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51.
本文对钢壶嘴曲线焊缝自动焊接方法的选择、曲线自动焊机的设计原理作了论述。并对焊接工艺技术问题提出了要求。焊接试验与试生产证明:焊缝质量优良,焊接成品率为95%,焊接生产率为1件/min,达到设计要求。 相似文献
52.
在船舶上拍摄红外传感图像的过程中由于船舶的摇晃而导致的运动模糊,会降低图像的质量.根据运动模糊图像的特性,分析了运动模糊图像的退化模型与特性.首先对倒频谱进行了二值化,并运用Radon变换确定了点扩散函数的模糊角度,然后使用模糊尺度迭代与维纳滤波得到复原图像,再对其进行边缘检测,通过计算累计边缘数确定了模糊尺度.最后对不同模糊程度的图像计算参数并复原,实验结果表明了算法的有效性. 相似文献
53.
多数石油炼化企业在生产过程中采用基于PID控制算法的DCS控制系统,但由于部分工艺在控制过程中存在大滞后,强耦合,非线性及时变性较强等特征,现有的控制算法存在一定局限性,使得控制效果受到影响。在分析了现有控制策略存在的问题后,根据系统控制特点提出一种基于无模型自适应控制技术的控制策略,经过实验验证,证明其可以改善现有算法下存在的控制回路品质不高的问题,提高装置运行的平稳性。 相似文献
54.
<正>每个以太网设备在出厂时都有一个唯一的MAC地址,为什么还需要为每台主机再分配一个IP地址?或者说每台主机都分配唯一的IP地址,为什么还要在网络设备(如网卡,集线器,路由器等)生产时内嵌一个唯一的MAC地址呢?主要原因有以下几点:(1)IP地址的分配是根据网络的拓朴结构,而不是根据谁制造了网络设置。若将高效的路由选择方 相似文献
55.
56.
在传统的地图可视化中,面对海量地图标记物展示会采用点聚合的方式,但是各类点聚合算法都是运行时计算,没有分层机制,在海量点的散开展示时,对于地图标记物堆叠没有过滤机制。针对这一问题,提出了分层的网格划分实现海量地图标记物聚散一体化解决方案。该方法对分层网格中心点构建K-D树索引,对海量点构建四叉树索引,通过索引和存储技术,实现了聚合的高效查询。对海量点散开时增加网格过滤,消除堆叠问题。在实验案例数据集上进行对比,结果表明,与传统的点聚合方案相比,在数据量大的情况下,计算性能显著提高,对海量标记物散开展示增加过滤算法,有效提升了用户体验。 相似文献
57.
目的 解决传统包装机械存在的包装速度慢、包装质量堪忧等问题,满足包装机械的高效率、高精度等要求,提高食品包装的自动化水平和包装企业的经济效益。方法 对具有较大潜力的永磁同步电机,进行控制器和控制方法的研究与改进,并最终选定自抗扰控制器,对自抗扰控制器中非光滑函数fal进行改进得到连续平滑的tal函数,使其减小在原点周围的颤振,并且基于tal函数重新设计非线性状态误差反馈率和扩张状态观测器,以取得对永磁同步电机更好的控制效果。结果 仿真表明,tal函数比fal函数具有更好的平滑性和连续性。基于改进型自抗扰控制的永磁同步电机具有更好的动态性能、稳态精度、抗扰能力和跟踪能力。结论 文中优化后的永磁同步电机伺服控制系统,适用于高精度、负载变动频繁的场合,能够有效地提高包装自动化水平,满足高效率、高精度的包装行业要求。 相似文献
58.
目的 提高航运物流路径轨迹信息的挖掘精度和安全效率。方法 对宁波舟山港条帚门水域窄口航道船舶的类型、数量、长度进行统计分析,对货运船AIS物流路径轨迹异常进行识别与修复。考虑船舶实际航行的环境因素,提出一种新的数据纠偏方法。考虑船舶属性与环境因素,以通航宽度和三自由度运动学的转向能力识别异常数据,然后运用Bi-LSTM法对筛选后航运物流路径进行轨迹修复。结果 所提筛选方法不需要轨迹聚类或建立额外的模型进行判别,筛选数据量占总数量的34.26%,修复后的AIS货船物轨迹数据量在原有基础上提升了115.34%。结论 使用文中方法可以有效纠偏和修复异常航运物流路径轨迹数据,为航运物流轨迹数据挖掘提供一定的基础方法。 相似文献
59.
60.
复杂分布数据的二阶段聚类算法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种用于复杂分布数据的二阶段聚类算法(two-phase clustering,简称TPC),TPC包含两个阶段:首先将数据划分为若干个球形分布的子类,每一个子类用其聚类中心代表该类内的所有样本;然后利用可以处理复杂分布数据的流形进化聚类(manifold evolutionary clustering,简称MEC)对第1阶段得到的聚类中心进行类别划分;最后综合两次聚类结果整理得到最终聚类结果.该算法基于改进的K-均值算法和MEC算法.在进化聚类算法的基础上引入流形距离,使得算法能够胜任复杂分布的数据聚类问题.同时,算法降低了引入流形距离所带来的计算量.在分布各异的7个人工数据集和7个UCI数据集测试了二阶段聚类算法,并将其效果与遗传聚类算法、K均值算法和流形进化聚类算法做了比较.实验结果表明,无论对于简单或复杂、凸或非凸的数据,TPC都表现出良好的聚类性能,并且计算时间与MEC相比明显减少. 相似文献