重卡驾驶室密封性原因分析及建议

重卡驾驶室的密封性是评定卡车品质的重要因素,因此成为工程技术人员长期努力和关注的项目。本文综合分析了影响重卡驾驶室密封性的原因,提出了一系列改进建议。     

可立袋药品日期自动检测方法及系统设计

医学上装配、发放药品前必须根据其生产日期和有效期判断药品是否有效。针对可立袋液体药品研究了利用数字图像处理技术进行标签日期识别的方法。对日期识别过程中的图像预处理、标签区域提取、日期定位及字符分割、数字识别等技术进行了深入的研究,并开发了可立袋液体药品日期识别系统,采用工业相机进行图像采集,通过MATLAB语言进行了软件设计,并利用MATLAB GUI设置了人机交互界面。实验结果表明,该识别方法和系统具有较好的识别精度和识别速度,能够满足工程化实践要求。     

多次已知添加的计算机解法

已知添加法在离子选择电极分析技术中占有重要位置。向体积为V的样液中依次加入浓度为Ci、体积为Vi的标准液,并逐次记录该溶液中测量电池的电位Ei。根据参数Ei、Ci、vi和V可以由式(1)求解样液中待测离子浓度C。     

融合注意力机制的轻量级红外高压套管识别算法

为了提高红外图像中变压器高压套管的识别准确率,同时能够满足移动端和其他低端设备对目标检测网络的需要,本文提出一种改进的轻量级红外高压套管识别算法,采用Tiny YOLOv3目标检测网络作为基础检测网络。首先,通过融合CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制,将通道注意力与空间注意力机制串联,增大目标检测网络感受野,同时减轻网络计算任务,提升网络性能;然后,分别使用GIoU loss和Focal loss替代原有的边界框损失和置信度损失,从而提高对红外图像中的高压套管识别率,减少漏检、误检情况发生。实验结果表明,改进的网络相比于原Tiny YOLOv3网络,mAP提升到96.28%,F1提升到96.25%,权重文件大小为33.9 MB,远小于YOLOv3训练网络,能够更好地适用于低端设备,为智能变电站的在线监测提供了有利条件。     

加热卷烟气溶胶中6种酯类单体香料转移行为研究

为考查酯类单体香料在加热卷烟气溶胶中的转移行为,利用GC-MS分析方法,测定了质量分数分别为0.01%和0.05%的添加水平下,6种酯类单体香料在加热卷烟气溶胶中的逐口释放量和在烟丝中的含量,分析了6种酯类单体香料在加热卷烟气溶胶中的转移率。结果表明：随着抽吸口数的增加,6种酯类单体香料在加热卷烟气溶胶中逐口释放量呈现先增加后减小的趋势,且转移峰值出现在第3～5口。在2种添加水平下,6种酯类单体香料在加热卷烟气溶胶中的逐口转移率为0.70%～8.06%,总转移率为10.50%～52.98%,前N口的总转移率与抽吸口序之间具有良好的线性正相关关系。     

自然风力作用下草体运动的模拟方法

实时生成自然风力影响下植物的自然摇曳效果是图形学中的难点问题之一.讨论了一种基于快速纹理合成算法的草体运动模拟方法,利用星形结构透明纹理在风力模型作用下产生的变形,结合星状匹配的纹理合成算法,对自然风力影响下草体的动态效果进行了快速有效的模拟,仿真试验的效果进一步证明了算法的有效性和可行性,结果表明,该方法可适用于游戏制作和虚拟场景构建等领域.     

考虑核电参与的调峰优化运行模型

综合考虑核电调峰成本及安全约束,建立了考虑核电参与调峰的优化调度模型。该模型从经济性和安全性两方面定量分析压水堆核电机组的调峰成本,并引入核电安全价值系数实现经济安全的协调平衡,以机组联合运行总费用最低作为优化目标;在调度问题常规约束条件的基础上,计及了考虑调峰深度和线性功率变化速率的工况转换时间耦合约束条件以满足核电调峰安全运行要求。算例仿真验证了所建立模型的有效性;在调峰运行方式下,核电机组满足安全约束要求,并能够根据系统实际需求选择最优调峰深度和功率变化速率;核电机组参与调峰能够缓解常规机组的调峰压力,减少火电机组启停调峰频率,提升电力系统运行的经济性。     

C-Plane辅助基于能效的切换算法

未来异构网组网的核心技术是控制覆盖面和数据业务面分离.利用控制面的功能提出一种控制面辅助基于能效的切换方案,控制面预测移动用户的移动方向和小区负载变化,通过动态调整小区开关在保证用户业务所需容量的情况下使能效最佳.仿真结果表明,提出的方案较传统的切换方案更能有效地提升系统能效,达到节能减排的效果,同时提高了用户的通信质量.     

用U盘安装428XL Linux系统

Linux系统因其开源和稳定等特点而被越来越多地应用在地震勘探领域,其支持的系统安装方法也越来越多.U盘已经成为流行的文件存储和交换的媒介,现在几乎所有的PC和服务器都支持用U盘启动.本文介绍了一种用U盘进行安装428XL服务器Linux系统的方法,并指出了其与光盘安装的不同之处.     

改进的工程机器人立体视觉标定方法

针对摄像机线性标定准确程度不高与非线性标定计算复杂等问题,以己知的三维信息为基础推导二维像素点对信息,提出了基于神经网络的三目立体视觉摄像机标定方法,构建了改进的BP神经网络模型,对比分析了两种摄像机标定方法的像素点对均方根误差。结果表明:采用改进的BP神经网络能够避免对摄像机进行非线性建模,有利于提高标定精度,增加系统的灵活性,更具有实际意义。