基于深度学习的苹果糖度和霉心病检测新技术

基于光谱数据的偏最小二乘等回归算法是当前苹果糖度和霉心病无损检测的常规方法,但在实际应用中仍存在检测结果离散度大的问题。基于卷积神经网络提取图像非线性特征能力强的特点,并考虑到同一个苹果的糖度和霉心病两种光谱信息之间应具有关联性,提出一种基于全部光谱信息的深度学习回归方法。通过搭建两套光谱检测设备,分别检测常规的糖度和霉心病光谱信息,融合两种光谱数据作为神经网络的输入信号,经过定制的神经网络结构处理,将输入信号转变为高阶特征,最终输出预测结果。实验结果表明,本方法具有较高的检测准确度,且能同时检测糖度和霉心病,提高了检测效率。     

高速旋翼机典型构型发展与对比分析研究

研究高速旋翼机两种典型构型——倾转旋翼机和共轴刚性旋翼机的代表机型V-22和S-97的发展情况和两种构型的关键技术,并对V-22和S-97的主要性能进行对比,提出未来高速旋翼机的应用前景和对我国发展高速旋翼机的启示.     

三亚崖州湾科技城:面向空间布局与管控的智慧城市规划创新

<正>引言新一代信息技术深刻地影响着城市的变革。新技术、新业态,智能化的生产、消费与人际交往方式,催生出新的空间生产模式。新时期的城市规划面临着创新的迫切要求,需要通过与智慧城市的深度结合,提出针对变化中的、不断智能化演进的空间规划方案。本文以三亚崖州湾科技城智慧城市专项规划为例,阐述通过规划的创新,实现智慧城市建设与空间规划和城市设计的深度融合。     

萨拉齐

<正>我站在博物馆前,看着门口张贴的闭馆消息,感到无比懊恼和失望。在这么一个严寒的冬日,我跑到这个偏远的地方干什么呢？我从包头一路来到萨拉齐,来到这个大多数人一辈子也不会来的小地方,无非就是因着《敕勒歌》的情节。造访一座小城就为了一座博物馆,只因为博物馆名字来自于一首小时候听过的古代民歌。这个旅行的动机过于浪漫以至于矫情。直到浪漫的想象和自我陶醉在冰冷的现实面前被击得粉碎。如果我善于从过往生活中总结教训的话,这是早该意料到的。     

基于M型标准块的视觉引导机器人系统手眼标定方法研究

针对线结构光传感器引导的机器人系统的手眼标定问题,提出了一种以M型标准块为标定物的方法。该M型标定物的两条平行的脊线作为约束,基于两条平行脊线的约束建立包含手眼关系、机器人运动学以及两条直线位姿参数误差的模型。首先基于定点约束求解手眼关系初值并以此为基础解算出直线位姿参数的初值,然后通过最小二乘法解算误差参数并补偿到模型中,不断迭代直至计算的误差参数小于阈值,最终得到最终的机器人手眼关系及运动学误差参数。为了验证标定方法的有效性,以某精加工平面为被测物,利用线结构光机器人系统对平面进行测量,得到平面点云;拟合最小二乘平面,计算点到平面距离的均方根值作为评价依据。分别对所述M型标准块和标准球两种方法进行了实验对比,结果表明,相较于标准球方法,所述M型标准块方法得到的均方根误差由0.152 mm减少到0.080 mm,均方根误差的标准差由0.043 mm减少到0.005 mm,其标定结果的精度及稳定性得到显著提高。     

成品内保温风管在城市副中心剧院项目中的应用

探讨场外预制化成品内保温风管、场内吊装的新施工工艺,将传统镀锌钢板风管制作、风管保温、风管隔热、风管防火包覆等工序场外集成预制,形成成品内保温风管,风管进场后直接吊装,极大减少了高大空间频繁登高作用的降效、密集竖井及紧凑机房内无安装空间的质量失控,有效减少了通风工程施工绝对工期时长并显著去除了风管安装缺连接件、漏做保温等质量通病。     

VC维期望上界最小化的最小二乘支持向量机

机器学习是现代计算机技术中比较重要的一个方面,而其中的支持向量机方法也因其良好的性能近年来得到了广泛关注,被应用于各行各业当中。而支持向量机的性能可以用VC维来衡量,VC维是衡量机器复杂性的一种指标,理论上来说,低VC维可以得到很好的泛化。但是,对于以传统支持向量机为基础的一些分类器方法来说,VC维在处理各种各样的数据时,支持向量机的VC维的上界可能是无穷的。尽管在实践与应用中得到了很好的结果,但并不能保证很好的泛化,导致对于一些特殊的数据取得的效果不好。因此,提出了一种改进LSSVM的算法,以LSSVM算法为基础,将VC维上界最小化并找到其期望的最佳投影方案,最后带入到LSSVM算法中来对数据进行分类。实验结果表明,在所采用的基准数据集上,该分类器的错误率低于传统最小二乘支持向量机,这意味着,所提出的算法以近似的支持向量个数使得测试精度优于比较算法,提高了算法的泛化能力。     

基于DT-LSTM的矿山液压支架顶梁疲劳寿命预测

液压支架是矿井综采和综放开采智能工作面的关键支护与放煤设备.针对井下环境存在设备健康评估与故障维护困难、难以对液压支架疲劳寿命进行预测等问题,基于数字 孪 生 技 术 和 长 短 时 记 忆 (Long ShortＧTerm Memory,LSTM)循环神经网络,提出了矿山液压支架顶梁疲劳监测与寿命预测方法.该方法根据矿山液压支架顶梁的结构与工作原理,首先利用有限元法建立液压支架系统仿真模型并采用 ANSYS有限元分析获得液压支架顶梁状态参数与疲劳寿命值的相关数据集;然后利用 ANSYSTwinBuilder构建高置信度的数字孪生验证模型,并根据矿山液压支架顶梁的屈服强度和本构关系等真实的边界条件,进一步验证与优化有限元分析模型;再通过 LSTM 神经网络对训练集进行训练并利用测试集进行测试,以确定液压支架顶梁寿命的预测模型,从而实现对矿山液压支架顶梁疲劳寿命的准确预测,试验验证结果表明,与其他预测方法相比,基于 LSTM神经网络的预测方法性能最优,预测值相比仿真值平均误差仅为１．８％,为液压支架顶梁疲劳寿命预测与管理提供了新思路.     

哈尔乌素选煤厂降低浅槽矸石带煤率的试验研究

矸石带煤率是考核选煤厂生产管理的一项重要指标。准能集团公司对下属选煤厂洗选劣质煤要求矸石带煤小于5%,但实际生产中经常存在超标问题。为了降低矸石带煤率,减少资源浪费,提高分选效率,提高商品煤发热量,哈尔乌素选煤厂决定对劣质煤分选系统开展利用不同分选密度调控矸石带煤率的试验。通过对浅槽矸石采样进行浮沉试验,汇总试验数据,建立数学模型,最终得出的结论为:B系统浅槽分选密度不得低于1.69 g/cm^3,CD系统浅槽分选密度不得低于1.71 g/cm^3。     

内插螺旋立式上行管流场及传热性能的实验研究

通过粒子图像测速流场实验与传热实验相结合,研究了内插螺旋立式上行管的螺旋节距、丝径、中径比等结构参数在不同Re下对流场、阻力及传热性能的影响。结果表明,内插螺旋能够有效扰动和混合管内流体,使管内形成多个纵向旋涡的流体结构、增大管壁附近液体涡量,有利于强化传热。当Re相同时,管内平均流速v、Nu和综合换热性能PEC均随丝径增大而增大,随中径比减小而增大;随节距增大,3种参数均出现增大的趋势,节距大于20 mm后开始减小。管内流体的阻力f随丝径和节距增大而减小,随中径比增大而增大。综合比较,在较低Re时,节距p=20 mm、丝径e=1.6 mm、中径比D/d=0.75时综合传热效果最好。