半周加热横纹管内熔盐强化传热特性

半周加热太阳能吸热器管给管内对流传热系数带来影响,基于此,建立半周加热横纹管内熔盐对流传热的实验台和数值计算模型,分析横纹管槽宽、槽深对管内熔盐传热性能的影响规律,结果表明：从横纹管绝热侧到加热侧,周向管内壁温度逐渐升高,周向管内局部Nusselt数先减小后缓慢增大至稳定。横纹管凹槽处轴向管内壁温度明显低于平滑段,凹槽处轴向管内局部Nu较大,凹槽后与平滑段交界处管内局部Nu最小。横纹管槽越宽,加热侧轴向管内局部Nu越小,管内平均Nu越小,传热综合性能评价因子PEC越大。横纹管槽越深,轴向管内局部Nu越大,管内平均Nu越大,传热强化倍数Nu/Nu _ST越大。槽宽对横纹管PEC的影响比槽深明显,槽深对横纹管内Nu/Nu _ST影响比槽宽大。通过线性拟合得到半周加热横纹管内熔盐传热Nu的关联式,其计算Nu与模拟值最大偏差在±7%以内。     

仿人机械臂构型综合与臂姿规划

仿人机械臂是当今机器人研究的前沿课题。随着社会需求与科学技术的发展,特别是服务型人形机器人的商品化与市场化,仿人机械臂的拟人特性成了机器人研究的新要求。仿人机械臂的拟人特性主要包含两方面：结构拟人化和运动拟人化。结构拟人化使机械臂外观与结构更接近人臂,而当机械臂看起来与人自身形状—样时,它就很容易引起人类操作者的“共鸣”,从而增强其心理舒适度。运动拟人化使机械臂如同人臂—样工作,人类作为自然进化的高等生物,其运动机理必然有着独特的优越性,以人臂的运动机理控制机械臂的运动必然将提高其效率。     

多任务的高光谱图像卷积稀疏编码去噪网络

目的 高光谱图像由于其成像机理、设备误差和成像环境等因素导致采集到的数据存在噪声。传统稀疏表示方法需要把高光谱图像划分为一系列的重叠局部图像块进行表示,通过对重叠图像块去噪结果进行平均,实现整体图像去噪。这种局部—整体去噪方法不可避免地会破坏高光谱图像空间关系,产生较差的去噪效果和视觉瑕疵。本文利用卷积算子的平移不变性,采用卷积稀疏编码（convolutional sparse coding,CSC）对高光谱图像进行整体表示,保留不同图像块之间的空间关系,提升高光谱图像去噪性能。方法 将每个波段去噪看做单任务,采用卷积稀疏编码描述单波段的局部空间结构关系。通过共享稀疏编码系数,实现不同波段之间的全局光谱关联关系建模,形成多任务卷积稀疏编码模型。多任务卷积稀疏编码模型一方面可以实现高光谱图像的空间—光谱关系联合建模;另一方面,对高光谱图像进行整体处理,有效地利用图像块之间的关系,因此具有很强的去噪能力。借鉴深度学习强大的表征能力,将多任务卷积稀疏编码模型的算法迭代过程通过深度展开（deep unfolding）方式转化为端到端可学习深度神经网络,即多任务卷积稀疏编码网络（multitas...     

层次分类方法综述

层次分类方法利用类别层次结构来分解问题和组织分类器,可有效解决多类分类问题。依据是否要求类别之间存在显式层次关系,层次分类方法可分为两大类。文中对不要求类别之间存在显式层次关系的层次分类方法进行综述。首先归纳和阐述此类方法所采用的基本框架,然后介绍和分析其中若干关键技术的研究进展,最后从算法和应用两个角度对国内外相关研究进行详细叙述,进而对现有方法进行总结,并给出进一步研究的方向。     

一种基于激光雷达传感器的行人检测方法

针对目前基于激光雷达点云的大多数特征不能描述行人目标的形状分布这一问题,本文提出了一种面向地面无人车辆的基于激光雷达传感器的行人检测方法。利用DBSCAN算法所有的非地面激光雷达点云进行聚类,并且提出了一种快速点特征直方图分布特征,用于训练支持向量机分类器进行行人的检测。本文在KITTI OBJECT数据库和一辆地面无人车辆上对方法的正确率和有效性进行了实验,结果表明:验证了本文提出的快速点特征直方图特征相比较于其他的激光雷达特征,可以有效提高行人检测的性能,同时能够满足地面无人车辆对行人检测的实时性要求。     

基于SOAP协议的远程工程数据传输

计算机技术的飞速发展、全球经济一体化的不断完成，促使制造企业已不能局限于以往的地区性、集中式的采购、生产销售和服务的制造模式，而代之以全球性、分散式的制造模式。在这一改变中，远程数据的传输和存储无疑是最关键的技术。本文首先分析了目前在异构的异构的平台和应用程序之间远程工程数据传输和存储中的问题，然后介绍了最新的网络传输协议SOAP，提出一种新的解决方案：基于SOAP协议进行远程工程数据的传输和存储，并描述了系统的结构和软件流程。     

模糊图像盲复原的鲁棒自适应滤波算法

运动模糊图像盲复原是图像处理中的关键问题之一.由于模糊信息估计的复杂性以及图像噪声的影响,现有算法往往难以做到高质量的图像复原.为改善模糊信息估计的效果,提出一种基于自适应线性滤波的改进算法.首先在原有模糊信息估计过程中引入自适应动态线性滤波以抑制噪声影响,达到改善模糊信息估计结果的目的,同时可以起到调整优化目标的作用,使原问题变得较容易求解,从而获得高质量的模糊信息估计;在此基础上提出了改进的重定权值split Bregman迭代法,用于获得模糊信息后求解原始图像的过程中,进一步改善模糊图像复原的效果.实验结果表明,与3种现有的模糊图像盲复原算法相比,该算法能更准确地估计模糊信息,对多数图像复原任务具有更好的鲁棒性,能有效地用于运动模糊图像复原任务.     

红外图像中的道路识别与表示

对机器人视觉导航而言，道路识别和表示是一个非常重要的环节，它直接影响到后续的路径规划。该文针对红外道路图像，提出了基于区域方法的一套处理方案，该方法首先通过分割获得道路区域，利用链码跟踪获取道路边缘的链码。采用了一种通用的道路模型，然后基于链码以及该道路模型，设计了一种有效的道路边界拟合方法。在拟合过程中，首先依据一定的准则把链码分为两段，对于每一段再递归执行该分段过程，直到不能分为止，然后用分段直线去描述道路边界。该拟合算法可以有效地处理直道和非直道的情况。文中给出了相关的实验结果。     

半结构化环境稀疏点云可通行区域检测方法

传统的激光雷达可通行区域检测算法实时性好,但算法通常对点云数据的高度特征依赖较强,半结构化环境中斜坡等区域高度特征不稳定,易降低算法的性能。基于半结构化环境下三维稀疏点云数据,提出了一种基于直线特征的可通行区域实时检测算法,预处理原始点云数据,并从中速提取直线特征;对直线聚类和筛选,从而提取有效的直线特征;使用直线特征检测结构化障碍物和非结构化障碍物;标记出可通行区域,并构建环境地图。实验结果表明,在校园半结构化环境中,该算法可以较稳定地检测可通行区域,在检测路缘石等高度较低的障碍物时表现出良好的性能,并且适应斜坡、颠簸、负障碍等地面。     

基于多核学习的协同滤波算法

协同滤波是当前推荐系统中一种主流的个性化推荐算法,通过近似用户对商品的评价进行推荐。核函数是解决非线性模式问题的一种方法。协同滤波通常会选用不同的核函数来分析用户之间的影响关系。由于单核函数无法适应于复杂多变场景。因此,结合多个核函数成为一种解决方法。多核学习能够针对场景来组合各个核函数以获取更好的结果。本文提出了一种基于多核学习的协同滤波算法。该算法在现有核函数的基础上,优化各个核函数的权重以匹配数据的分布。在大众点评数据集和Foursquare数据集上的实验结果表明：基于多核学习的协同滤波算法比经验给定的相似函数的性能要高,具有更好的普适性。