertainty analysis of small-sized HTGR physical calculations.In this study,a small-sized HTGR designed by China Nuclear Power Engineering Co.,Ltd.was selected for keff uncertainty analysis during full lifetime burnup calculations.Models of the cold zero power(CZP)condition and full lifetime burnup process were constructed using the Reactor Monte Carlo Code RMC for neutron transport calculation,depletion calculation,and sensitivity and uncertainty analysis.For the sensitivity analysis,the Contribution-Linked eigenvalue sensitivity/Uncertainty estimation via Track length importance Characterization(CLUTCH)method was applied to obtain sensitive infor-mation,and the"sandwich"method was used to quantify the keff uncertainty.We also compared the keff uncertainties to other typical reactors.Our results show that 235U is the largest contributor to keff uncertainty for both the CZP and depletion conditions,while the contribution of 239Pu is not very significant because of the design of low discharge burnup.It is worth noting that the radioactive capture reaction of 28Si significantly contributes to the keff uncer-tainty owing to its specific fuel design.However,the keff uncertainty during the full lifetime depletion process was relatively stable,only increasing by 1.12%owing to the low discharge burnup design of small-sized HTGRs.These numerical results are beneficial for neutronics design and core parameters optimization in further uncertainty prop-agation and quantification study for small-sized HTGR.  相似文献   
9.
现代信息技术的广泛应用使得资本市场投资者能够获得更及时、更有价值的信息,也更容易受到金融论坛、专业投资网站的影响。融合资本市场的多源异构数据对股票指数进行预测成为该领域的研究热点。提出了一种基于多源异构数据的长短期神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型,通过对融合资本市场交易数据、技术指标数据、投资者情绪三种源数据的量化来预测股票指数的走势。提出了一种可以提取深度情感特征的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)情感分析模型,构建了投资者情绪特征模型。利用“上证50指数”数据进行实验,结果显示:LSTM模型的预测准确率比传统模型更为优秀,数据源的增加也对模型准确率的提升有较大贡献,验证了该方法的可行性和有效性。  相似文献   
10.
针对不满足忠实分布的高维数据分类问题,一种新的基于粒子群算法的马尔科夫毯特征选择方法被提出。它通过有效地提取相关特征和剔除冗余特征,能够产生更好的分类结果。在特征预处理阶段,该算法通过最大信息系数衡量标准对特征的相关度和冗余性进行分析得到类属性的马尔科夫毯代表集和次最优特征子集;在搜索评价阶段,采用新的适应度函数通过粒子群算法选出最优特征子集;用此模型对测试集进行预测。实验结果表明,该算法在12个数据集上具有一定的优势。  相似文献   
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