基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复

现有的图像修复方法在处理大面积缺失或高度纹理化的图像时，通常会产生扭曲的结构或与周围区域不一致的模糊纹理，无法重建合理的图像结构。为此，提出了一种基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复方法。首先通过边缘生成网络生成合理的幻觉边缘信息，然后在图像补全网络完成图像的重建工作。为了进一步生成视觉效果更逼真的图像，提高图像修复的精确度，在图像补全网络采用推理注意力机制，有效控制了生成特征的不一致性，从而生成更有效的信息。所提方法在多个数据集上进行了实验验证，结果表明该图像修复方法的结构相似性指数达到了88.9%，峰值信噪比达到了25.56 dB，与现有的图像修复方法相比，该方法具有更高的图像修复精确度，生成的图像更逼真。     

粉体含能材料生产与储运中的静电安全及防护

分析了静电产生的原因,阐述了粉体含能材料生产中的静电起电现象、静电的危害、静电安全性评估标准以及建立在此标准基础上的静电放电危险的评价办法,提出了粉体含能材料在生产、运输中所需要采取的静电防护措施。     

基于疲劳与磨损的曲轴主动再制造时机选择

为了解决再制造时机不确定问题,从疲劳和磨损两方面研究了曲轴的主动再制造时机。根据疲劳强度冗余因子及最小油膜厚度临界阈值,提出疲劳主动再制造时机与磨损主动再制造时机的概念。运用非线性多体动力学软件AVL-EXCITE,建立了柴油机连杆大头轴承的弹性液体动力润滑仿真计算模型,用于计算轴承的最小油膜厚度,并以Holland法验证模型的可靠性。综合考虑疲劳和磨损主动再制造时机,建立了曲轴主动再制造时机选择流程,以确定曲轴的最佳再制造时机。以某型号柴油机曲轴为例,验证了所提方法的有效性和可行性。     

磁吸附轮式擦窗机器人动力学建模与仿真

针对磁吸附轮式双面擦窗机器人(WCWR)进行动力学建模。分析其在匀速运动情况下,不发生倾覆和不同程度打滑情况下所需最小磁力,并对最小磁力与机器人航向角建模,研究磁力与位姿关系。引入车辆动力学理论,对单个驱动轮进行受力分析,并研究车轮打滑现象,同时引入滑转率概念,由此建立滑转率、航向角与车轮扭矩关系式,并进行建模仿真,以此来研究与设计驱动系统。从而为磁吸附轮式擦窗机器人(WCWR)在打滑情况下的设计提供理论基础。并以此理论为基础选择合适磁力与扭矩进行设计与实验检测理论准确性。     

共享交通的时空轨迹检索与群体发现

为解决共享交通下的共乘用户群体发现效率低、准确率不高问题，依据R-树原理建立GeoOD-Tree索引，并在此基础上提出以最大化共乘率为目标的群体发现策略。首先，对原始时空轨迹数据进行特征提取与标定处理，挖掘有效出行起讫点（OD）轨迹；其次，针对用户起讫点轨迹的特征，建立GeoOD-Tree索引进行有效的存储管理；最后，给出以最大化共乘行程为目标的群体发现模型，并运用K最近邻（KNN）查询对搜索空间剪枝压缩，提高群体发现效率。采用西安市近12000辆出租车营运轨迹数据，选取动态时间规整（DTW）等典型算法与所提算法在查询效率与准确率上进行性能对比分析。与DTW算法相比，所提算法的准确率提高了10.12%，查询效率提高了约15倍。实验结果表明提出的群体发现策略能有效提高共乘用户群体发现的准确率和效率，可有效提升共乘出行方式的出行率。     

基于云端的查询优化设计

云计算在大数据处理、资源共享方面的优势使得越来越多的行业使用云计算技术。云计算中的数据存储和检索方式与传统的数据库系统不同,且传统数据库的数据查询方式无法直接迁移到云平台中。文章利用后缀树建立云存储的算法,并讨论了基于后缀树云查询模型,且该查询模型可以嵌入到现有的数据查询系统中,实现传统查询平台向云平台的迁移。     

应用于卫星网络拓扑生成的快速收敛蚁群算法

针对蚁群算法生成卫星网络拓扑时存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,从卫星网络高动态以及大时空尺度的特性出发,提出一种新算法SNTG-ACA。在满足卫星节点的可见性、星间链路长度以及链路连接时间的条件下建立潜在链路,提高信息素浓度的增量使蚁群算法快速收敛,并采用归一化思想求解全局最优解。仿真结果表明,与传统蚁群算法和引入遗传因子的蚁群算法相比,该算法具有更快的收敛速度,与链路长度最短策略和链路连接时间最长策略相比,生成的卫星网络拓扑更稳定。