工程管理信息系统的设计与实现技巧探讨

通过实例,对管理信息系统的功能模块、关系数据库进行了分析、设计和实现,并总结了其实现过程中的有关技巧.     

基于粒子群优化最小二乘支持向量机的离心式制冷机故障诊断

针对制冷系统传统故障诊断正确率低的问题,引入最小二乘支持向量机(LSSVM)算法用于制冷系统故障诊断。在LSSVM模型基础上,结合粒子群优化(PSO)得到PSOLSSVM模型,利用特征选择方法优化得到LSSVM8模型,利用组合方法得到PSO-LSSVM8模型。分析比较了4种模型的诊断性能。结果表明:PSO-LSSVM模型、LSSVM8模型均可改善基于LSSVM模型的制冷系统故障诊断性能,尤其是对于制冷剂泄漏/充注量不足故障,准确率分别提高1.04%,1.24%;PSO-LSSVM8模型比采用单种优化方法的诊断模型具有更好的诊断性能,可克服人为选择参数的盲目性,在全局优化与收敛速度方面具有较大优势,应用于制冷系统故障诊断具有较好的可行性。     

用同伦方法反演流体饱和孔隙介质的参数

从材料响应的理论合成应与实际测量数据相拟合这一出发点，将参数反演问题转化为非线性方程组的零点求解问题，从而应用一种大范围收敛的同伦方法来求解非线性方程组，并把这种方法用于Simon1984年给出的具有解析解的一维双相介质模型的数值模拟。数值模拟实例的结果表明了同伦方法的可行性和稳健性。     

基于径向基神经网络的明渠流量软测量方法

为克服现有明渠流量测量方法在监测自动化、测量准确度、测量成本和适用范围等方面存在的不足,在新兴的大尺度粒子图像测速(large-scale particle image velocimetry,LSPIV)技术的框架下,设计了一种基于径向基神经网络(radial basis function neural networ...     

非正规地上垃圾堆放点精准勘测技术应用研究

近年来,国内出现了越来越多在地表直接堆填形成的非正规地上垃圾堆放点,因其堆填高、形状不规则,往往不具备或仅部分区域具备钻探实施条件,因此在应用现有《污染场地勘察规范》时存在较大的局限性。为准确查明满足治理方案设计所需参数,迫切需要开展针对地上垃圾堆放点的精准勘测技术研究。本文结合近年来勘测工程实践经验,系统总结了非正规地上垃圾堆放点勘测的工作内容、工作程序和技术要求。尤其是,本文提出了采用测绘手段精准测算垃圾方量,采用大方量垃圾样品开展筛分中试试验、密度试验,以便精准测算筛分产物分类及比例以及垃圾重量,极大提高了地上垃圾堆放点勘测的精度。工程实践结果表明,本文提出的勘测技术方法科学合理、可操作性强,在类似非正规地上垃圾堆放点勘测中具有重要的参考价值。     

论我国卫星导航产业的发展现状与战略选择

运用SWOT分析法、层次分析法和德尔菲法等对我国卫星导航产业内部能力和外部环境的影响因素进行分析,提出了我国卫星导航产业的发展战略框架,探索了我国北斗卫星导航系统的民用化模式,对促进卫星导航产业持续快速健康发展有重要的借鉴意义.     

根轨迹分离点的求法及分支走向的判断

采用了自动控制理论中根轨迹的分离点和会合点的两种求法,即重根法和极值法,以一控制系统为例,用两种方法分别求取分离点.住根轨迹图像绘制过程中,当两条根轨迹运动到达分离点和会合点以后发生分离和会合.如何判断根轨迹运动的走向,具体的可以通过用求根公式取试验点检验的方法进行分析判断.研究了对根轨迹的分支走向进行判断的方法.     

聚偏氟乙烯杂化微孔膜的疏水性研究

采用改进的水蒸气(或称水雾蒸气)诱导成膜的方法制备强疏水性的聚偏氟乙烯(PVDF)微孔膜.在制膜液中添加了正硅酸乙酯(TEOS),水蒸气中添加了碱后,制备的PVDF/Si杂化微孔膜的疏水性更强,水接触角得到较大提高.实验初步考察了TEOS的浓度、环境相对湿度、蒸汽中凝胶时间和蒸汽中碱的浓度对膜表面接触角的影响.结果表明,在一定范围内,膜上表面的接触角随TEOS的浓度、相对湿度和蒸汽中凝胶时间的增加而增大.扫描电镜(SEM)和原子力显微镜(AFM)照片显示,改进的蒸汽诱导法形成的杂化膜上表面无致密皮层,呈网状多孔结构并附着微米级的球形颗粒,且蒸汽中适宜的碱浓度有利于球状颗粒的形成和长大;断面呈对称的海绵状结构.     

水果中的美容魔法师

在“天然美容”这个词越来越多地被提起的时候，各式各样的护肤品和化妆品中也大量地加入了新鲜水果和蔬菜的提取物，这些新鲜欲滴的水果对皮肤究竟有着什么样的美容功效呢？让我们一起走进这蔬果世界畅游一番!     

改进HTC算法的电脑背板表面缺陷检测

针对电脑背板表面缺陷过小，以及缺陷形状具有极端长宽比，导致自动化质检平台检测精度不佳的问题，提出一种改进HTC(Hybrid Task Cascade for Instance Segmentation)算法的电脑背板表面缺陷检测算法。在数据预处理阶段采用聚类裁剪的方式增加小目标缺陷图片的占比；随后通过Copy-Pasted方式增加样本数较少类别的样本，进而均衡每个类别数据的分布；在HTC的特征提取网络中加入可变形卷积以增加网络的感受野，从而缓解极端长宽比缺陷难以检测的问题。最后，在质检现场采集的电脑背板表面缺陷数据集上评估所提出算法的性能，并和基线算法HTC进行对比分析。结果表明，改进的算法对小目标缺陷，以及极端长宽比缺陷，具有更佳的检测效果，并且对各类缺陷均能实现准确检测分割，回归框平均精度(boxAP)达到85.0%，掩膜平均精度(mask AP)达到83.6%，在智能制造自动化生产方面有着更好的应用价值。