浅谈汽车电控发动机检测技术的新发展

现在,汽车都实现了机电一体化,发动机电控检测技术实现了新的发展,发动机电动检测技术的发展可以有效地促进节能减排政策的实施,已经受到了国内外汽车厂商的高度青睐。汽车发动机的检测由过去传统的检测实现了智能化的电控检测,其主要包括PID电控检测、最优电控检测、自适应电控检测、滑膜电控检测等等。汽车电控发动机检测技术的发展使汽车检测更能适应过于繁杂的变量检测、时变检测和非线性检测,甚至对那些数学模块不是特别清晰的系统也能进行有效地检测。     

沥青混凝土路面检测技术

沥青路面检测技术正在由静态检测向动态检测、手工操作方式向自动化方式、有损检测向无损检测、单项检测向集成检测的方向发展。本文作者结合自己近几年在沥青路面检测方面的管理经验,综合介绍了沥青路面弯沉检测、路面平整度检测、抗滑性能检测和路面厚度检测的新技术。     

中国航空工业集团公司北京航空材料研究院航空材料检测研究中心

正航空材料检测研究中心(以下简称检测研究中心)隶属于中国航空工业集团公司北京航空材料研究院,专门从事金属、非金属材料的分析检测,各种航空材料分析检测技术的研究及推广,提供对外的第三方检测服务,是中航工业失效分析中心、中航工业检测及焊接人员资格认证管理中心运行机构所在部门。检测研究中心下设无损检测研究室、化学检测研究室、力学性能研究室、失效分析与物理检测研究室和机械加工厂等部门。检测设备先进,检测技术完备,具有高水平的材料性能检测和综合评定能     

道路桥梁检测中无损检测技术的应用研究

该文基于对道路桥梁检测中无损检测技术应用的研究,首先阐述了无损检测技术应用,说明了其具有无破坏性优势、完善的技术体系优势。然后分析了道路桥梁无损检测方法,包括机敏混凝土检测方式、电化学检测方式等。最后介绍了道路桥梁检测中无损检测技术的应用,包括传感检测技术的应用、超声波检测技术的应用、探底雷达检测技术的应用以及图像检测技术的应用等。     

想看就能“看”到

在食品及包装领域，机器视觉系统在发达国家的生产线上应用很广泛其中包括：产品包装内容的有无检测，喷码打码检测（如出厂日期及保持期），密封检测，标志检测，异物混入检测，微小异物检测，位置检测，个数检查，产品分类及残缺检测，比例检测(如肥瘦肉率)，生熟检测(如柿子的涩度)，方向判别，正反判别，形状判别，尺寸测量，液面高度检测，贴标位置检测，文字识别，颜色检测，裂痕划痕检测，污物检测等。     

一种光电编码器检测装置的研制与应用

针对光电编码器检测中存在的问题研制出了相应的检测装置,并阐述了检测方法。该检测装置的特点在于:体积小,操作方便,检测快捷,检测结果数码管显示。检测装置能完成所有的检测项目,能够达到光电编码器快速、全面、精确检测的要求。     

声相关计程仪检测技术

声相关计程仪(Acoustic Correlation Log,ACL)检测技术用于对ACL在陆上进行功能检测。阐述了检测技术原理、检测方案以及检测平台的设计与实现。采用声呐阵对接检测的方案,可以连续对ACL完成一系列的检测。为了对70k Hz ACL进行功能检测,使用快速多通道并行的A/D、D/A模块,基于运行在PXI控制器的WINDOWS平台,开发了微软基础类库(Microsoft Foundation Classes,MFC)框架下的检测软件,搭建了完整有效的可视化检测平台。该检测平台可以完成对70 k Hz ACL的在载体功能检测,包括发射通道检测、接收通道检测以及串口输出检测等主要功能检测。检测平台使用便捷,性能稳健。经实验室测试证明,检测方案具备可行性,检测平台具有实用性。     

某水质检测项目检测结果的质量控制与保证

水质检测是确定水体是否清洁、适宜灌溉、饮用以及需要污水处理的前提条件,检测结果的准确性和可靠性非常重要。因此该文就某水质检测项目检测结果的质量控制进行研究,分析水质检测质量控制注意事项,做好水质检测准备,选择合适的水质检测方法,制定水质检测制度,重视水质检测质量审核,以提升水质检测工作的精准度,提高检测结果的可靠性。     

北京科铁工程检测中心具有爆破振动检测资质

为了开展有效合法的工程检测工作，铁道科学研究院成立了北京铁科工程检测中心，它是具有独立法人地位的专业检测机构，中心下设桥梁检测部、轨道检测部、岩土检测部、工程材料检测部、工程检测部和爆破工程检测部，分别从事各专业的检测、评价工作。     

核酸检测试剂盒中标准物质溯源性现状

<正>一、计量学溯源性的重要性目前核酸检测试剂盒已应用于血液筛查、病毒检测、肿瘤基因突变检测、遗传病检测、呼吸道疾病病原体检测、转基因检测、食品安全检测、环境微生物检测、重大动物疫病检测等诸多领域,检测结果的准确、可比是保证检测质量的前提。目前核酸定量检测试剂盒大多采用实时荧光定量PCR技术,以已知量值的工作标准物质作为外标,通过绘制标准曲线得到未知样品的量值。因此,核酸     

微流控芯片检测技术进展

对近年来用于微流控芯片的光学检测(包括荧光、吸收光度和电化学发光检测等)、电化学检测(电导检测、电位检测及安培检测)的发展和其他一些检测方法的研究成果进行了综述,随着微加工技术的不断发展,高速多通道检测以及集成多种方法的高通用性微流控检测芯片都将成为未来的研究热点。     

双酚A的检测现状及其发展趋势

目的对国内外双酚A的检测现状进行综述分析,总结双酚A检测技术的发展趋势,为双酚A的检测提供更多参考。方法对现有的双酚A检测方法,即大型仪器联用、电化学法、比色法、拉曼散射法及其主要检测机理进行阐述;分析和总结国内外对双酚A检测的最新研究成果;从高效安全的双酚A检测方法的建立及其应用性、准确性等方面指出今后的发展趋势。结果对于双酚A检测方法的建立已呈现多样化、精准化趋势,检测方法的简便性、快捷性有待进一步提高。结论总结现有检测方法的特点,对未来检测趋势作出合理预估。     

被动声呐信号检测技术发展

水声信号检测是被动声呐系统进行目标探测所需的重要支撑技术,信号检测的性能直接影响到被动声呐系统对目标探测的能力。对被动声呐信号检测技术的研究情况进行了梳理,将其归纳为基于时域信息的信号检测技术和基于空域信息的信号检测技术两大类。在分析现有技术不足和应用需求的基础上,指出弱信号、低虚警率和有效利用水声传播信息等是被动声呐信号检测技术可能的发展方向。     

Outlier Detection of Mixed Data Based on Neighborhood Combinatorial Entropy

Outlier detection is a key research area in data mining technologies, as outlier detection can identify data inconsistent within a data set. Outlier detection aims to find an abnormal data size from a large data size and has been applied in many fields including fraud detection, network intrusion detection, disaster prediction, medical diagnosis, public security, and image processing. While outlier detection has been widely applied in real systems, its effectiveness is challenged by higher dimensions and redundant data attributes, leading to detection errors and complicated calculations. The prevalence of mixed data is a current issue for outlier detection algorithms. An outlier detection method of mixed data based on neighborhood combinatorial entropy is studied to improve outlier detection performance by reducing data dimension using an attribute reduction algorithm. The significance of attributes is determined, and fewer influencing attributes are removed based on neighborhood combinatorial entropy. Outlier detection is conducted using the algorithm of local outlier factor. The proposed outlier detection method can be applied effectively in numerical and mixed multidimensional data using neighborhood combinatorial entropy. In the experimental part of this paper, we give a comparison on outlier detection before and after attribute reduction. In a comparative analysis, we give results of the enhanced outlier detection accuracy by removing the fewer influencing attributes in numerical and mixed multidimensional data.     

分区域分等级的印刷品缺陷检测方法

目的为了体现印刷品不同区域的重要性等级,提高印刷品缺陷检测的精度,提出了一种分区域分等级的印刷品缺陷检测方法。方法根据检测区域的特点和重要性不同,把印刷品分成不同的区域进行前景提取,并且设置不同的检测等级;对印刷品进行符合人眼视觉特性的缺陷识别,并对提取缺陷进行特征分析。结果分区域的缺陷检测可以实现不同区域的同时检测,在检测耗时、检测准确率及误检率上都优于不分区域的检测方法。结论基于分区域的印刷品缺陷检测方法能很好地满足印刷品质量检测的需求,提高印刷品缺陷检测的精度和效率。     

重金属铅快速检测方法的研究进展

目的为了解重金属铅的快速检测方法,总结其国内外方法的研究进展,并对未来的研究趋势进行展望。方法介绍现有的检测重金属铅的快速检测方法,如比色法、荧光法、电化学法以及合成新材料法,重点阐述各种方法的检测原理、检出限和检测范围。结果检测重金属铅的方法呈现多样化和快捷性,其对检测铅的选择性和灵敏度有待进一步提高。结论通过对检测重金属铅快速检测方法的介绍,了解了国内外的研究进展,对未来的研究趋势作出了展望。     

Unknown Attack Detection: Combining Relabeling and Hybrid Intrusion Detection

Detection of unknown attacks like a zero-day attack is a research field that has long been studied. Recently, advances in Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) have led to the emergence of many kinds of attack-generation tools developed using these technologies to evade detection skillfully. Anomaly detection and misuse detection are the most commonly used techniques for detecting intrusion by unknown attacks. Although anomaly detection is adequate for detecting unknown attacks, its disadvantage is the possibility of high false alarms. Misuse detection has low false alarms; its limitation is that it can detect only known attacks. To overcome such limitations, many researchers have proposed a hybrid intrusion detection that integrates these two detection techniques. This method can overcome the limitations of conventional methods and works better in detecting unknown attacks. However, this method does not accurately classify attacks like similar to normal or known attacks. Therefore, we proposed a hybrid intrusion detection to detect unknown attacks similar to normal and known attacks. In anomaly detection, the model was designed to perform normal detection using Fuzzy c-means (FCM) and identify attacks hidden in normal predicted data using relabeling. In misuse detection, the model was designed to detect previously known attacks using Classification and Regression Trees (CART) and apply Isolation Forest (iForest) to classify unknown attacks hidden in known attacks. As an experiment result, the application of relabeling improved attack detection accuracy in anomaly detection by approximately 11% and enhanced the performance of unknown attack detection in misuse detection by approximately 10%.     

大气温室气体探测激光雷达及其标定技术研究进展

大气温室气体探测激光雷达是温室气体远程探测的重要手段,其探测技术和标定方法成为了各国温室气体探测的研究重点。综述了大气温室气体探测激光雷达技术及其标定方法的发展及应用,并对未来大气探测激光雷达的发展方向进行了展望。     

包装印刷品条码质量检测方法

目的为保证商品条码在物流系统中的快速识别和信息传递,研究条码的质量检测方法。方法首先分出条码区域,考虑到条码的特殊属性,需要满足其可识读功能,设计针对EAN-13商品条码的印制质量检测方法,包括可识读检测和印刷缺陷检测。根据条码检测的国家标准,条码可识读检测部分,采用扫描反射率曲线分析法和条码质量分级法对条码的可识读性进行判定。条码缺陷检测部分经过条码校正、条码与字符的分割和条码大小的归一化等处理后,选定基于垂直投影的缺陷检测算法对条码的脱墨和污点缺陷进行检测。结果条码识读程序对合格品和缺陷品的识读准确率都为100%,条码缺陷检测算法程序的平均检测耗时为93.35 ms,检测准确率为94%。结论条码质量检测系统具有较高的检测准确率,并且能够很好地满足机器视觉缺陷检测速度的要求。     

Multi-objective optimization of spectrum detection in cognitive IoT using artificial physics

In cognitive Internet of Things (C-IoT), spectrum detection aims to find the available spectrum resources for cognitive sensor nodes. However, it always consumes more energy to get higher detection rate in spectrum detection, so energy consumption and detection rate are positively correlated in C-IoT. Different from the available algorithms, we model spectrum detection in C-IoT as a multi-objective optimization problem and aim to find the trade-off points of spectrum detection. An artificial physics optimization algorithm is proposed to solve spectrum detection problems in C-IoT. The simulation results show that the proposed algorithm can effectively reduce the energy consumption and keep a high detection rate.