电磁换向阀的卡死故障诊断

本文将提出一种直流电磁换向阀故障诊断的新方法。它利用线圈电流在启动或复位过程中的变化特征，来判断阀芯是否卡死，并且分析产生此故障的原因。此方法简单、实用、快捷，为直流电磁换向阀故障诊断技术开辟了新的途径。     

美加速开发铝底盘双座电动汽车

美加速开发铝底盘双座电动汽车为加速开发铝底盘电动汽车，美国电力研究院（ＥＰＲＩ）已与新生（Ｒｅｎａｉｓｓａｎｃｅ）汽车公司达成协议，决定共同开发后者的双座敞篷新型电动汽车，以便尽快推向汽车市场。这种名为“Ｔｒｏｐｉｃａ”的汽车是一种自重轻、能源效率高...     

喷射泵事故分析及处理

某大型氨厂 ,脱碳单元采用低热本菲尔脱碳流程 ,其主要特点是 :脱碳贫液进入闪蒸槽 ,经五级闪蒸释放出的闪蒸汽 ,由４台蒸汽喷射泵０５Ａ００１／２／３／４和蒸汽压缩机 (或备用喷射泵０５Ａ００５)注回再生塔 ,提供部分再生热量。１９９１年３月 ,在蒸汽喷射泵投运一年多后 ,发现０５Ａ００１入口闪蒸汽压力逐渐升高 ,借装置停车检修的机会 ,将０５Ａ００１／２解体检查 ,发现内部的动力蒸汽腔外侧 ,正对闪蒸汽入口处 ,出现严重的腐蚀 ,表面呈山谷状 ,并且０５Ａ００１的蒸汽腔已穿孔。接着将０５Ａ００３／４解体检查 ,也观察到不同程度…     

氨汽提塔解吸不彻底问题的处理

1前言中原化肥厂80年代末引进了具有世界先进水平的低能耗的大型合成氨装置，其中氨回收单元是该装置的重要节能措施，氨汽提塔（10C00）是其核心设备。自1989年技产以来，运行良好，1994年底，氨汽提塔工况出现波动，出口贫液氯含量严重超标，解吸效率明显下降，回收的成品氨由正常的日均28t下降到19t，影响了节能装置的正常运行。2氨汽提塔解吸不彻底原因分析影响氨汽提塔出口贫液氮含量超标、解吸效率下降的因素有三方面。图1为氨回收单元的工艺流程简图。2．1氨汽提塔的贫液和入氨汽提塔的富液进行换热的氟水预热器（10E001）旁路阀内…     

基于AdaBoost.MH的Reyes渲染架构时间预估算法

在大规模真实感渲染系统中,需要对渲染任务进行分解和调度,将其优化后分配给不同的可用计算资源,实现快速集群渲染。为了实现渲染任务的有效分解和调度,提高并行效率,高精度的时间预估算法是不可欠缺的。通过深入研究使用RenderMan规范的渲染器常用的Reyes渲染架构中对渲染时间产生影响的各种因素,分析提取出影响渲染时间的7大要素特征,提出了基于AdaBoost.MH的渲染时间预估算法。通过在基于Reyes渲染架构的渲染引擎中的实验与测试表明,训练集和测试集的准确率分别达到79%和78%,为渲染任务的并行调度奠定了基础,同时也为渲染费用预估提供了依据。     

NURBS曲线C~1连续参数优化算法

曲线的参数特性直接决定基于自由曲线的路径规划、运动控制等算法的质量.为了生成满足C1连续的近似弧长参数化,提出一种基于分段三次重新参数化的参数优化算法.首先利用Simpson方法离散积分能量,然后使用极值求解法求得初始解,最后通过LM(Levenberg-Marquardt)优化算法计算出曲线的最优参数表示.与C1连续的分段有理重新参数化方法相比,该算法能够在分段数量很少的情况下达到局部最优.最后通过实例说明了文中算法的有效性.     

关于沸腾燃烧锅炉经济性与安全性几个问题的调查报告和我们的认识

我省劣质煤(无烟煤、石煤、煤矸石、炭质页岩……等)储量丰富,随着国民经济的飞跃发展,工业燃煤需求量正日益大幅度增长。在此情况下,如何合理地开采,利用劣质煤,特别是燃煤量约占产煤量1/3的工业锅炉,如何有效地燃用劣质煤,以劣代优已成为不仅具有重大经济意义,而且成为如何尽快落实伟大领袖毛主席提出的“开发矿业”,“要迅速改变北煤南运。”“备战、备荒、为人民”伟大战略方针的重大路线问题。 沸腾燃烧锅炉是近十几年来出现的一种具有新型燃烧方式的锅炉。它具有强化燃烧、强化传热的特点,因而能烧包括劣质煤在内的各煤种,且炉体紧凑、结构简单,节     

结合特征适配与拉普拉斯形变的3维人脸重建

目的 数字娱乐产业的发展要求3维人脸重建技术能重建高分辨率3维人脸,并具有较高计算效率和重建准确性。针对这一情况,提出一种基于单幅图像的高分辨率3维人脸重建方法。方法 该方法包含特征适配与拉普拉斯形变两部分。预先用1组3维人脸样本上的3维特征构造可变形模型。给定图像时,从其上自动提取2维特征点,并根据获得问题最优解的必要条件进行特征适配以重建个性化3维特征;然后基于拉普拉斯方法,用该3维特征对一般人脸模型进行变形以获得特定高分辨率3维人脸;最后通过纹理合成获得真实感人脸。结果 用本文方法和已有方法分别进行可变形模型适配和模型变形,本文的特征适配方法具有更快的收敛速度和更高的准确性,拉普拉斯方法具有更小的重建误差。纹理映射后的3维人脸具有很好的视觉效果。结论 本文方法将特征适配与拉普拉斯形变结合起来进行高分辨率3维人脸重建。实验结果表明所提出的方法具有较高的计算效率和准确性,能实现较为理想的高分辨率3维人脸重建。     

基于非均衡数据层次学习的案件案由预测方法

案件案由是对案件所涉及法律关系性质的描述,科学、完善的案由设置有利于正确适用法律,是人民法院实行案件分类管理的重要途径.案件案由预测技术指基于案件案情的文本描述由计算机自动给出案件所属类别.在案件属性预测研究中,由于低频类别的样本数量较少且难以学习相关特征,因此已有方法在数据处理部分通常会对低频类别样本进行剔除.然而,在案件案由预测问题中,关键的挑战正是如何对属于低频案由的案件做出准确预测.为此,文中提出了一种基于非均衡数据层次学习的案件案由预测方法.在案件案由预测中,根据案由层次结构将案由划分为一级案由和二级案由,二级案由中的大量尾部类别被汇聚成上层样本数较多的大类,进而通过层次学习的方式来实现二级案由的预测,使二级案由有一级案由的信息支撑.最后,引入调整数据不平衡的损失函数来实现案件案由的预测.实验结果表明,所提方法整体优于对比方法,其平均精确率比现有方法提高了4.81％,这表明通过层次学习和引入非均衡数据损失函数能较好地解决案件案由预测问题.     

基于眼动点视觉先验与边缘优化的显著性检测

图像显著性检测是计算机视觉中的基础研究课题之一.当前基于深度学习的方法虽然能够有效提高显著性检测结果的准确性,但是在显著性目标的物体边缘细节提取方面还不能令人满意.为此,提出了一种基于眼动点预测先验的边缘细化网络用于显著性目标提取.首先,对输入图像进行眼动点预测,将生成的特征图像作为后续显著性检测的视觉先验;其次,利用多注意力机制VGG16网络进行显著性目标特征提取;最后,对特征图像进行质量优化处理,进一步提升图像显著图的质量.实验结果表明,在3个公开数据集(DUTS,ECSSD,HKU-IS)上,所提方法与其他6个主流方法相比,取得了更好的显著性检测效果.