爆破载荷作用下高陡节理岩质边坡 动态响应的3DEC模拟

运用三维离散元程序3DEC, 对某露天矿高陡节理岩质边坡在自然状态下的静态响应和爆破载荷作用下的动态响应进行了模拟, 分析了爆破载荷作用下边坡质点的振动速度以及位移和应力特征, 并将计算结果与现场监测结果进行了比较。结果表明, 两者吻合较好, 用3DEC模拟爆破载荷作用下节理岩体边坡的动态响应是适合的。     

CRT 上DCS 数据显示故障分析及对策

珠海发电厂700 MW 机组运行调试期间,发生了一次故障:l 号机组DCS 控制的运行参数和状态的显示突然变成与2 号机组的几乎完全相同。故障发生的原因是由于1 根通讯电缆把2 台机组的HUB 端口连接在一起,形成了回路,使2 台机组2 个独立的以太网连接成1 个。经研究,改进了MIS 与DCS 的连接,确保了2 台机组各自MIS 和DCS 网络数据的安全性。     

聚合物基纳米复合材料

聚合物基纳米复合材料以其独特的性能受到人们的重视。主要介绍聚合物基纳米复合材料的制备方法、性能、应用及国内外研究现状。     

不同炮孔密集系数下矿岩爆破能量分布

通过数值试验分析了密集系数m的变化所引起的矿岩爆破能量分布的变化。两孔之间至自由面的矿岩爆破能量分布为振荡形,m值不同,其振荡形状不同,总体趋势是m越大,其振荡形状越低,而且,m越大,两孔之间矿岩不能破碎的岩埂也越大。之外,试验也揭示了两孔之间至自由面的矿岩爆破破碎是由反射波引起的。     

天文光电观测系统实时信息处理机的设计与实现

针对地基天文光电观测系统获取图像数据量大、实时处理难度高等特点,设计并实现了以高可靠CPCI工控机为平台、基于FPGA+双DSP TMS320C6455的实时信息处理机。详细介绍了实时信息处理机硬件结构,深入分析了实时信息处理机的设计特点。针对实时信息处理机实时图像获取和实时图像处理的主要任务,重点描述了工程实现过程中图像获取及处理流程、弱小目标检测算法实现、DSP任务分割和速度优化等。外场实验及大量实测数据处理结果验证了该处理机的实时性和处理能力,满足了天文光电观测系统的要求,为高分辨率图像的处理运算提供了可靠的硬件平台。     

复合轴精跟踪系统伺服带宽的优化设计

复合轴精跟踪系统决定了空间光通信APT系统最终的控制精度,需要很高的伺服带宽、伺服刚度和控制精度。针对该要求,根据精跟踪系统的性能指标和各频段的作用建立对应的期望传输特性和精跟踪系统的频率特性测试系统,对输出数据进行多项式预测滤波,采用递推最小二乘法辨识被控对象传递函数的各个参数,最终得到补偿校正函数,为精跟踪系统带宽的全频段优化设计探索出一种简便有效的设计方法。实验分析表明:精跟踪伺服带宽达到300 Hz以上,系统稳定且响应快速,测试跟踪误差约为±2μrad,各项性能指标均满足精跟踪系统的应用需求。     

基于模板的低信噪比前视红外建筑物识别技术

针对低信噪比复杂地物背景下的前视红外地面建筑物目标自动识别问题,提出了一种基于目标模板的自动目标识别方法。首先,根据制备模板的尺度和形状信息对实时图像进行形态学背景抑制增强和目标重构处理;然后,对重构后的图像进行垂直和水平边缘线条提取和轮廓匹配,融合垂直和水平线条匹配结果得到最终的相关峰和潜在目标区域;接着,根据目标模板对潜在目标区域进行区域灰度对比度度量;最后,融合轮廓匹配和区域灰度对比度度量结果,得到最终相关峰,实现目标的识别。大量数据测试表明,该方法的正确识别率在92%以上,定位误差小于2个像素,速度快、检测性能好、适应性较强、易于硬件实现。      

一种天文光电图像序列弱小目标实时检测算法

地基大视场天文光电观测系统获取的序列图像中,空间目标和数目众多的恒星目标成像特性相似,大部分都表现为弱、小目标特性,实现它们稳健实时检测具有较大的难度.本文在深入分析天文光电图像弱小目标成像特点的基础上,结合实际工程对目标检测的强实时性和高检测概率需求,针对恒星目标和空间目标的时空域特性差异,提出了一种基于时空域联合滤波的弱小目标枪测算法,首先在空域上通过抑制背景增强目标,然后在时域上分别通过多帧相关运算和多帧差分运算,快速有效地检测恒星目标和空间目标.最后结合实测数据和硬件平台,验证了该方法的有效性及实时性.     

基于IEEE1451．2标准的网络传感器TMI1451．2—KC

自动化领域广泛使用的网络传感器,不具有互换性,IEEE1451．2标准为控制网络和传感器之间定义了一个标准接口,把对网络的选择和传感器的选择分开,本文在简要回顾传感器发展史的基础上,概述了IEEE1451．2标准的由来,论述了基于IEEE1451．2标准的网络传感器TMI1451．2－KC的结构,功能和应用领域。     

基于形态学梯度的红外目标检测

对于红外跟踪系统中的低空非合作运动目标检测问题,由于距离未知,目标可能表现为小目标或者面目标,另外,红外图像中可能包含大量的地物背景.针对以上问题,本文提出了一种基于形态学梯度的目标检测算法.此方法首先计算红外图像的形态学梯度,进而根据各种地物背景的形态学梯度特征提取天空区域,然后在此区域内进行目标检测,最后进行目标边缘片段的合并.该方法基于形态学梯度对于灰度变化的敏感性,使用形态学梯度来表征红外目标边缘强度,通过检测目标边缘来达到检测目标的目的.实验证明,本文方法能够有效的检测目标,虚警较少,且对小目标和面目标具有一定通用性.