植物油在蜡烛中的应用及研究进展

植物油作为一种可替代石蜡的绿色环保、可再生的新兴蜡材,其在环境保护及维护人体健康方面具有重要意义。概述了植物油在蜡烛中应用的优势及存在的问题,以油脂结晶相关理论为基础论述了影响植物油基蜡烛外观品质的因素及改善方法,对比了植物油基与石蜡型蜡烛的燃烧性能,并展望了植物油在蜡烛行业中的应用前景。     

Kinect与二维激光雷达结合的机器人障碍检测

在Kinect相机和二维激光雷达结合的基础上,提出了一种适用于移动机器人、低成本的障碍物三维感知方法。该方法首先通过Kinect相机和二维激光雷达联合标定建立深度图像点与激光雷达测距点的对应关系,然后,融合二者的检测数据得到环境障碍物位置。具体步骤为:1）Kinect相机与二维激光雷达分别从环境中获取深度图像和二维激光数据;2）将深度图像转换成虚拟二维激光数据;3）根据联合标定得到的对应关系融合虚拟激光数据与二维激光雷达数据,得到障碍物的位置。实物测试证明该方法正确有效,可用于移动机器人对环境障碍物的判断。     

通信专业研究生的计算机仿真能力培养

本文分析了计算机仿真软件在科学研究中的应用,提出构建仿真软件平台和计算机实验平台,培养通信专业研究生的计算机仿真能力。文中提到的平台构建方案能缓解科研条件不足、仿真软件很难满足新课题需求以及仿真结果跟实际应用脱节的问题。     

通信专业研究生的计算机仿真能力培养

本文分析了计算机仿真软件在科学研究中的应用,提出构建仿真软件平台和计算机实验平台,培养通信专业研究生的计算机仿真能力.文中提到的平台构建方案能缓解科研条件不足、仿真软件很难满足新课题需求以及仿真结果跟实际应用脱节的问题.     

应用子网同构判定改进矩形网络可靠度计算

为改善矩形网络的可靠度计算效率,提出基于同构子网判定的矩形网络可靠度计算方法.在研究矩形网络结构特点的基础上,定义了不同的特殊矩形子网,并设计了识别其同构子网的hash表.在分解网络创建OBDD(OBDD,Ordered Binary Decision Diagram)时,对于首次出现的特殊矩形子网,其OBDD被记录进hash表中;再次出现的同构子网,其OBDD直接从hash表返回,避免为同构子网重复创建OBDD,从而减少冗余的可靠度计算.实验证明该方法不仅能正确计算矩形网络可靠度,而且能高效地分析一些大型矩形网络.     

用改进的OBDD方法计算通信网可靠度*

提出一种改进的OBDD（ordered binary decision diagram）方法来计算通信网可靠度。该方法考虑了网络共因失效带来的部件故障,使得计算更加准确。在创建原始网络的OBDD结构后,根据共因变量集来计算网络可靠度。由于只创建并保存一个OBDD结构,可节省大量的计算时间和存储空间。实验证明,该方法能有效计算网络可靠度,其计算时间和存储空间要低于一般的OBDD方法。     

植物油脂脱色废白土复合改性沥青的研究

废白土作为油脂加工中脱色吸附后的工业废料,含有20%～40%的植物油脂和白土资源,如果得不到有效的处理利用,会污染环境,浪费资源。研究了废白土复合SBS改性沥青性能及其混合料中的应用。结果表明:废白土在SBS改性沥青中能明显的提高其软化点和老化前后的延度,改善性能较好。5%的废白土对沥青混合料性能变化不大,基质沥青混合料的动稳定度有所提高。     

基于曲率关键点的点对特征三维目标识别

精准的三维(three-dimensional,3D) 目标识别对于机器人自主抓取至关重要,针对目前基于原始点对特征(point-pair feature,PPF) 的三维目标识别算法中存在识别速度慢、严重遮挡场景下识别率低的问题,提出了一种基于曲率关键点的点对特征三维目标识别算法。该算法根据点云法向量邻域夹角均值,快速估算点云曲率,以此提取关键点,通过对关键点计算点对特征,剔除了模型点对特征哈希表中存在的大量冗余点对。使用结合位姿聚类和假设检验的位姿优化算法,首先通过位姿聚类对候选假设位姿进行优化,其次位姿聚类后采用ICP (iterative closest point)算法对候选位姿进行细化,最后利用基于重合度计算匹配分数的假设检验算法滤除错误假设并得出最佳假设位姿。实验结果表明,在公开数据集上,所提方法能够获得95.2%的平均识别率,减少模型点对特征哈希表构建时间并且提高在严重遮挡场景下的识别率。     

基于Winpcap&Sock的网络程序架构

基于Winpcap&Sock的网络程序架构由NPF层、网络层和应用层组成.NPF包括网络数据包过滤器,网络层包括Winpcap和Winsock模块.应用层包括Packet动态链接库、Winpcap动态链接库和应用模块.其应用程序架构由主测试程序和从测试程序接口组成,并由主测试程序发出测试请求,从测试程序协助完成测试.