不同类型移动通信基站周围电磁环境研究

文章分别介绍GSM、TD和LTE三种不同类型移动通信基站发展和特点。根据不同类型移动通信基站特点,选择典型移动基站技术参数,预测计算不同类型典型移动通信基站周围电磁环境水平大小,对比分析其电磁环境影响。     

基于交通流模型的预约电梯群控算法研究

针对传统电梯群控系统乘客乘梯时间的不可知性及随之导致的梯群服务效率低、能耗大等问题,对电梯群控系统的结构、呼梯方式、派梯算法等方面进行了研究,提出了一种含有目的层预约设备的电梯群控系统,目的层预约设备可得到含有目的层信息的确定呼梯信号,利用交通流作为输入,构建并训练了模糊神经网络,实现了交通流模型的识别。最后,基于VB和Matrix VB编写了电梯群控系统的仿真系统,并进行了仿真计算。研究结果表明,基于交通流模型的目的层预约电梯群控算法能在不同交通模式下采用不同的群控策略,实现了不同交通模式下电梯群的优化控制,提高了系统的运行效率和性能,验证了算法的有效性与可行性。     

钢管混凝土拱桥合龙及温度次内力

钢管混凝土拱桥为超静定结构,温度变化、主梁收缩徐变等会使主梁和拱肋中产生次内力。针对某1～80 m钢管混凝土拱桥,开展了整体温度和局部温度变化分析及后浇带影响主梁沉降和收缩徐变的分析。结果表明：整体温度变化所引起的温度及内力效应最小,拱肋温度变化会产生最大的位移效应,而主梁温度变化会引起最大的内力效应;拱肋温度上升及下降时,主梁与拱肋均会产生同步、同方向的位移变化趋势,同时会在全桥范围内尤其是梁体跨中产生更大的内力效应;与升温过程相比,主梁降温会在全桥范围内尤其是梁体跨中及端部产生更大的内力效应,主梁降温15℃时,引起的最大轴力为跨中的–17 448 kN,最大弯矩为梁端的5 434 kN·m,主梁降温15℃时,在拱脚局部出现了大于2 MPa的拉应力,主梁降温对于拱脚受力更为不利;最后,从混凝土初凝时间和主梁沉降、收缩徐变3个方面论证了设置主梁后浇带的必要性和重要性,表明一次浇筑主梁所产生的收缩变形等同于主梁降温13℃的变形效应,设置后浇带,减少了结构因混凝土收缩产生的裂缝,也可起到补偿结构在施工过程中的几何缺陷、降低结构次内力以及方便施工等作用。     

影响铅鼓风炉炉渣含铅的因素分析

介绍了铅鼓风炉的基本参数和熔融炉渣的物理化学性质.在总结铅鼓风炉生产实践的基础上,分析了影响铅鼓风炉渣含铅的因素,指出了降低炉渣含铅的途径.     

矿用4~#U形支架的焊接修复

淮南矿务局潘三矿大量使用的4~#U形支架是用型钢弯曲成型的.因矿压过大使部分支架扭曲变形而报废,新的支架有时又不能及时到矿,常常因此而影响生产.能否将扭曲部分截除,采用焊接方法修复后重新使用呢?这要通过科学试验和论证.为此,我们拟定了焊接方案,并在压力机上按最坏的受力情况——单点集中载荷,对焊接修复的支架与完好支架进行对比试验,再在井下实际使用加以验证.证明此修复办法完全可行.修复一个支架的费用仅为新支架的10%左右,经济效益十分显著.1.焊接方案与测试条件     

智能医疗系统中GA_SVM特征选择和参数优化

挂号是医疗过程最基本的单元,通常患者不知道自己病情,挂错科室的情况十分普遍,智能医疗系统的挂号功能很好地解决了这一难题,智能医疗系统利用医疗部门积累的海量病案文本进行训练和机器学习,对患者的病例特征进行分析将其分类到正确的病种,得出应挂的科室然后推荐给患者.而影响传统的支持向量机(SVM)文本分类的效率和准确率主要是特征值的提取和核函数参数的优化问题,由此提出了一种遗传算法(GA)和SVM相结合的文本分类方法,即把文本特征值和核函数的参数看作遗传算法中的一个染色体(一个个体),并进行二进制编码,对每一个个体进行选择、交叉、变异的遗传操作,得到最优的个体,最后通过支持向量机利用最优特征和最优参数进行文本分类.实验表明,该模型提高了患者智能诊断挂号的正确率,是一种较好的智能推荐诊断挂号算法.     

新型Mn-Cr齿轮钢的动态再结晶行为研究

采用Gleeble1500热模拟试验机研究了变形温度、变形速率、变形程度及奥氏体晶粒尺寸对新型Mn-Cr齿轮钢动态再结晶行为的影响。确定了该Mn-Cr齿轮钢的动态再结晶激活能Q及应力指数n分别为378．6kJ／mol和5.81，在热轧齿轮钢管穿孔工序中，变形温度为1100-1150℃，变形量为40％～54％，奥氏体处于动态再结晶状态；而在轧管及减径工序中，变形温度分别为1000～1050℃和900-950℃，变形量分别为21％和31％，奥氏体均处于加工硬化状态。     

基于旧电表机械自动化分拣及检测技术研究

常用分拣检测技术识别工件类别时,忽略机械图像的深度信息,导致工件识别精度和识别效率较差。为此,研究基于旧电表机械自动化分拣及检测技术。摄像机采集旧电表工件视频信息,转换视频帧为数字图像,预处理后提取图像边缘信息和深度信息,识别旧电表工件位姿,判别工件类别,利用PLC发出执行信号,控制机械手到达抓取位置,分拣识别出的旧电表工件,输入边缘特征和深度特征至卷积神经网络,预测工件类别,检验分拣是否准确。实验结果表明方法可提高工件分拣的准确率和召回率,提高旧电表工件识别精度和识别效率。     

改进YOLOv3的车辆实时检测与信息识别技术

在复杂无约束自然场景下对车辆实时检测和相关信息的提取识别一直是计算机视觉领域内重要的研究内容之一。该领域问题的突破不但可以为汽车自动驾驶技术的实现和完善带来实际效果的提升,并且在停车场的自动停车调度算法和实时泊车监控系统的改进上有着重要的现实意义。针对当前实时车辆信息检测中存在的车辆检测区域不完整、精度不高以及无法对场景中较远车辆进行准确定位等相关问题,提出了一种Vehicle-YOLO的实时车辆检测分类模型。该模型在最新的YOLOv3算法基础上,通过更改图像输入参数,增强深度残差网络的特征提取能力,采用5个不同尺寸的特征图依次对潜在车辆的边界框提取等方式来提升车辆实时信息检测的精度和普适性,并通过KITTI、VOC等数据集进行性能验证和分析。实验结果表明,Vehicle-YOLO模型在KITTI数据集上达到了96%的均值平均精度,传输速度约为40 f/s,在精度提升的情况下仍能保持良好的实时检测速率。此外,Vehicle-YOLO检测模型在VOC等其余数据集上的实验结果也展现了不同程度的精度提升,故该模型在常见物体的定位检测中有较好的普适性,相较于传统的物体检测算法模型有更好的表现。     

智能化仪表中放大器线性补偿电路设计

本文介绍了ＩＣＬ７６５０放大器的标准电路和线性补偿电路，在实际应用中取得了比较理想的效果。