无人驾驶矿卡线扫描传感器布设高度优化

为推进国内智慧矿山建设,解决露天矿无人驾驶环境感知这一关键技术中传感器布设相关参数较少的问题,利用满足视距要求的竖曲线计算公式,结合露天矿道路设计规范,研究了露天矿无人驾驶矿用自卸卡车行驶至3种等级下的露天矿道路凸形竖曲线遇到障碍物时能安全停车制动的视线高度,即露天矿无人驾驶矿用自卸车传感器的最低布设高度。此外还分析了可视范围内道路端固定装置的合理高度范围。研究表明:我国大型露天矿常用矿卡的最低布设高度范围为2.2～3.3 m;不同等级露天矿道路的凸形竖曲线上固定装置的最佳布设高度为0.8～1.67 m。研究结果可为采用间断工艺生产的露天矿安全运输提供设计参数支持。     

QTZ8041型塔式起重机塔身结构静力分析与模态分析

以QTZ8041型平头塔式起重机塔身标准节结构为建立模型对象。在不进行模型简化的条件下,采用M I DASMesh Free仿真软件对该型号塔机的塔身结构进行静力分析及模态分析。分析三种危险工况下塔身结构的安全性及合理性。对塔身结构的改进优化有很强的指导意义。     

环路热管中Ti64ELI毛细芯传热能力的实验研究

在环路热管(LHP)中,蒸发段的结构最为复杂,而其中的毛细芯是直接影响热管工作性能的部分,因此有很大的研究价值。为模拟LHP中毛细芯的真实运行情况,设计了一台在常温下测定毛细芯工作时表面温度的实验装置,对环路热管蒸发段毛细芯的传热能力进行独立的实验研究,分别采用乙醇和水为工质,在不同的加热功率下,计算毛细芯的有效热导率。研究发现,在低加热功率下,含乙醇的毛细芯的有效热导率要高于含水的毛细芯的有效热导率;而在高加热功率下,实验结果正好相反。本次实验的结论对于毛细芯传热性能的评估具有一定参考价值,也可以为LHP蒸发器的模拟仿真提供一定的实验数据。     

常温下超声辅助合成乙酸酯的影响因素研究

以乙酸、正丁醇、正戊醇、正己醇和正辛醇为原料,浓硫酸为催化剂,在常温下用超声分别制备了相应的乙酸酯类物质。实验针对有无超声、超声频率、超声声强、温度、催化剂用量等参数对催化合成乙酸酯类物质的影响。优化了30℃条件下的工艺条件为:声频10 kHz,声强1.0 W/cm2,催化剂用量1.0%(体积比)。实验结果表明,超声在室温下辅助合成乙酸酯类均有很好的效果,酯化率均能达到50%以上。该方法反应条件温和,操作简单且反应速度很快。     

风挡加温控制器模拟及测试系统设计

设计了一套民用飞机风挡加温控制器地面功能模拟与测试系统。以PXI总线控制器为主控计算机,利用数据采集卡采集/模拟需要的信号,通过继电器进行开关量信号以及故障信号的模拟,利用移动客户端远程控制模拟器的运行。介绍了风挡加温控制器的模拟器硬件设计,包括电源模块的电路设计、I/O模块的电路设计。     

二氧化碳热泵热水器微通道气体冷却器的仿真分析

设计了一种用于二氧化碳热泵热水器的新型微通道水冷气体冷却器,用有限单元法建立了换热计算模型并编制程序。对微通道内CO₂和水侧的流动与换热进行了数值仿真;运用该模型分析了各种参数下气体冷却器的换热性能及CO₂侧的压降。可用于指导优化设计。     

催化臭氧化法深度处理印染污水的实验研究

采用浸渍法制备的MnOx/Al2O3作为催化剂,对生化处理后的低浓度印染污水进行催化臭氧氧化深度处理。实验考察了多种因素对COD去除率的影响。催化活性最高的工艺条件是:初始pH值为3.0,粒径为2~3 mm,催化剂投加量为50 g。叔丁醇的加入降低了COD的去除率,催化剂作用的机理包括两种途径:催化臭氧氧化分解产生了高活性自由基和催化剂吸附有机物,形成较强的亲核部位。催化剂重复使用次数的实验表明,锰溶出导致催化活性降低。     

引信视频放大器的非线性设计

引信视频放大器非线性参数的合理设计,不仅能保证系统动态范围与灵敏度,与噪声调相波形相结合,还能提供引信抗干扰能力,从而保证导弹在恶劣电磁作战环境中的生存和作战能力。     

区域干旱遥感监测模型研究进展

简要介绍应用遥感手段进行区域干旱监测的科学意义和应用价值,按照波段划分,将区域干旱遥感监测模型和方法归纳为热红外、可见光-近红外-热红外和微波三个部分,分析了目前的模型与方法中存在的问题和难点,应用遥感数据源反演地表参数带来误差及地面实验验证模型等需要解决的问题,最后对未来的工作和研究重点提出建议。     

基于带有噪声输入的稀疏高斯过程的人体姿态估计

高斯过程回归（Gaussian process regression,GPR）是一种广泛应用的回归方法,可以用于解决输入输出均为多元变量的人体姿态估计问题.计算复杂度是高斯过程回归的一个重要考虑因素,而常用的降低计算复杂度的方法为稀疏表示算法.在稀疏算法中,完全独立训练条件（Fully independent training conditional,FITC）法是一种较为先进的算法,多用于解决输入变量彼此之间完全独立的回归问题.另外,输入变量的噪声问题是高斯过程回归的另一个需要考虑的重要因素.对于测试的输入变量噪声,可以通过矩匹配的方法进行解决,而训练输入样本的噪声则可通过将其转换为输出噪声的方法进行解决,从而得到更高的计算精度.本文基于以上算法,提出一种基于噪声输入的稀疏高斯算法,同时将其应用于解决人体姿态估计问题.本文实验中的数据集来源于之前的众多研究人员,其输入为从视频序列中截取的图像或通过特征提取得到的图像信息,输出为三维的人体姿态.与其他算法相比,本文的算法在准确性,运行时间与算法稳定性方面均达到了令人满意的效果.