微生物温控加固钙质砂动强度特性研究

利用微生物温控加固技术对南海某岛钙质砂进行了MICP加固砂柱试验,并通过循环三轴试验开展了MICP加固钙质砂的动强度特性试验研究,探讨了不同MICP加固程度、相对密实度以及有效围压对钙质砂动强度与液化特性的影响。研究发现,经过MICP加固后松散钙质砂的动力液化特性由"流滑"逐渐演变为"循环活动性";相较于未加固中密砂试样,MICP加固中密钙质砂试样表现出更加明显的"循环活动性"特点。MICP加固钙质砂的动强度随着MICP加固程度、相对密实度以及有效围压的提高表现出不同程度的提高。针对MICP加固钙质砂提出了优化动强度经验公式,建立了MICP加固钙质砂的统一动强度准则。该研究成果将为MICP加固技术在南海岛礁建设发展和应用中提供重要的理论基础。     

新技术使塑件重量减轻强度保持

减轻重量是技术发展的驱动力之一。汽车减轻重量的发展趋势是一个很好的例子。减轻汽车重量不仅可降低燃料的消耗量,而且让汽车获得更好的性能并且耐用,更重要的是它还是环保的。这种趋势下塑料备受青睐是由于其易加工性和具备的理想性能,且密度比金属低。然而,在塑     

基于Polycycle信号的干扰抑制UWB自适应脉冲设计

 针对认知超宽带与现存窄带系统干扰问题,采用Polycycle信号作为超宽带原始脉冲,使用Hermite矩阵特征向量方法设计了认知超宽带自适应脉冲,实现了干扰抑制.仿真结果表明,提出的自适应脉冲功率谱密度分布符合FCC室内和室外频谱规范,实现了自适应频段陷波.基于PAM-TH UWB系统性能分析表明自适应脉冲具有较强的多用户干扰和窄带干扰抑制能力.     

基于TMS320DM642的交通图像处理

设计了一种基于DSP的嵌入式图像检测系统.采用模块化设计方案,以TI公司的TMS320DM642作为核心芯片,通过视频通道,对CCD摄像机采集到的交通图像信息在前端实时处理.处理程序主要通过移植基于OpenCV的EMCV开源计算机视觉库实现,可以实现目标识别和跟踪的功能.实验表明该系统可以快速、准确的检测车辆,满足交通图像处理的实时性要求.     

螺旋槽干气密封气膜刚度测试与稳定性分析

干气密封的关键技术是动压效应和稳定性问题,而气膜刚度是影响振动稳定性的主要参数之一。采用高精度改进型的电涡流微型传感器和Labview软件,并采用一系列的抗干扰措施,建立了螺旋槽干气密封的测试系统。通过测量干气密封的轴向静环振幅和轴向气膜振幅,而获得气膜刚度,并分析了其气膜振动的稳定性。试验研究表明：随着转速的增加和压力的升高,气膜刚度随之增大,气膜稳定性越好。本例中：压力变化范围为0.2-0.5MPa,转速变化范围为500 - 3000 r/min,得气膜刚度值的变化范围为0.01 - 0.03 KN/μm,且气膜刚度分别与压力和转速基本成线性关系;试验中测试了三种不同螺旋角的样机,得螺旋角为74°时,气膜刚度最大,气膜稳定性最好,选取合适的螺旋角可增加气膜的稳定性,从而对结构参数的优化提供了指导。     

汽车电动助力转向系统的初步研究

介绍了汽车电动助力转向系统的结构，微控制器的选择，各控制电路的设计。在此基础上给出了基本的控制策略，包括电机目标转矩的获得及其电流控制，并介绍了软件的流程。试验结果表明，系统的控制策略有良好作用。     

基于波动划分及时移技术的多风电场出力相关性研究

多风电场相关性研究对于准确把握风力发电出力变化规律,进行风电场出力预测及时间序列建模具有重要意义,因此提出一种基于波动划分和时移技术的多风电场出力相关性分析方法。首先,通过风电场时间序列散点图分析和回归分析得到多风电场整体相关特性;然后,通过波动划分和波动配对算法,提取按波动过程划分的风电场出力序列局部特征并对多风电场波动进行配对;最后,采用基于Pearson相关系数的时移技术和格兰杰因果检验得到最优时移量和时移方向。通过具体算例分析可以证明,所提方法一方面可以精确提取风电场出力波动局部特征,进而更准确地描述风场出力相关特性,另一方面可得到大、中波动对应波动对的最优时移量,其可作为多风电场时间序列建模的约束条件,提高多风电场出力建模精度。     

机器学习算法在焊接领域中的应用

针对机器学习算法已经渗透到了焊接领域的情况,在对近年来焊接领域相关文献深入研究分析的基础上,重点阐述了在焊接领域运用较多的神经网络、支持向量机和遗传算法。分析总结了机器学习算法在焊接领域的应用方式,包括标准应用、改进应用和交叉混合应用。同时也介绍了机器学习算法在建模预测与参数优化、路径规划与焊接顺序、过程控制与质量监测和缺陷识别与分类判定方面的应用情况。对机器学习算法在焊接领域的未来发展进行了展望。     

国家大剧院：智能化的蛋

北京国家大剧院的总投资与上海国际赛车场几乎相当，但二者弱电系统的花费却差距悬殊。无论这两大工程在中国当代建筑史上所受到的评判孰优孰劣，它们及其信息系统的建成只是全部建设计划的第一步，怎样有效地经营管理才是摆在业主面前的难题。     

采用支路辅助学习的人脸表情识别

人脸表情识别属于一种细粒度识别,模型需要同时聚焦于浅层与深层特征。针对独立结构的卷积神经网络对细粒度特征的提取、融合能力不足的问题,提出一种基于支路辅助学习的网络结构。在基础网络的输入层引入一条支路辅助网络,该网络将逐层使用金字塔卷积块提取全局特征;通过特征映射模块不断将支路提取到的决策信息传导至基础网络,辅助基础网络提取细节特征;在模型输出层采用特征拼接的方式将支路网络与主路网络融合。将所提出的网络在公开人脸表情数据集CK+、JAFFE、FER2013和MMEW上进行识别实验,结果表明：支路辅助学习模块能够有效提升基础网络的特征提取能力和泛化能力,提出的方法识别率达到了98.89%、94.80%、71.88%和86.67%,比仅采用基础网络（例如：ResNet50）进行识别提高了3.49、2.2、5.51和1.48个百分点。