基于条件生成对抗网络的空气预热器内红外补光监测视频图像清晰化方法

火电厂空气预热器（空预器）内部的灰尘、烟雾、光照变化等因素导致监控视频画面不清晰,影响监控效果。鉴于此,本文提出一种基于条件生成对抗网络（cGAN）的恶劣工业环境下红外补光监控视频图像清晰化方法。针对获取的红外补光图像样本数据进行预处理,包括高斯滤波去噪以及图像拼接操作,得到低清晰度图像和高清晰度图像的合成图像,低清晰图像作为待重建图像,高清晰图像作为重建图像的理想参考图像,采用建立的cGAN模型对低清晰图像进行重建,调节优化参数生成高清晰图像。试验采用空预器现场监控视频作为训练集对网络模型进行离线训练,实现了空预器红外补光监控图像清晰化处理。本文方法cGAN模型小、训练过程简单、计算效率高、图像清晰化处理效果好,适于相似复杂工业环境下对监控视频图像的恢复和清晰化处理。     

基于私有云的发电企业一体化平台构建方案

云的选择和构建以及云上应用在业务和管理层面的贯通是发电企业在信息化建设过程中急需解决的两大难题。本文介绍了云计算的分类和私有云的技术优势,确认私有云是发电企业的最佳、必须且唯一选择;分析了虚拟化技术、大规模数据存储与管理技术、动态资源调度与管理技术、微服务和容器技术等私有云发展的关键技术及其特点,提出“虚拟化+微服务+Docker”模式的发电企业私有云构建方案;基于私有云开发一体化平台,将发电企业生命周期内的各种生产与管理信息系统进行整合,实现云上应用在业务和管理层面的贯通,满足应用层、管理层、决策层的各级应用需求,同时支持未来应用功能的扩充,为未来企业级私有云化应用积累技术经验。     

基于多主体的撮合交易模型及算法研究

电子商务交易模型是电子商务应用进一步向前发展的核心,该文首先通过对Internet环境中开放出价双重拍卖模型的分析,并结合Multi-Agent分布式协同求解的特点,提出了一种基于多主体的撮合交易模型,对撮合交易机制及其算法做了描述,证明了该模型的经济有效性等特性,并对多主体环境中的撮合交易模型进行了实验仿真和分析。     

基于并行运算的双层图像锐化方法

针对低清晰度照片或图像放大后边界模糊、画质差及人们对高清图像的实际需求,基于统一计算架构(CUDA)环境,提出了一个两层结构的图像并行锐化方法,设计并实现了一个基于GPU的并行锐化算法：第一层采用并行线性插值法,反复对图像非边界部分进行计算以及边缘区域锐化处理;第二层采用改进的梯度法对图像进一步优化。放大后的图像经该方法处理后,基本上可消除图像边缘区域的锯齿,使图像画质平滑、自然、清晰。经实验验证,设计的基于GPU的并行锐化算法在效率和画质上都优于目前流行的算法,提出的方法可应用于现有图像及照片放大后处理。     

基于单片机的校园安防系统设计分析

在我国实行大学扩招的政策之后,大学生的数量大量增加,这为学校的管理带来新的挑战.伴随学生数量的增加大学校园的安全问题逐渐成为一个社会公众普遍关注的问题.面对目前大学校园的安保问题,笔者认为只能通过建立立体化的安防系统才能将危险降低到最低.在系统的设备选取上,笔者选取了价格低廉运用较普遍的单片机.本文以单片机为核心设计了大学校园的防火和防盗的安防系统.这两个系统有效的降低大学校园在失火和被盗窃方面的安全性问题.在论述防盗系统时重点论述了它涉及到的辅助技术,总体的设计框架等内容.在论述防火系统时重点论述了防火系统硬件和软件设计两个方面的问题.     

基于实际运行数据的不同气候区冬季空气源热泵结霜特征分析

空气源热泵运行中存在的突出问题是室外机结霜而导致的机组性能下降。在实际应用中,当地气候条件下空气源热泵结霜的难易程度决定了大多数除霜技术的适用性。空气源热泵结霜的难易程度除了受气候影响外,还受系统运行性能甚至用户使用习惯的影响,难以做出定量的判断。因此本文提出结霜度时数的概念,以专门表征气候条件对结霜的影响。通过在国内多地采集空气源热泵实际运行数据,使得结霜度时数的计算更接近实际情况,再对运行数据进行拟合分析得到了不同功率类型的热泵系统的蒸发温度与室外干球温度之间的特征温差,此温差可以用来修正传统设计上所假设的某个定值。最后,根据不同特征温差下的结霜度时数分析,结合不同功率类型的热泵系统在国内275个城市的结霜特征,对这些城市进行了结霜气候分区,为空气源热泵系统进行气候适应性的设计以及控制策略开发提供参考。     

用量子化学参数预测烯烃聚合物热容变化

在B3LYP/6-31G(d)水平上对烯烃聚合物单体进行密度泛函理论计算,得到2个量子化学参数,即分子的等容摩尔热容(Cv)和偶极矩(μ),并用来预测烯烃聚合物在玻璃化转变温度的热容变化(Cp,change).从训练集用逐步线性回归方法得到的、物理意义非常明确的结构与性能定量关系模型由测试集进行检验.预测值与实验值的相关系数为0.937.这结果表明由这些量子化学参数所建立的关于性能Cp,change的定量关系模型能用于聚合物Cp,change值的预测,这也证明了量子化学参数能在聚合物结构与性能定量关系研究中能起重要作用.     

前馈神经网络WAFS学习算法

1.引言前馈神经网络是目前应用最广的一种神经网络,其学习算法是由Rumelhart等人于1986年提出的反向传播(Back Propagation,BP)算法,故这种神经网络也常被称为BP神经网络。人们对前馈神经网络学习算法的研究,以前主要着重对各层之间联接权值优化的研究,如BP算法以     

光纤偏振器件与组件的分布式串音测量研究进展

偏振串音是指光纤偏振器件与组件中两个正交偏振传输模式之间在微扰点发生的能量相互耦合的现象,而沿传输方向串音的连续分布既能够直接反映其光学偏振性能,如起偏、椭偏、消偏等特性,也能间接反映其制备工艺和外部环境状态,如连接与固定处的应力和应变、温度状态等。因此,偏振串音是光纤偏振器件与组件的固有性能和环境影响的综合体现,有望发展成为在线测试、诊断评价光纤偏振器件与组件性能的通用特征参量。基于白光干涉原理的光学相干域偏振测量(OCDP)技术是实现分布式偏振串音检测的最优方法,它利用扫描式白光干涉仪实现不同偏振模式间的干涉,对分布式串音发生的空间位置及幅值强度进行精确测量,具有超高灵敏度、超大动态范围、超长测量长度等优点。本文以光纤偏振器件与组件——保偏光纤环和多功能集成光学调制器作为分布式偏振串音精确测量与应用的范例,介绍了基于OCDP技术的分布式串音测试原理,回顾了测量误差的来源及相应的抑制方法,如由测试光路的参数非理想引入的静态误差以及由测试环境变化引入的动态误差,展示了不同环境温度下光纤偏振器件与组件的精确测试结果。最后,结合光纤偏振器件与组件复杂多变的工作环境,对分布式串音测量方法的发展进行了展望。

     

移动荷载激励下基于平均曲率模态的简支梁局部损伤识别

该文采用缺口平滑拟合技术,利用移动荷载激励下结构的响应数据,通过分析梁式结构的平均曲率模态,对结构进行局部损伤定位。该方法不需要损伤前的桥梁激振数据,受信号噪音影响较小,并且可用于多移动荷载同时激励的情况,实践性和可操作性大大提高。首先分析在质量-弹簧-阻尼体系的移动荷载激励下简支梁的动力响应,通过Newmark-β时域积分算法分析沿时间平均处理后的简支梁振动位移模态,验证了基频模态在移动荷载激励下简支梁位移响应中的支配作用,在理论上解释了平均信号处理的意义。其后,利用ANSYS生死单元技术进行质量-弹簧-阻尼体系的移动荷载仿真,构造出三角函数拟合曲线的形式用于损伤识别。数值实验取得了良好的识别效果,表明该方法在多点损伤、多移动荷载、噪音影响等情况下均具有良好的灵敏性。该文为正常通车条件下桥梁的损伤识别研究提供了一种新思路。