基于激光测距的大部件对接方法及误差分析

针对基于大尺寸测量引导的大部件对接模式成本较高,且精度易受温度等环境因素干扰,提出一种新型的基于激光测距的大部件对接方法,并对其误差因素进行综合分析。给出基于激光测距的对接系统组成及基本原理,采用奇异值分解法对部件当前位姿进行解算,运用几何分析法和小旋量模型构建基于激光测距的大部件对接目标位姿解算模型,依据调姿平台运动学计算各定位器调姿运动量。考虑方法及系统的主要误差来源,采用蒙特卡洛仿真方法分析了误差源对调姿量精度的影响规律。采用大部件对接实验系统对所提方法的有效性及精度进行验证,表明实际对接精度优于0.05 mm。     

轮式装载机行驶中振动对物料完整性的影响

以轮式装载机为研究对象,对其行驶中铲斗振动对物料完整性的影响进行了研究.首先通过简化分析建立了铲斗振动的数学模型和动态方程,求出其振动响应;然后通过分析铲斗振动的最大加速度,找出了影响物料完整性的各因素;最后基于MATLAB对ZL45型轮式装载机的物料完整性进行了仿真分析.结果表明,绕质心的转动惯量小,且较小弹性系数的低压比宽式专用轮胎等因素,有利于保持物料的完整性.     

单级自养脱氮生物膜SBR工艺的启动研究

于生物膜SBR反应器中接种普通好氧活性污泥和厌氧污泥,在温度为(30±2)℃、pH值为7.5~8.5、DO值为0.8~1.0 mg/L和HRT为24 h的条件下,进行了处理中低浓度氨氮(60~120 mg/L)废水的单级自养脱氮工艺的启动研究。结果表明,经过污泥驯化期、亚硝化选择期和污泥适应期三个较为典型的阶段后,亚硝化率达到了77%,脱氮能力为40%。异养菌被淘汰而自养型细菌开始富集时的特征污泥絮体为杆状,而稳定的亚硝化系统建立并具一定自养脱氮功能时的特征污泥絮体则呈花瓣状。     

绿色加工全谷物的结构及膳食纤维、酚类物质变化研究进展

全谷物是膳食纤维和酚类物质等功能成分的重要来源之一,有效摄入全谷物可降低现代人群患糖尿病、高血脂、高血压等慢性疾病风险。但全谷物具有复杂的亚宏观多层级结构,麸皮层部分不溶性膳食纤维含量较高,酚类也多以结合态共价连接于果胶及半纤维壁,导致全谷物及相关制品存在可溶性差、食用口感不佳、功能营养组分热加工损失多等问题。作者总结了全谷物中膳食纤维和酚类物质的含量与分布、存在形态和潜在的健康效益,探讨了发芽、发酵、挤压、3D打印、超微粉碎及其他复合处理等生物与物理绿色加工技术对全谷物宏微观结构、感官品质及膳食纤维、酚类物质的影响。     

围绕国家计量体系建立市场化的计量技术机构运行机制

正为深入贯彻落实党的十八大、十八届二中、三中全会精神和《国务院机构改革和职能转变方案》的要求,扎实推进业务相同或相近的检验、检测、认证机构整合工作,国务院办公厅转发了中央编办、质检总局《关于整合检验检测认证机构的实施意见》。在改革的大背景下,目前,各种性质的计量检测技术机构和全体计量人都心系机构和个人未来的发展道路,都在积极思索和探讨机构改革的未来转型发展之路。为此本刊特给大家     

三维立交结构的欧拉图表达及交互设计方法

针对已有的道路建模技术中建模效果不理想,在大尺度道路网建模中缺乏有效的辅助交互技术支持的问题,通过对立交结构进行分析,提出一种有效的三维立交结构的欧拉图表达及交互设计方法.首先将道路信息预处理,根据处理后的有效数据构建欧拉图,用来表达道路立交结构的拓扑关系;然后利用欧拉图和道路的结构特性计算得到道路的层级关系;再根据控制点、欧拉图的拓扑信息和道路网格,构建立交结构的三维模型;最终构建辅助信息工具,实现对道路网的交互编辑.选取多个类型的立交结构道路网进行实验,结果证明,所提方法在立交结构类型上的应用更广泛,在计算正确率、优化交互编辑过程上有一定优势.     

计量检定机构证书报告防伪与防篡改技术的研究

正由于巨大利益的诱惑,形形色色"假证书"、"假报告"充斥着我们生活的方方面面,计量行业领域证书报告也在所难免。有"造假"就得有"打假",但更重要的是研究利用先进的二维码和电子签章防伪技术做到对检定证书/校准报告的防"造假"。杜绝虚假证书报告滋生、漫延,有利于计     

基于可信移动平台的直接匿名证明方案研究

可信平台模块(trusted platform module,TPM)采用的直接匿名证明(direct anonymous attestation,DAA)方法实现了对平台身份的匿名远程证明.然而对于具有匿名远程证明高需求的移动平台,目前仍然没有通用高效的DAA解决方案框架.针对上述问题,提出了一种适用于可信移动平台的DAA方案框架,框架充分考虑了移动应用背景,结合若干基于椭圆曲线的DAA(ECC-DAA)方案重新设计,首次提出匿名凭证嵌入和再次获取凭证功能,符合TPM 2.0技术和接口标准规范.给出了基于TrustZone安全技术和TPM Emulator实现的可信移动平台体系结构.对4种ECC-DAA方案和3种椭圆曲线进行了对比、实现和分析,实验表明,框架能够良好兼容DAA方案和曲线,具有较高的计算速度.     

基于组件属性的远程证明

提出了一个组件级的细粒度属性证明方案,用于向远程依赖方证明用户平台满足某种安全属性.与现有的远程证明方案相比,组件属性远程证明具有一定的语义和属性表述性等优势.该方案不但证明粒度细和扩展性强,而且属性证书的颁发、验证和撤销实现简单;本方案以组件承诺的方法保证属性证明的真实性,采用零知识证明实现平台组件的隐私性.基于强RSA假设,在Random Oracle模型下可被证明是安全的.实现的原型系统实验结果表明,组件属性证明是一种灵活、实用、高效的证明,对系统性能没有影响.     

一种密集卷积神经网络的电视语音响度补偿方法

现有的电视语音响度补偿是针对人耳听阈和听力障碍的损失进行均衡补偿,这类方法会放大同频段的非人声.针对这类方法的缺陷,提出利用深度学习语音增强技术将人声从电视节目音频中分离出来,使用户直接听到清晰人声.对此提出密集连接卷积网络(Densely Connected Convolutional Network,DenseNet)结合卷积神经网络编解码器(Convolutional Encoder-Decoder,CED)结构的新型神经网络语音增强模型.该模型量级较轻,能够在电视上实时运行,与同量级网络参数的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)语音增强模型相比,效果更好且模型更小.