面向铁路场景的大规模点云高效去噪方法

利用车载激光雷达获取铁路沿线环境信息对于保障行车安全具有重要意义。但是激光雷达采集到的点云数据受设备及环境因素影响,会产生大量的噪声干扰,这些噪声严重影响后续的感知和监测任务。为此,本文提出了一种面向铁路场景的大规模点云高效去噪方法。该方法提出了一种新颖的网格投影策略,对大规模铁路点云数据进行高效的降维降采样处理。然后,设计了基于GPU的改进聚类加速算法,快速识别离群的噪声数据。最后综合设计多策略融合方法,有效地去除噪声数据。所提方法充分利用铁路场景前向运动的特点,对点云数据进行基于网格化的时空压缩,同时利用GPU加速聚类算法的矩阵运算,实现了实时高效的铁路场景大规模点云去噪算法。实验结果表明,所提方法不仅能够提高去噪的性能,而且处理效率得到了极大提升。     

TA15钛合金高温摩擦磨损性能研究

目的 为探究TA15钛合金高温耐磨性能的潜力,研究了TA15钛合金在室温~800 ℃下的摩擦磨损性能。方法 利用Rtec摩擦磨损试验机(Rtec,San Jose,USA)进行TA15钛合金的摩擦磨损性能测试,通过激光共聚焦显微镜、JSM-7800F扫描电镜(SEM)、能谱仪(EDS)、X射线衍射仪(XRD)等手段,分析了TA15钛合金在不同温度下的磨痕形貌、成分变化以及磨损机理。结果 在不同试验温度下,微观组织没有出现明显变化,主要为等轴α相和β相;不同温度下的摩擦因数波动不大,从室温的0.279下降到600 ℃的0.224,而在800 ℃时,表面严重氧化导致摩擦因数增大到0.309;在室温~400 ℃时,试样表面磨痕不断变窄变浅,犁沟和磨屑不断减少,而到400 ℃以上时磨痕逐渐变宽,比磨损率也大幅增大,且在600 ℃时的磨损量最大;在600 ℃时,以氧化磨损为主,并伴随着磨粒磨损和黏着磨损,且表面磨痕形貌和宽度比较均匀;在800 ℃时磨损表面以黏着磨损和氧化磨损为主,并伴随着高温焊接的发生。结论 TA15合金表面的O元素含量随温度的升高而逐渐升高,并且氧化反应主要发生在β相内。随着试验温度的升高,TA15钛合金磨损表面的氧化磨损现象也更加明显。     

基于改进蚁群算法的自适应云资源调度模型研究

对于传统蚁群算法用于云计算资源分配和调度问题过程中存在的不足,提出了一种可以提高负载均衡度、缩短任务执行时间、降低任务执行成本的改进自适应蚁群算法,改进算法以能够基于用户提交的任务求解出执行时间较短、费用较低,负载率均衡的分配方案为目标,通过CloudSim平台对传统蚁群算法、最新的AC-SFL算法、改进自适应蚁群算法进行仿真实验对比。实验数据表明,改进后的自适应蚁群算法能够快速找出最优的云计算资源调度问题的解决方案,缩短了任务完成时间,降低了执行费用,保持了整个云系统中心的负载均衡。     

网络安全风险评估方法研究综述

网络安全风险评估是构建网络空间安全体系的重要环节,可以有效保护个人和组织机构避免受到网络安全攻击。文中简要概述了网络安全风险评估理论,重点介绍了目前主流的网络安全风险评估方法,并根据不同的方法性质对现有方法进行分类和对比,分析了各方法的优缺点以及适用范围。在此基础上,文中归纳提取出对网络安全评估结果产生影响的因素并对网络安全评估领域未来的研究重点进行提议。分析结果表明,关联性和评估指标的不确定性以及评估过程的实时性这3个因素是影响风险评估效果的主要因素,并给未来的风险评估方法研究提供了参考依据。