渐开线圆柱斜齿轮传动强度的有限元分析

基于多体接触动力学理论,取某减速器的一对渐开线斜齿圆柱齿轮为研究对象,通过Pro/E软件对斜齿轮进行参数化建模。并利用ANSYS Workbench对模型进行有限元划分,结合实际使用状况,对齿轮加载约束和载荷,对该对齿轮的齿面接触强度、齿轮的疲劳强度进行有限元分析,对减速器的设计有参考意义。     

近区故障开断下真空断路器弧后鞘层发展过程仿真分析

以真空断路器弧后鞘层发展为研究对象,引入等离子体流体力学方程,求解电子、离子密度和平均电子能量的漂移扩散方程和耦合电场的泊松方程。并对真空断路器开断1.0-20.0 km近区故障下弧后鞘层发展时间和弧后阴极电场强度进行仿真分析。仿真结果表明:鞘层发展时间越短,RRRV越小,越有利于成功开断。开断短距离近区故障时,鞘层发展时间相对较长,弧后阴极电场强度大,不利于弧后介质恢复;在开断故障点距离3.0 km时,弧后阴极电场强度达到最大值;在开断故障点距离20.0 km时,弧后阴极电场强度最大值降低了70.5%,鞘层发展时间减少了34.5%,发生击穿几率减小,开断成功率增高。     

基于有限元分析和DR检测的110 kV GIS ZF4-126型环氧树脂支撑绝缘杆缺陷分析

首先对4个变电站中216根110 kV GIS ZF4-126型环氧树脂支撑绝缘杆进行了DR无损检测,由检测结果将支撑绝缘杆缺陷分类。其次利用ANSYS有限元仿真计算支撑绝缘杆实际工况下的总变形以及绝缘杆的固有频率及相应振型。然后借助DR检测结果,结合有限元仿真结果得出造成支撑绝缘杆缺陷主要原因为绝缘杆上端面承受压力作用,造成绝缘杆径向环氧树脂被挤压形成鼓包和分层。最后根据缺陷原因对绝缘杆进行优化设计,并通过有限元仿真验证了该设计的合理性。该型号环氧树脂支撑绝缘杆的缺陷分析及优化方法为其他一般环氧树脂支撑绝缘杆的缺陷检测和产品优化提供了理论参考,具有工程应用价值。     

稀土元素地球化学在油气地质研究中的应用研究进展

稀土元素具有稳定性强、在不同类型沉积岩中配分形式不同、在成岩和变质作用过程中基本不分异、Eu和Ce的浓度波幅指示氧化或者还原环境等特点,近年来广泛应用于油源对比、油油对比和确定成油环境等方面。本文通过调研前人将稀土元素地球化学方法应用到油气地质研究中的成果,认为结合碳氧稳定同位素、有机质稳定碳同位素和生物标志化合物特征,必然能为油源对比和成油环境提供较为可靠的地质依据。     

高斯感知约束空间异常的相关滤波目标跟踪

针对目标在复杂场景运动过程中容易出现跟踪丢失问题,提出一种高斯感知约束空间异常的目标跟踪算法。以高斯均匀分布为分布规律建立目标特征采样点,采用卷积结构提取目标的外观模型以及权重模型;为了约束空间异常,在目标函数中构建空间正则项,同时更新目标权重模型,减小空间过拟合的产生,增强跟踪器的空间异常适应性;应用加权最小二乘法思想,获得权重响应模型中心,确定目标中心,更新跟踪位置,增强跟踪器鲁棒性。使用OTB2015和UAV20L数据集,与其他主流相关滤波算法相比,该算法在目标运动导致低分辨率、遮挡等复杂条件下,跟踪成功率以及跟踪精度较高。     

基于频率簇模型的人脸识别

目的 针对复杂条件下人脸识别鲁棒性差的问题,提出了一种基于频率簇（FC）模型的人脸识别方法。方法 该方法首先在人脸图像内检测目标区域,在目标区域内划分特征子区域并设定采样单元,统计采样单元内前景区域和背景区域的信息熵;然后计算采样单元的熵能量和能量频率,归一化频率系数,利用能量频率的二阶偏导确定人脸子区域边界,以此得到有效采样单元,建立人脸主特征信息;最后,根据采样单元的坐标位置、熵能量和能量频率信息进行排序,得到每个采样单元的几何布局,以采样单元的熵能量、能量频率和几何布局构建人脸的频率簇模型,并以此作为人脸特征进行识别匹配。结果 在FERET、ORL、Yale组合人脸库和CMU-PIE人脸库上进行实验测试,该方法的识别准确率分别为99.11%和97.36%,单幅人脸图像的平均识别速度为0.077 s,结果表明,该方法对复杂条件下的人脸识别具有很好的实时性和准确性。结论 该方法可以有效克服光照变化、特征模糊、姿态和表情变化等因素对人脸识别的影响,具有较好的鲁棒性,对提高人脸识别性能具有重要意义。     

旋转区域提议网络的孪生神经网络跟踪算法

孪生区域提议网络跟踪算法是一种高效的目标跟踪算法,通过锚框规避了图像金字塔对跟踪性能带来的影响,但这种跟踪方法受制于区域提议网络本身的局限性,在目标旋转时,跟踪精度将受到较大损失。而其他对旋转鲁棒性较高的方法则因为使用了复杂的旋转结构,导致算法的跟踪速度大幅下降。为了解决旋转目标对区域提议网络跟踪精度的影响,提出了旋转区域提议网络的孪生神经网络跟踪算法,通过AO-RPN（arbitrary-oriented region proposal network）结构将旋转与区域提议网络相统一,引入角度预测分支,在目标跟踪的过程中,直接对旋转的目标进行搜索,并得到最小外接矩形。该方法在保持较高跟踪速度的同时,精度超过了对目标进行旋转采样或使用局部特征进行跟踪的算法。通过在数据集OTB2015、VOT2016和VOT2018上进行的大量实验。结果表明,该算法在遮挡、形变、光照等多种复杂情况下表现出了较强的鲁棒性和适应性。     

背景与方向感知的相关滤波跟踪

目的 针对相关滤波跟踪算法,目标与周围背景进行等值权重训练滤波器导致目标与背景信息相似时,易出现目标漂移问题,本文提出一种基于背景与方向感知的相关滤波跟踪算法。方法 将目标周围的背景信息学习到滤波器中,利用卡尔曼滤波预测目标的运动状态和运动方向,提取目标运动方向上的背景信息,将目标运动方向上与非运动方向上的背景信息进行滤波器训练,保证分配给目标运动方向上背景信息的训练权重高于非运动方向上的权重,增加滤波器对目标和背景信息的分辨能力,采用线性插值法得到最大响应值,用于确定目标位置;构造辅助因子g,利用增广拉格朗日乘子法（augmented Lagrange method,ALM）将约束项放到优化函数里,采用交替求解算法（alternating direction method of multipliers,ADMM）将求解目标问题转化为求滤波器和辅助因子的最优解,降低计算复杂度;采用多分辨率搜索方法来估计目标变换的尺度。结果 在数据集OTB50（object tracking benchmark）和OTB100上的平均精确率和平均成功率分别为0.804和0.748,相比BACF （background-aware correlation filters）算法分别提高了7%和16%;在数据集LaSOT上本文算法精确率为0.329,相比BACF （0.239）的精确率得分,更能体现本文算法的鲁棒性。结论 与其他主流算法相比,本文算法在运动模糊、背景杂乱和形变等复杂条件下跟踪效果更加鲁棒。     

新型二醛化合物及其希夫碱的合成、表征

以4-羟基-3-甲氧基苯甲醛和1,4-二溴丁烷为原料,在乙腈溶液中合成了双-（2-甲氧基-4-甲酰基苯基）-1,6-二氧杂己烷,通过H^1NMR、FT-IR进行了结构表征,用X射线单晶衍射测定了该醛的晶体结构。并且合成了该醛的三种新型希夫碱。结果表明：该双醛以中间的C—C键为对称中心,由中间四个碳连接的两个苯环共平面;该化合物属于单斜晶系,空间群为P2（1）／c,晶胞参数为：a=0．74108（15）nm,b=0．76500（15）nm,c=1．6406（3）nm,β=95．762°（4）,V=0．9254（3）nm^3,Z=2,最终的一致性因子为R=0．0551,wR2=0．1541。     

基于复合梯度向量的人脸识别算法

提出了一种新的基于复合梯度向量(Composite gradient vector, CGV)描述的人脸识别算法. 该算法首先在定位后的人脸图像中标定目标区域, 并在目标区域内划分特征子区域, 然后,以特征子区域的边缘奇异点作为向量的起点和终点进行正交采样得到基向量, 将目标区域内所有基向量组建向量簇, 通过对基向量的多维复合得到向量簇内所有极大梯度向量, 最后,以极大梯度向量作为元素组建复合梯度向量并统计复合梯度向量的维度和梯度信息, 将复合梯度向量、复合梯度向量维度和梯度进行人脸库对比, 识别出人脸身份. 该算法抓住了人脸面部特征分散性的特点, 继而对分散性特征采用具有连续性规律约束的复合梯度向量进行描述识别. 实验结果表明, 该算法克服了特征域旋转、光照强度变化及多姿态、多表情对人脸识别的影响, 具有速度快、识别准确、适应性强的特点.