智能图像检测在活塞在线分选中的应用

基于某活塞生产厂的活塞在线检测需求本文将机器视觉检测技术应用于活塞在线视觉检测分选中,开发出一套智能图像检测系统.该系统将VB与图像传感器相结合,充分利用VB和智能图像传感器的特点,使检测系统操作简单、高效精确.在检测中,主要应用了模板匹配原理对图像进行识别.该图像检测系统满足了生产实际的需求,提高了生产效率,减轻了工人的劳动强度,实现了活塞的在线检测与分选.     

一种变压器巴伦馈电的超短波紧耦合阵列天线

紧耦合阵列天线(Tightly Coupled Array, TCA)具有超宽带、低剖面、宽角扫描等特点,近年来受到国内外学者的广泛关注。然而,在甚高频(VHF)、特高频(UHF)频段TCA 由于馈电网络设计困难等原因现有的研究报道很少。为了填补这一空白,本文设计并测试了一款变压器巴伦馈电的TCA,利用变压器巴伦解决了单元平衡馈电困难问题,同时采用短路枝节抑制E面共模谐振,采用频率选择表面(FSS)匹配层改善宽角扫描阻抗匹配。实测结果表明,该天线在110~520 MHz 频带内、±40°扫描角范围内电压驻波比<2.5,和仿真结果吻合。     

基于知识引导的自适应动态多模态差分进化算法

为充分利用问题求解过程知识,提升动态多模态优化算法的计算资源利用效率,提出一种基于知识引导的自适应动态多模态差分进化算法.首先,利用自组织映射神经网络实现种群自聚类,形成稳定的小生境;然后,通过对种群全局知识和个体邻域知识的综合学习,设计一种基于知识引导的自适应差分进化算法,在对种群进化状态进行实时监测和分析的基础上,逐层递进地引导不同种群个体自适应地选择最符合当前进化需求的变异方式,提升种群搜索效率,平衡种群多样性与收敛性;最后,针对问题动态特性,设计一种基于历史动态过程知识引导的自适应动态响应机制,通过对历史寻优经验的自适应学习,预测生成新环境下的潜在精英个体,引导种群实现精准快速的多峰定位.实验结果表明,所提出算法能够有效解决动态多模态优化问题,且在不同动态环境设置下其求解性能均优于对比算法.     

双碳及能源安全背景下中国电煤月度需求组合预测

双碳发展背景下,准确及时的电煤需求预测有利于国家制定电煤供需计划及能源安全供给。现有研究对电煤月度需求预测的较少,且精度欠佳,难以保证电煤月度需求感知的及时性和准确性。提出由回归加权融合反向传播神经网络、门控循环单元网络和长短期记忆网络的组合预测模型预测我国电煤月度需求。首先采用格兰杰因果检验从月度经济及能源生产因素中筛选显著影响电煤需求的变量。然后构建单一及组合模型进行预测,其中,组合模型权重由回归计算得到。结果表明,相较单一模型,组合预测模型在电煤需求预测中性能更好。     

Long-term ultra-precision phase synchronization technique for locking the repetition rate of OFCs based on FLOM-PD

Long-term ultra-precision synchronization between optical frequency combs (OFCs) and microwave oscillators is important for various fields, including scientific observation, smart grid, positioning and navigation, etc. Here, a phase-locked loop system based on fiber loop optical-microwave phase detector (FLOM-PD) is proposed to realize the synchronization of the repetition rate of OFCs and rubidium atomic clocks. Firstly, the scheme and locking process of the system are elaborated, then the mathematical model of the system is established, and the feasibility of the scheme is proved by theoretical analysis and experimental verification. After synchronization, the instability of the system reaches 8.69×10-12 at 1 s and 2.94×10-13 at 1 000 s, indicating that the phase synchronization system can achieve ultra-precision and stability of OFCs repetition rate.     

电流互感器故障分析及诊断

介绍了一起电流互感器故障的现场情况,分析诊断出了故障发生的原因为生产制造过程中,人工操作误差导致二次绕组间绝缘裕度过小,长时间运行后发生绝缘劣化击穿,并给出了预防此类故障的建议.     

窄间隙P-GMAW多信息融合侧壁熔合状态识别研究

窄间隙焊缝坡口间距小且焊道较深,摆动中心与焊缝中心偏差较大时,坡口两侧侧壁受热不良,易发生未熔合缺陷。为了及时了解窄间隙侧壁熔合情况,掌握侧壁内部焊接质量,本文提出了一种基于BP神经网络和D-S证据理论的多信息融合方法,预测侧壁熔合状态。对窄间隙焊接未熔合缺陷产生机制进行了分析,研究发现焊接电弧信号和熔池变化与侧壁成形质量存在密切关系,为此进行了一系列偏差实验,建立了电弧电信号和电弧熔池图像信号的实时采集系统,采用批量特征提取算法,提取了与侧壁熔合状态密切关联的峰值电流、峰值电压、电弧弧长、熔池长宽比、熔池面积和熔池周长等特征参量。采用BP算法训练神经网络,在此基础上通过D-S证据理论进行决策级融合。实验结果表明,该模型识别率可达96.667%,避免了神经网络识别时的误诊,获得了比单一传感信息更好的预测结果,提高了熔合状态识别的准确度和可靠度。     

“主导·主体”教学模式在配置路由选择协议实验中的应用

针对多数计算机网络实验课以学生为中心的实际情况,在分析其缺点的基础上,文章提出将"主导.主体"教学模式应用于计算机网络原理实验课中,并以配置路由选择协议为实验案例,探讨"主导.主体"教学模式在其中的应用,为该教学模式在计算机网络其他实验中的应用提供借鉴意义。     

基于Shear-Warp算法的三维地震数据场体绘制

利用三维可视化软件包,采用Shear—Warp算法实现地震数据的模型可视化,并给出了具体算法流程。实验结果表明此算法可提高地震数据的体绘制速度,实现地震数据解释的实时交互式绘制,为地质勘探提供可视化依据。     

通过实践教学培养学生综合能力

从人才培养需求出发,通过实际的教学实例,探索在网络程序设计课程实践教学过程中培养学生综合能力的方式方法。提出具体的可操作的实践课教学方法,希望对该课程实践课教学有一定的借鉴作用。