基于IPMC薄膜驱动的可变焦微透镜的研究

基于电活性聚合物驱动的可变焦微透镜所需电压通常在千伏,严重限制了其在便携式设备中的应用。本文设计了一种低电压驱动的可变焦微透镜,透镜采用离子聚合物金属复合材料(IPMC)薄膜作为驱动结构,以柔性聚合物聚二甲基硅氧烷(PDMS)和聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)为透镜主体,实现了低驱动电压下的大变焦范围。为进一步优化微透镜可变焦范围,利用有限元仿真软件对驱动器结构参数、圆环垫片厚度、临界面曲率等部分进行了仿真研究,确定微透镜各组件的最佳结构尺寸。仿真结果表明：利用IPMC薄膜作为驱动结构,可变焦微透镜在驱动电压为1-3V时,变焦范围为42.77-1518.14cm,驱动电压远低于电活性聚合物驱动的变焦微透镜,这种驱动电压小焦距范围广的特点使其具有很高的应用前景。     

基于车载激光点云的铁路轨道检测

铁路轨道的局部变形直接影响火车的高速安全行驶。为实现铁路轨道的自动化巡查,提出一种从车载激光点云中提取轨面与枕木的方法。首先,利用基于高程约束的欧氏聚类对原始点云数据进行预处理,得到路基区域;然后,对路基区域进行网格划分,并对每个网格内的点云进行高程判断,从而提取出轨面点云;最后,利用枕木与砟石的几何形态差异,设计出一种面向轨道点云的动态阈值分割方法,以提取枕木点云。对多个路段的铁路轨道进行实验,结果表明,本文方法仅利用点云坐标信息就能实现不同区域的轨面与枕木的自动检测,平均提取质量分别达到97.8%和93.6%,验证了本文方法的可行性与有效性。     

基于自组织增量-图卷积神经网络的金相图半监督学习

采用深度学习对钢铁材料显微组织图像分类,需要大量带标注信息的训练集.针对训练集人工标注效率低下问题,该文提出一种新的融合自组织增量神经网络和图卷积神经网络的半监督学习方法.首先,采用迁移学习获取图像数据样本的特征向量集合;其次,通过引入连接权重策略的自组织增量神经网络(WSOINN)对特征数据进行学习,获得其拓扑图结构,并引入胜利次数进行少量人工节点标注;然后,搭建图卷积网络(GCN)挖掘图中节点的潜在联系,利用Dropout手段提高网络的泛化能力,对剩余节点进行自动标注进而获得所有金相图的分类结果.针对从某国家重点实验室收集到的金相图数据,比较了在不同人工标注比例下的自动分类精度,结果表明:在图片标注量仅为传统模型12％时,新模型的分类准确度可达到91％.     

基于CvM算法的Nakagami衰落信道统计特性检验

Nakagami信道通过不同的衰落因子m可以仿真不同的信道衰落环境,仿真数据与实际测量值吻合度较高,在信道仿真领域得到广泛应用。然而,目前针对Nakagami信道模型的可信性研究较少,缺少科学的比对验证方法。根据典型Nakagami信道的一阶包络序列服从Nakagami分布这一信道统计特性,提出一种基于Cramer-von Mises （CvM）算法的拟合优度检验方法。使用“高斯+瑞利+直流”组合法建立Nakagami衰落信道模型,得到信道输出序列并从中提取包络序列。在此基础上,利用双样本CvM检验算法对包络序列的理论分布和实际分布进行拟合优度检验,实现对Nakagami信道模型的可信性评估。半实物仿真结果表明,与K-S检验、卡方检验和Z检验+卡方检验融合检验算法相比,CvM针对不同m下的Nakagami衰落信道均具有较好的识别性能,同时在可靠性和复杂度方面也具有优势,其对虚警概率为0.01以下的Nakagami衰落信道识别准确率达到92.6%,对样本长度为300 000以上的Nakagami衰落信道平均识别准确率达到96.4%,而当待检验信道为其他信道时,不存在误识别的情况。     

生物质纤维基包装复合材料的研究现状

目的综述纤维基复合材料在包装中的应用和研究现状。方法介绍国内外生物质纤维基复合材料在发泡型材料、薄膜、板材等不同种类包装材料中的应用现状,分别总结各类包装材料使用的基材及制备工艺,比较不同纤维基复合材料的性能差异,指出复合材料在制备工艺及性能上的不足,并展望纤维基包装复合材料的发展前景。结果纤维素具有天然的化学结构,使纤维基材料具有良好的力学性能、阻隔性、可降解性,较好地应用在不同包装材料中。结论纤维基复合材料具有性能优良、可生物降解、经济环保等特点,在包装领域具有较大发展潜力,在原料的选择、制备工艺绿色化及性能的可控性等方面还有较大的研究空间。     

从测角后交最佳点位规律看规范规定之不足

本文分析了文献[1]所总结的测角后交两类公式在取得最佳点位时的规律,指出当前规范对此问题规定之不足.     

基于单片机的自适应等精度频率测量

在电子测量中,频率是重要的测量量之一。本文以单片机为核心实现高精度、宽范围的自适应频率测量。由于无需增加外部逻辑器件控制闸门,同时测量结果直接由上位PC实时显示,因此系统具有体积小、可靠性高、功耗低以及便于应用等特点。测试结果表明,在0.1Hz—1MHz范围内,最大相对误差为0.82%(50Hz处),最大绝对误差为48Hz(800kHz处)。     

基于HLA的数据采集与重放模型

针对基于HLA/RTI结构的仿真框架中数据采集与重放的问题,研究该框架中交互机制、对象建模、数据存储模型、数据重放模型和过滤机制等关键技术,提出一种基于HLA的数据采集与重放系统。应用于某型分布式交互对抗仿真系统中的结果表明,该模型具有可行性。     

基于小波分解和游程长度矩阵的医学图像检索

为了提高医院图像检索系统对医学图像的检索精度,对基于内容的图像检索方法进行了全面的研究.深入地分析了小波变换和游程长度矩阵在图像检索中的优点,创造性地提出了一种融合小波分解和游程长度矩阵的检索算法.该算法充分利用小波变换可以对图像进行的多尺度分析的优点,以及游程长度矩阵可以描述图像内灰度与游程长度分布规律的优点,使用高斯分布将小波分解后的各尺度图像游程长度矩阵特征进行合理融合.将仿真算法和其它算法进行比较,比较结果表明该方法能有效地提高图像检索的精确度.     

基于TS201的CPCI嵌入式视频采集卡硬件设计

针对视觉跟踪系统中数据量大、运算量大和实时性高的特点,选用片内存储器高达24M bits,主频高达600MHz的ADSP-TS201处理器作为运算核心,设计了视频采集与处理专用硬件平台,同时配以现场可编程门阵列FPGA实现逻辑控制,选用便于机载和舰载的CPCI总线完成本系统与上位机的数据传输;指出了设计中需要注意的问题,并讨论了其中一些关键部分的具体实现;经过实际测试验证,本硬件平台设计正确合理,运算能力强大,达到了设计要求。