飞机电气设备自动测试系统设计

从国内外飞机检测技术的现状入手,通过对飞机电气设备自动化检测的需求进行分析,设计了飞机电气设备自动测试系统,介绍其总体结构和工作原理,详细论述了硬件系统的各部分组成与功能,并给出软件系统的设计方案.在实际应用中,实现了飞机电气设备测试的自动识别,具有良好的扩展性,解决了人工测试方式费时费力的问题.     

多轴转向车辆转向杆系的受力分析

某采用机械式液压助力转向的多轴转向车辆,经常出现转向杆系损坏的现象.为了分析转向杆系损坏的原因,进一步提高系统的可靠性,通过大型工程分析软件ADAMS对转向杆系进行虚拟样机建模.利用模型对转向杆系进行了虚拟试验分析,给出了各杆件受力分析的仿真结果.仿真结果分析表明造成转向杆系损坏的原因是由于受力过大,并提出了相应的改进措施.通过改进后测试,对虚拟样机的仿真结果进行了对比,证明虚拟样机模型是正确的,改进措施是有效的.结果使整个杆系最大受力降低了30%.     

机器视觉中特征点提取算法的探讨

机器视觉中特征点的提取是基于点特征图像配准算法的一个非常关键的步骤。首先从特征点定义出发,介绍了近年来国内外出现的几种常用的点特征提取算法,然后利用特征提取方法评价标准,对各种检测算子进行了综合的分析和讨论,最后,通过运用VC++编程语言工具进行算法仿真,对试验结果进行比较分析,理论与实践相结合,合理评价了各种方法的性能、优缺点、适用环境,论述对学习图像检测和具体工程应用具有很好的参考价值,并且为这些方法的改进提供了指导性意见。     

低速无线个域网隐蔽站问题研究

低速无线个域网标准IEEE802.15.4协议MAC层的主要目标是有效地减少能量的消耗,而并没有考虑如何有效地减少隐蔽站问题的产生.在无线多跳网络中解决隐蔽站问题主要方法有RTS/CTS和调节载波侦听范围等办法,但是均不适用于低速无线个域网.在对基于IEEE802.15.4的时隙CSMA/CA退避算法和隐蔽站问题产生的原理进行深入分析的基础上,得出了在节点均匀分布的情况下退避指数的最小值macminBE相对于发帧成功率的表达式,提出了通过调节macminBE,来减少由于隐蔽站问题引发的帧冲突的方法.并通过NS2仿真实验验证了方法的可行性.克服了现有方法的不足,较大地提高了网络的性能.     

基于混沌时间序列的变电站设备温度预测

变电站输变线路和设备的温度变化能够反映其老化、负载过高等引起的安全隐患.通过对变电站设备温度数据的非线性分析和预测,实现对设备的有效预警,将避免事故引起的巨大损失.对变电站已测温度数据建立时间序列,利用小数据量法验证变电站设备温度时间序列的混沌特性.研究基于RBF神经网络的混沌时间序列预测并与神经网络预测进行对比,单步预测与多步预测结果均优于神经网络预测.仿真结论证明了基于神经网络的混沌时间序列预测方法的有效性.     

LR-WPAN 802.15.4协议MAC的安全组件研究

介绍IEEE低速无线个人区域网(LR-WPAN)协议802.15.4安全体系中的安全模式、访问控制(ACL)入口及安全服务.提出工作在安全模式最高级别的AES-CCM组件输出,输入帧验证和加/解密的具体实施方法,并进行时间性能实验.工作环境资源受限情况下,可裁减和分级安全体系可满足不同应用中的安全需求.     

基于DSP智能家居控制系统设计

本文以凌阳16位微控制器SPCE061A为核心,配合各种外接监控设备,设计一套智能家居控制系统.采用高性能收发组件完成监控设备信息采集与传送.详细介绍了具有语音识别功能的新一代智能家居控制系统的硬件配置与软件流程,从而在实现系统功能的同时,将低成本、低功耗与友好人机界面有机结合起来.     

考虑天然气混氢的园区综合能源系统电制氢优化配置

电制氢和天然气混氢技术在促进可再生能源消纳、降低系统碳排放量方面具有良好的理论研究和工程应用前景。面向含高比例可再生能源的园区综合能源系统,提出一种计及天然气混氢及跨季节存储的电制氢优化配置方法。首先梳理了含氢园区综合能源系统的运行框架和能量流动关系,建立园区内部能源生产、转换与存储设备的数学模型,其次以设备的年化投资成本、园区综合能源系统的年度运行成本和碳交易成本最优为目标,提出电制氢优化配置模型。最后通过算例分析表明电制氢及天然气混氢技术的引入可提升可再生能源的消纳能力,降低系统的整体经济成本和碳排放量,并分析了电解槽投资成本、混氢体积分数上限以及经济性和低碳性成本权重系数变化对规划运行结果的影响。关键词：园区综合能源系统;电制氢;天然气混氢;碳交易;跨季节储氢;优化配置 中图分类号：TM732     

Blood cell counting based on U-Net++ and YOLOv5

Clinical information about a variety of disorders is available through blood cell counting, which is usually done by manual methods. However, manual methods are complex, time-consuming and susceptible to the subjective experience of inspectors. Although many efforts have been made to develop automated blood cell counting algorithms, the complexity of blood cell distribution and the highly overlapping nature of some red blood cells (RBCs) remain significant challenges that limit the improvement of analytical accuracy. Here, we proposed an end-to-end method for blood cell counting based on deep learning. Firstly, U-Net++ was used to segment the whole blood cell image into several regions of interest (ROI), and each ROI contains only one single cell or multiple overlapping cells. Subsequently, YOLOv5 was used to detect blood cells in each ROI. Specifically, we proposed several strategies, including fine classification of RBCs, adaptive adjustment for non-maximal suppression (NMS) threshold and blood cell morphology constraints to improve the accuracy of detection. Finally, the detection outcomes for each ROI were combined and superimposed. The results show that our method can effectively address the issue of high overlap and precisely segment and detect blood cells, with a 98.18% accuracy rate for blood cell counting.     

跨谱段SAR散射中心多维参数解耦和估计方法

微波光子雷达发射大带宽跨谱段的信号,为目标的精细电磁特性描述和准确识别提供基础的同时,也亟需与之相应的大带宽大转角情况下的电磁模型参数提取方法.相比窄带条件,跨谱段信号数据量大,所含物理量信息维度高且复杂,大转角情况下距离和方位向耦合.该文提出跨谱段SAR散射中心多维参数解耦和估计方法,首先结合极坐标格式算法(PFA)和属性散射中心模型构造2维解耦波数域散射中心模型,再结合坐标下降法(CDA)将复杂的高维耦合参数估计方法简化为循环迭代的1维参数估计方法,有效降低字典维度和估计复杂度,并引入Hooke-Jeeves算法提高估计精度.最后根据各个散射中心的参数估计结果对它们的结构和位置进行识别,对仿真数据的处理实验验证了该文方法的有效性.