基于倾斜摄影的变电站实景模型导线矢量生成方法

目前基于倾斜摄影的实景模型已在变电站实现大范围覆盖,并在无人机自动巡检中的航线规划这一环节得到了实际应用,但仍存在线型设备映射精度较低的问题,如变电站建模中软母线和线路导线场景的丢失,这会导致规划无人机航线时出现与带电设备安全距离不够等问题。针对上述问题,研究了一种基于倾斜摄影的变电站实景模型导线矢量化方法,补足实景模型中缺失的线型设备,以满足无人机航线规划等基于实景模型的实际工作的精度需求。并可进一步拓展实现同步机器人、无人机巡视对象关联,实现生成路线自动化。     

冷喷涂增材制造关键技术

近些年来,冷喷涂技术得到快速的发展,并逐渐形成了一门新的增材制造方法。 但由于目前存在的诸多技术壁垒以及居高不下的制造成本,使得冷喷涂增材制造技术尚未得到广泛的应用。 文中从技术与应用的角度出发,对冷喷涂增材制造目前存在的一些关键技术问题以及未来发展的方向进行梳理与讨论,同时也提出了一些适用的解决方案。 目的是为促进该技术实现更高价值的制造过程,从而推动冷喷涂增材制造技术的发展。     

SSB无线传输中加性高斯噪声对TTIB处理的影响

本文分析了SSB TTIB系统的性能,并根据TTIB处理原理,通过数学分析肯定了导音提取过程中噪声性能恶化亦可导致门限效应,确定了导音电平、TTIB处理门限与FFSR导音处理模块的输入信噪比关系,为更好地运用TTIB技术进行数据传输提供了理论参数,试验结果与理论分析较为吻合。     

利用设备管理资料估测成新率

指出了现行的确定设备成新率三种方法的不足,阐明了在使用年限法和观测分析法中利用设备管理资料进行修正的必要性,及使用时应注意的问题.     

110 kV变电站高压支柱瓷绝缘子断裂原因

某110 kV变电站高压支柱瓷绝缘子发生断裂,采用宏观观察、孔隙性试验、扫描电镜和能谱分析、X射线衍射分析等方法对其断裂原因进行分析。结果表明：烧制工艺控制不当使绝缘子心部出现黄色区域;法兰水泥胶装部位存在气孔缺陷、环境温度骤变等也是导致绝缘子强度下降的原因。     

核心混凝土缺陷对钢管混凝土构件徐变影响规律及预测模型研究

为了合理地预测含有缺陷的钢管混凝土构件徐变变化规律,进行了四种缺陷工况下钢管混凝土徐变试验,分析了国内外不同徐变预测模型对钢管混凝土缺陷构件的适用性.研究结果表明:受压过程中,空洞缺陷周围混凝土微裂缝不断产生与扩张,造成混凝土错位滑移,增大了钢管混凝土的附加变形;脱粘缺陷阻碍了钢管与核心混凝土之间的应力重分布作用,削弱了钢管与混凝土的相互作用效果,增大了核心混凝土的徐变变形;无缺陷及空洞缺陷时,ACI209模型计算所得理论值与钢管混凝土徐变实测值最为接近;脱粘缺陷时,B3模型计算所得理论值与钢管混凝土徐变实测值最为接近;针对不同的缺陷类型,提出了修正模型,大大提高了钢管混凝土缺陷构件的徐变预测精度.     

基于粗糙集和CBR的救灾口粮需求预测

救灾口粮预测所采用的方法多以专家经验判断为主,具有较大的随机性。为此,从灾害案例的特点出发,针对案例推理时存在效率低下和权重确定差异性较大的问题,结合粗糙集处理不确定知识的优点和案例推理的特点,提出一种方法,实现灾害应急救灾口粮需求预测,并通过洪涝灾害实例进行分析。结果表明该方法有利于减少主观影响,提高需求预测的准确率和效率。     

基于神经网络补偿的机器人滑模变结构控制

针对机器人控制系统中存在的建模误差和不确定性干扰,提出了基于神经网络补偿的滑模变结构控制。该方法采用双幂次快速终端滑模控制使得系统能在有限时间内快速达到滑模面和平衡点,采用径向基函数神经网络自适应地补偿建模误差和不确定干扰,并通过李雅普诺夫直接法设计权值更新率,确保了系统的全局稳定性,有效抑制了抖震。对两关节机器人的仿真结果表明了该方法的有效性。     

一种基于Adaboost算法的车辆检测方法

由于车间安全距离不足容易导致追尾事故的发生.前方车辆的检测能为建立完整的汽车防撞预警系统提供必要的辅助信息.本文提出了一种采用Adaboost算法训练得到的级联分类器实时检测前方车辆的方法.通过选取扩展的类Haar特征,采用Adaboost算法训练得到一个识剐车辆的级联分类器.最后将训练得到的分类器应用至ll实车车辆检测系统中.试验结果表明,基于此算法的车辆检测方法具有检测率高、速度快,能够达到实时检测的要求.     

基于隐含语义索引的文本情感序列回归方法

传统上,文本情感分析技术仅限于情感分类,即仅局限于简单的将评论分为正面或负面两类。而在实际中,有时更需要将评论进行分级,比如把商品划分为“好”、“中”、“差”、“极差”等若干个级别,以便更准确表达评论者的情感;现有的情感分类方法无法解决评论分级问题。为此,提出了基于潜在语义索引的评论文本情感序列回归方法,首先采用潜在语义索引对评论文本进行特征变换,并在此基础上采用核判别学习序列回归方法进行序列回归,实现对评论文本的情感分级。通过在Movie Reviews数据库的实验,验证了提出方法的有效性。