激光切割光辐射与切割质量关系的研究

为了研究激光切割过程光信号与切割质量的关系,搭建了以切割前沿光辐射作为检测参量的实时检测系统,对切割前沿光辐射的时、频域信号进行了试验研究,得到了不同参数下光信号的变化规律。时域分析表明,无缺陷式样对应的标准方差较低;与无缺陷切割相比,过烧缺陷对应的光信号具有较低的强度和较高的标准方差;挂渣缺陷具有较高的强度和标准方差。频域分析表明,低速切割,光信号主频与切缝表面波纹频率一致;高速无缺陷切割无明显主频;挂渣缺陷具有明显的低频波动。结果表明,燃烧循环理论不仅是切割面波纹形成的主要因素,也是光信号主频产生的主要原因。     

全面自查重点核实江西省宜春市无线电管理局扎实开展台站清理登记工作

为认真贯彻落实国家无线电办公室<关于在部分省开展无线电台站数据清理登记工作(第二批)的通知>精神,根据江西省信息产业厅2006年下半年在全省集中开展无线电台站清理登记工作的部署,宜春市无线电管理局认真、扎实开展了台站清理登记工作.目前,宜春无线电管理局已完成台站清理的准备、自查工作,正在紧张有序地开展核实阶段工作.本文总结宜春市无管局的经验,以供即将展开无线电台站整顿工作的同行参考、交流.     

基于PCA和AdaBoost的改进人脸识别算法研究

利用人脸作为特征的生物识别系统是近年来模式识别和图像处理领域的研究热点之一.介绍了一种改进的人脸识别算法.算法以主成分分析(PCA)算法作为主体,以AdaBoost算法作为辅助,把以投影后人脸特征空间中的欧式距离作为识别的主要评判依据.与传统人脸识别系统相比,新算法可以避免系统在识别前进行人脸检测的巨大运算量,并有效区分人脸和非人脸图像,提高运算效率和识别精度.仿真结果表明,这种改进的算法硬件资源占用少,运算时间短,更适合在嵌入式平台上实现.     

金属氢研究的新进展

简单介绍了金属氢的研究意义和应用前景,详细评述了有关固态氢和液态氢的高压实验方法和新近的研究进展,特别是固态氢的相图、结构,液态氢或氘的电导率测量和物态方程测量等.     

基于嵌入式ARM9的墙面平整度检测仪研究与实现

随着房地产行业的兴起和家庭个人装修的流行,作为房屋验收的一项重要内容,墙面平整度问题越来越受到广泛关注。本文基于嵌入式ARM9平台,研制了一种激光扫描墙面平整度检测仪。首先阐述了墙面平整度检测仪的硬件平台构建,然后阐述了检测仪的Linux软件平台搭建及应用程序的设计,最后用所研制的仪器在房屋内进行了实际检测测试。检测结果表明：该仪器的墙面平整度检测效果良好。与传统的检测方式相比,该仪器能方便、准确、实时地检测墙面平整度,而且制造成本低廉,具有较大的商业价值。     

HTPB推进剂药柱在变温环境下的累积损伤分析

为研究变温环境对固体火箭发动机的影响,基于热粘弹性模型和累积损伤模型,对某HTPB推进剂药柱在变温环境下的应力响应和累积损伤进行了分析计算。结果表明,药柱损伤随着环境严酷度的增大而增大,温度冲击环境比温度循环对药柱产生的损伤要大。在温度冲击环境下,温度范围、推进剂材料参数对药柱的损伤有较大的影响,平衡模量和膨胀系数的影响有相同的趋势。研究结果可为固体火箭发动机的贮存和使用寿命预估提供技术支持。     

考虑孤岛现象的储能系统奇次谐波频谱分析

为了实现对电力储能系统的协调控制能力,提出基于孤岛现象的储能系统奇次谐波频谱分析方法,构建多类型储能系统的奇次谐波检测模型,在孤岛现象作用下进行储能系统的低频成分抑制,将总储能中的低频成分指派给蓄电池,根据储能系统奇次谐波分量,进行超级电容器之间的功率分配,获取能量型储能系统奇次谐波频谱分量,采用波动平抑策略,在考虑孤岛现象作用下,基于模型预测控制算法进行储能系统奇次谐波频谱分析和特征提取,实现功率型超级电容器储能之间的功率优化分配。仿真结果表明,采用该方法进行储能系统奇次谐波频谱特征提取的准确性较好,提高了储能系统的协调控制能力,储能功率得到提升。     

预应力锚索在潘家口41号坝段裂缝处理中的应用

潘家口主坝为低宽缝混凝土重力坝,1994年探测到41号坝段197 m高程左右有一条从坝上游面伸入坝体内的水平裂缝,裂缝沿整个41号坝段分布,伸入坝内最深处达9.34 m,最大缝宽4 mm,已危及大坝安全运行,为进行加固处理,采用了预应力锚索在坝内进行锚固,达到了预期的目的。     

多功能一体化模拟摄像机系统设计

设计了一种全新架构的多功能一体化模拟摄像机系统.利用FPGA驱动电机实现变倍、光圈控制等功能,并且采用一种改进的灰度差分法作为聚焦评价函数,配合相应的搜索策略来控制步进电机的聚焦方向,实现图像的自动聚焦.     

基于灾难性遗忘及组合叠加擦除的跨模态行人重识别预训练方法

面向构建24小时全时段视频监控系统的需要,基于可见光与近红外的跨模态行人重识别受到工业界与学术界的广泛关注.然而,目前大部分跨模态行人重识别任务都试图利用在ImageNet上预训练的模型来提前学习模态内共性特征,但ImageNet与跨模态行人数据模态差异较大,且预训练过程中将颜色信息作为判别特征之一,导致预训练中学习到的共性特征并不适用于无色彩红外图像的信息表示.本文提出了一种基于灾难性遗忘及组合叠加擦除的自监督跨模态行人重识别预训练方法,首先利用提出的灾难性遗忘评分来对预训练数据进行筛选,旨在减小预训练数据与后续任务数据存在的域间差距,进一步减少模型训练时间.其次,针对传统跨模态识别中的关键区分性特征提取,本文设计了一种强通道数据增强策略,通过对R、G、B三通道的通道级擦除与组合,生成了颜色迥异的多类型样本,有利于促使模型关注于纹理信息而非颜色信息.最后基于本文提出的跨模态数据筛选指标以及通道增强策略,构建了跨模态任务的自监督学习框架.实验结果表明,本文提出的预训练方法所训练的ResNet50网络在迁移到众多跨模态行人重识别方法时优于目前主流自监督预训练方法,其中在经典方法 AGW的...