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DI Blyth MS Pedrick TJ Savage H Bright JE Beesley S Sanjar 《Canadian Metallurgical Quarterly》1998,19(1):38-54
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传统虚拟维修训练系统开发平台暴露出实时性差、维修数据与维修效果不同步、调整费时费力等问题;为了弥补开发平台的不足,使其达到“所见即所得”的维修效果,利用Creator和Vega在虚拟环境中引入虚拟维修样机的装配树形图,并建立起维修样机与装配树形图之间的实时响应,解决了维修样机部件的实时移动以及维修数据的动态存储等关键问题,从而实现了虚拟维修样机在虚拟环境中的实时移动,达到了“所见即所得”的维修效果;实践证明,改进后的系统实时性和通用性明显加强,操作流程更加人性化,达到了预期效果. 相似文献
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分布式本体集成框架下虚拟本体集合动态生成算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了有效组织和管理网格环境内存在的各类分布异构的本体资源,提出了基于网关服务的分布式本体集成框架.从体系结构角度对本体集成过程中涉及到的功能模块进行分析和划分,并基于网格服务设计了关键组件.在此基础上从提高计算资源利用率和满足用户多样性需求的角度出发,提出了虚拟本体集合动态生成算法.该算法将缓存技术与虚拟本体相结合,为本体数据的自动生成和再生成提供了较完整的系统方法,增强了本体资源的复用性.实验结果表明,该算法可以提高计算资源利用率,实现本体资源的复用率. 相似文献
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分析不同填充方法的特点,针对传统种子填充算法需要静态分配存储空间而造成空间利用率低和不断进出栈操作浪费时间的问题,对种子填充算法进行改进,提出了采用链表存储且对像素点先着色再入链的新方法。该方法根据实际需求动态的分配空间,减少了空间浪费,避免了一些不必要的操作,解决了计算机对大数据处理时由于内存不足而造成死机或处理时间过长的的问题。此方法应用于大模型油藏模型的高速显示系统,提高了空间利用率,实现了三维油藏模型的快速显示。 相似文献
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77.
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在基于子空间学习的背景建模方法中,利用背景信息对前景误差进行补偿有助于建立准确的背景模型.然而,当动态背景(摇曳的树枝、波动的水面等)和复杂前景等干扰因素存在时,补偿过程的准确性和稳定性会受到一定的影响.针对这些问题,本文提出了一种基于误差补偿的增量子空间背景建模方法.该方法可以实现复杂场景下的背景建模.首先,本文在误差补偿的过程中考虑了前景的空间连续性约束,在补偿前景信息的同时减少了动态背景的干扰,提高了背景建模的准确性.其次,本文将误差估计过程归结为一个凸优化问题,并根据不同的应用场合设计了相应的精确求解算法和快速求解方法.再次,本文设计了一种基于Alpha通道的误差补偿策略,提高了算法对复杂前景的抗干扰能力.最后,本文构建了不依赖于子空间模型的背景模板,减少了由前景信息反馈引起的背景更新失效,提高了算法的鲁棒性.多项对比实验表明,本文算法在干扰因素存在的情况下仍然可以实现对背景的准确建模,表现出较强的抗扰性和鲁棒性. 相似文献
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80.