基于样本集提取的现场钢材计数研究

针对现有方法实现现场计数的不可行性,提出一种基于提取样本的方式来实现现场环境下钢管计数方法。首先采用GRA和Top-hat联合增强方式改善图像质量,然后通过采用形态学填充的方式寻找标准物体样本集,最后形成权值模板再对梯度图像进行检测、统计计数。实验结果表明,该方法可以很好地在钢管加工过程及出入库中检测出钢管数量,具有较强的实用性。     

电渗析隔网的试验研究——(Ⅱ)隔网水力学性能的研究

隔板网是电渗析器的重要部件。装置的流体动力学压降、极限电流密度、脱盐率和电流效率等参数,在很大程度上取决于隔板网的水力学性能和装置的工艺路线。数年来,美、日、苏等国都先后开展了隔板网的研究,已有不少报导。在这方面,国内则重视不够。为电渗析器设计的需要,我们对五大类型的31种隔板网进行了水力学性能的实验研究。     

电渗析隔网的试验研究 (Ⅰ)隔室框网厚度配比的试验探讨

置于电渗析器工作隔室中的网,起着支撑膜面和搅拌液流的作用。在电渗析过程中,由于隔网对液流的搅拌作用,使界面扩散层的厚度减薄,从而强化了传质过程,即呈现     

基于全波整流频谱分析的水轮机多维气蚀监测系统及应用

建立了一种以多维气蚀分析法为基础,利用全波整流分析法提取气蚀特征信号为手段的水轮机气蚀综合监测系统.该系统通过合理布置大量传感器获取与气蚀相关的多维参数的特征信号,利用全波整流频谱分析信号并多元联合求解得到参数间的函数关系,最后量化它们对气蚀强度的影响.经白山水电厂4号机组测试和应用,证明该系统稳定可靠,能为水电厂的状态检修和经济运行提供有力依据.     

基于面板数据的分位数回归及实证研究

在面板数据模型和分位数回归原理分析的基础上,对分位数回归方法在面板数据模型中的应用作了深入的研究.利用1998~2007年间31个省市的地区生产总值与专利申请量的面板数据分析了自主创新与经济增长的关系,比较了最小二乘法和分位数回归在面板数据模型中的估计结果,结果显示分位数回归方法在面板数据模型估计时具有一定的优势.     

有人驾驶AWID-AWIS车辆动力学控制研究

全轮独立驱动-独立转向车辆(all-wheel-independent-drivesteering vehicle,AWID-AWIS)的全部车轮均可独立驱动/制动、独立转向,具有驱动冗余,其运动控制一般采用分层控制方法实现。针对有人驾驶AWID-AWIS车辆中的整车动力学控制问题,以驾驶员意图和参考模型产生控制目标,使用扩张状态观测器(expanded state observation,ESO)实时估计系统的"内扰"和"外扰",设计车辆动力学自抗扰控制器(active disturbance rejection control,ADRC);对不同驾驶意图下的车辆运动进行控制仿真,讨论系统控制能力对驾驶意图的约束问题,指出消解驾驶意图与控制能力冲突的必要性和工作方向。     

Spark平台上利用网络加权Voronoi图的分散迭代社区聚类并行化研究

针对当下数据大规模增长对计算能力需求的急剧增长,传统独立运行的机器在大规模网络社区中执行社区检测操作时无法提供所需的数据处理能力的问题,提出一种网络加权Voronoi图的并行分散迭代社区聚类法(NWVD-PDICCM)。利用基于网络加权Voronoi图的分散迭代社区聚类方法(NWVD-DICCM)提取大型网络的有效社区结构。结合并行聚类方法,将DICCM方法的操作从串行过程转换为并行计算。利用执行并行社区聚类时的图分区,通过最小化从属工作者之间的通信来加速该过程。仿真实验结果表明,NWVD-PDICCM可以与一系列计算机架构平台共同运行,并且实现基于Spark平台的并行操作,相比其他几种较新的方法,在大规模网络数据处理能力方面得到显著提升。     

刍议人工智能技术在空中交通管理中的应用

近几年人工智能技术发展速度非常之快,在各个行业中都有着非常不错的使用效果,而人工智能技术是计算机技术的一个延伸,是计算机技术在仿效人类智能的行动和能力之后而产生的一个具有很高的科技含量的技术,而且在我国的科学研究领域也有很高的利用率和使用广度,例如在空中交通管理中的应用是非常突出的,就算是空中也会出现交通的拥堵,所以需要采用这样先进的技术来缓解,所以下文浅谈了人工智能技术在空中交通中的发展和应用。     

崎岖地形环境下四足机器人的静步态规划方法

为了使四足机器人能够通过姿态调整提高其自身的地形适应性,给出了机器人姿态调整角的计算方法。四足机器人在行走过程中通过躯干的摆动增加稳定裕度,并使用五次曲线对躯干运动轨迹进行规划,保证了整个运动过程的连续性。另外,为克服机器人无法获取地形信息的不足,规划了一种矩形摆动足足底轨迹。仿真实验结果表明:使用提出的静步态规划方法,四足机器人可以在未知地形信息的情况下,实时、自主、稳定地通过复杂度较高的崎岖地形。