一种有效的复杂地质体剖面图自动生成方法*

提出了一种基于平面隐函数的实体切割思想和区域自动识别技术的地质体剖面图生成方法。其主要步骤包括：采用平面隐函数实现平面和地质实体的求交运算,生成离散的交线;采用基于KD树的空间索引方法,确定交线的邻接关系,生成地质体轮廓线;封闭的轮廓线将平面划分为多个复杂的区域(内含孔、岛),采用图论的多叉树形式化表达区域存储和组织;最后对多叉树表示的区域进行矢量图案的填充。实验结果表明,该算法有较好的计算效率,是一种比较实用的地质体剖切方法。     

撞击构造的特征及对贵州息烽县环形构造的成因解释

对行星的撞击构造特征进行了总结。地球上的撞击构造,一般通过地貌以及冲击变质产生的岩石和矿物来确认。对贵州省息烽县境内的疑似撞击构造的环形构造进行了比较研究,通过对已有地质资料的详细调研、实地仔细的勘测和采样以及对样品的岩相学分析,并未观察到冲击变质特征,因此认为此处环形构造并非撞击成因,而是古老的盆状向斜经历了多期的构造作用形成的涡旋构造。     

面向光伏发电的规则表预测模型

基于模式树提出了一种面向光伏发电的规则表模型.学习时,迭代地构建不同的模式树;对于每次迭代,树中对应于最优的路径被作为规则表中的规则.预测时,根据规则表,使用相应的线性回归模型进行预测.实验结果表明,较之于神经网络、模式树,该模型具有更好的可解释性,同时表现出更高的预测准确性.     

基于改进型双模糊控制的光伏MPPT的研究

为提高光伏电池的光能转换效率和稳定性,对传统的扰动观察法进行改进,提出了一种双模糊控制与PID控制器相结合的光伏电池最大功率点跟踪方法.根据光伏的实时状态,通过两个模糊控制器分别对电压扰动步长和占空比进行调节与控制,并加入了电压增益和PI调节模块环节来减少输出震荡,提高了稳定性;最后在MATLAB/Simulink中搭建光伏系统各模块,比较分析改进前后的仿真结果,论证了改进方法有利于提高功率追踪的稳定性,并在温度和光照强度变化时可较好地追踪到最大功率点.     

铝电解槽电解质-铝液流动及铝液表面变形计算

在ANSYS平台上采用有限元法和k—c湍流模型求解粘性不可压缩流体三维雷诺平均的Navier—Stokes方程，计算在电磁力作用下铝电解槽液体流动。对电解质和铝液的流场分别求解，然后利用分层液体界面压强连续条件计算铝液表面变形。230kA电解槽的计算结果表明电解质和铝液流动为近似水平的两个旋涡，其中一个旋涡的中央区铝液表面上升，另一个旋涡中央区铝液表面下降。流动速度从旋涡中心向外增加，最大速度发生在电解槽边壁附近，并迅速减少为零。这种速度特性表明电解槽边壁某些部分承受较大摩擦力。计算结果与230kA电解槽在运行5个半月后的实测数据基本一致。     

ZG20CrMoV阀体铸件裂纹的防止

一、铸件的基本要求阀门是流体管路的控制装置。生产的铸钢件系P_(54) 100/175阀体,材质:ZG20CrMoV,铸件重:370kg,工作温度:540℃,工作压力:10MPa。该零件是一种承受高温、高压的容器,因此,要求铸件组织精致无缩孔、缩松及裂纹等缺陷。而ZG20CrMoV属易裂钢种,铸件结构又较复杂,壁厚不均,因此,生产该产品的难度较大。二、原工艺设计及存在问题 1、第一次工艺方案与裂纹位置第一方案如图一所示。内浇道(共4道)从芯头进入。设3只暗冒口,型芯采用烘模粘土砂,使用铸铁芯骨,浇注温度:1480～1500℃(光学高温计读数未校正)。用这种方案生产,铸件几乎百分之百产生裂     

煤矿监控系统CAN/Ethernet网关设计

设计一种用于煤矿井下监控系统的CAN总线到以太网网关。该网关采用S3C6410作为核心处理器,通过以太网控制芯片DM9000A与以太网相连,CAN总线数据收发采用MCP2515控制器,其通过SPI总线与核心处理器通信极大地简化了电路的设计。该网关可以快速简单组网,能够实时采集、传递和处理数据,适用于多种工作场合,运行稳定,效果良好。     

融合注意力分支特征的甲烷泄漏红外图像分割

甲烷是现代化工业生产和社会生活的重要能源之一,实现其有效探测与分割对于及时发现甲烷泄漏事故并识别其扩散范围具有重要意义。针对红外成像条件下甲烷气体图像的轮廓模糊、泄漏的甲烷气体与背景对比度较低、形状易受大气流动因素影响等问题,本文提出一种融合注意力分支特征的红外图像分割网络（Attention Branch Feature Network,ABFNet）实现甲烷气体泄漏探测。首先,为增强模型对红外甲烷气体图像的特征提取能力,设计分支特征融合模块将残差模块1和残差模块2的输出特征与残差模块3以逐像素相加的方法融合,获取红外甲烷气体图像丰富细致的特征表达以提高模型识别精度。其次,为进一步加快模型的推理速度,将标准瓶颈单元中的3×3卷积替换为深度可分离卷积,大幅度减少参数量达到实时检测甲烷气体泄漏。最后,将scSE注意力机制嵌入到分支特征融合模块,更多地关注扩散区域边缘和中心语义信息以克服红外甲烷气体轮廓模糊对比度低等问题提高模型的泛化能力。实验结果表明,本文提出的ABFNet模型AP50@95、AP50、AP60定量分割精度分别达到38.23%、89.63%和75.33%,相比于原始YOL...     

基于注意力机制的毫米波雷达和视觉融合目标检测算法

传统目标检测大多基于摄像头采集图像进行,虽然近些年出现了许多优秀的检测网络,但在复杂场景下,仍存在大量漏检、误检等问题。针对这些问题,提出了一种基于注意力机制的毫米波雷达和视觉融合目标检测算法。首先将毫米波雷达数据进行扇形点云柱编码（Fan-shaped Cloud Pillar Code,FCPC）,将其转换为前景伪图像;然后,再将其通过坐标关系映射到像素平面,使用卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM）对两者特征数据进行融合;采用Yolov4-tiny对融合特征进行检测,并引入Focal Loss对原损失函数进行改进以解决正负样本不均的问题。在Nuscenes数据集上进行模型验证与对比,结果表明,该算法在复杂场景下相比其他单传感器检测算法如Yolov3、Efficientent以及Faster-RCNN等,无论平均检测精度(mean Average Precision,mAP) 还是每秒检测帧数(Frames Per Second,FPS)都有明显的提升。