融合曲率信息的点云配准方法

针对点云配准时受原始位姿局限及配准效率、鲁棒性低的问题,提出一种融合曲率信息的点云配准方法。首先,将海量点云进行重心邻近点体素下采样,采用融合曲率信息的提取算法提取特征点;其次,通过三维形状上下描述符进行特征描述并利用改进的随机抽样一致性算法进行粗配准;最后,在具有较好位姿的情况下采用Symm-ICP进行精配准。试验结果表明,该算法对于不同位姿的点云数据均保持较高的配准精度。本文提出的算法配准效率优于其他算法,并具有较好的鲁棒性。     

锂离子电池胀气行为及改性策略的研究进展

电池胀气是电池系统中的一种常见现象。电池胀气是影响锂离子电池性能恶化的重要原因之一,它造成了电池容量的不可逆损失。详细总结了锂离子电池胀气产生的几大主要因素：电解质分解、水含量超标和高温等物理因素;归纳了产气对电池性能的影响,并提出了最新的材料改性、电解液优化和工艺控制等缓解或抑制电池胀气的方法。     

基于随机森林的网表级时序预测模型

在超大规模集成电路设计中,时序分析的准确性对指导时序优化,保证芯片时序收敛和运行性能至关重要.目前,时序分析绝大多数都是采用商用签核(Sign-off)工具时序报告,作为主要依据.在逻辑综合阶段,由于缺少物理布局布线之后的模块位置和布线结果等信息,因此很难得到准确的电容电阻等寄生参数,用于预测其对应的Sign-off时序.为提高逻辑综合阶段时序预测的准确性,在给定工艺库的情况下,以电路网表作为输入,采用线负载模型对网表的电容电阻等进行估算,并在此基础上利用Elmore Delay模型计算时延作为时序特征.在时序模型训练阶段,提取训练集电路网表的时序特征,以训练模型对应的Sign-off时序结果为标准,采用机器学习中的随机森林算法进行模型训练,包括构建三个模型:互连线时延(Wire delay)、互连线信号转换时延(Wire slew),以及输出负载(Output load).在测试阶段,本文以同工艺库下,新的电路网表作为测试集,输入给训练后的时序模型进行预测.我们的方法与商用工具PrimeTime相比,在Wire delay和Wire slew的Sign-off结果预测上,平均一致性(Correlation)分别提高了49%、37%.此外,我们的方法所预测的Output load与Sign-off结果的一致性在0.99以上.     

芯轴摩擦系数对推压-拉拔复合缩径的影响

推压-拉拔复合缩径工艺是管坯减径的新方法,芯轴外表面与管坯内表面之间摩擦系数对工艺有重要的影响。通过建立推压-拉拔复合缩径变形过程中变形管坯的力学模型,分析了芯轴外表面与管坯内表面之间摩擦系数对成形的影响规律。针对某载重6.5 t胀压成形汽车桥壳管件的第一道次推压-拉拔复合缩径,设定不同的芯轴摩擦系数,进行了有限元仿真,得到了芯轴摩擦系数对管坯变形的影响规律,并基于管坯传力区不失稳以及变形所需凹模推力和芯轴拉拔力较小,给出了芯轴摩擦系数的设定范围。进行了缩径实验,实验和有限元模拟的结果接近。较小的芯轴摩擦系数可能造成管坯起皱失稳,而较大的芯轴摩擦系数,有利于降低管坯轴向压应力、凹模推力和芯轴拉拔力,但可能造成管坯表面划伤。     

卫星链路TCP协议的跨层设计

为了进一步提高时延大和误码高的同步通信卫星传送数据包效率,提出了一套卫星数据通信传送控制协议（TCP）的跨层设计方法。论述了TCP协议层的流量控制机制和介质访问控制（MAC）协议层的差错控制机制。通过构建的跨协议层的卫星链路网关仿真模型,实验验证了所提方法的正确性,结果表明该设计方法比以往只改进TCP层协议做法,在传输层统计吞畦量提高约三倍多。     

结合协商机制的Web服务属性访问控制模型

针对实现有效Web服务访问控制的问题,提出一种结合协商机制的Web服务属性访问控制模型。该模型基于安全断言标记语言和可扩展访问控制标识语言,利用主体属性和上下文属性的组合限制条件,提供细粒度的访问控制。通过加入协商机制,服务请求者可以与服务提供者相互沟通,在访问请求中动态地调整参数信息以获得访问授权。     

基于模范用户的改进协同过滤算法

针对传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性和扩展性问题,在传统协同过滤算法的基础上提出一种基于模范用户的协同过滤算法。通过对用户空间的聚类,自动选取模范用户聚类的最优粒度,利用模范用户产生推荐。实验结果表明,与传统协同过滤算法和其他基于聚类策略的算法相比,该算法在明显提高推荐效率的同时对推荐精度和稳定性都有所改进。     

基于二进制串的Trie索引树分词词典机制的研究

分词词典是信息处理系统的一个基本组成部分,其查询效率将直接影响信息处理系统的性能。根据信息在计算机内都是以二进制编码存放的原理,本文把对字符串的处理转化成对二进制串的处理(支持任何语言的字符串),建立基于Trie索引树的分词词典机制。可以根据不同应用系统需求,自动调整二进制串的长度,建立不同的Trie树结构,便于在存储空间和查询效率之间寻找合适的平衡点。这种基于索引的查询速度与词库中词的多少无关,只与词本身的长度有关系;并且公共的前缀索引值随着词汇量的增大而节省大量内存空间。