基于稀疏表示的红外空中目标分类算法

针对红外空中目标,提出了一种基于稀疏表示的快速分类算法.该工作的技术难点表现在训练样本较少,算法需要具有旋转不变性、较高的抗噪性和实时性.针对这些难点,首先根据红外空中面目标的梯度信息和统计特性,计算出图像主方向,然后将主方向旋转至同一参考方向.接着基于稀疏表示原理,把分类问题转化为1范数最小化问题,最后用快速收敛方法得到分类结果.实验结果表明该方法能够达到98.3%的正确率,给测试图像50%的像素叠加噪声后,分类正确率仍大于80%.     

水电站大型地下厂房特殊部位开挖支护技术研究

以我国已建和在建的大型水电站地下厂房洞室施工实践为依据,系统总结了厂房顶拱、高边墙、母线洞等特殊部位的专项施工技术,并总结出了"先中后边、先软后硬","施工分层、一次预裂"及"先洞后墙、通层加固"的技术原则。随后运用三维有限元计算软件,对相关技术的施工效果进行仿真模拟,分析施工工艺对地下洞室施工开挖和围岩破坏的影响,有效地论证了施工技术的可靠性。     

基于水动力模型数据样本的水土流失预测分析

湖泊清淤疏浚过程对水环境及水土流失都有影响。建立了湖泊水文网格分析模型,采用实测数据论证该模型的适用性,重点分析了白马湖水源地在4种疏浚方案实施后水源地保护区水情变化情况,并采用支持向量机(SVM)方法构建水土流失预测模型,对疏浚过程中水土流失情况进行预测。结果表明：对于水深不超过10 m的水源地,清淤深度不超过1.5 m的低水位疏浚工程对水位及流速等影响较大;将流速、水位、流向、COD、总氮、TP等指标作为样本数据构建的SVM水土流失预测模型的预测结果与常规计算结果的误差为0.404%,可以用于疏浚工程前期方案比选及施工过程中水土流失量的控制。     

色谱及色谱-质谱联用技术在国内外毒品检验中的应用进展

当前我国吸毒案件数量持续上升,毒品信息传播与贩毒途径多元化,境外毒潮严重威胁、犯罪手段和犯罪方式越来越呈现出组织化、现代化、暴力化和高技术化的趋势,禁毒斗争面临着严峻的形势,毒品检测的要求也越来越高,难度越来越大,在众多仪器检测方法中,色谱法及色谱-质谱联用法发挥着巨大的作用,尤其在毒品定性及定量检验中更是必不可少的,本文就目前各种色谱技术在国内外毒品检测中的应用;实际检验过程中的具体方法,如生物检材样品的前处理方法,操作技术和瓶颈;未来的发展方向进行介绍,分别介绍了薄层色谱(薄层色谱-质谱联用)、气相色谱(气相色谱-质谱联用)及液相色谱(液相色谱-质谱联用)技术。     

多重分形熵及其在非平稳信号分析中的应用研究

在对信号进行多重分形分析的基础上,提出了对信号进行定量评价的一种新指标--多重分形熵,这种方法能够表征信号能量分布的奇异状况和几何特征分布几率,可用于非平稳信号内在特征信息的精细刻画和准确提取,通过对实际信号的分析表明,提出的方法为设备故障状态识别提供了新手段.     

新型激光切割并联机床的工作空间研究

提出了一种新型激光切割并联机床.在其位置逆解的基础上,通过边界搜索法获得了并联机床的工作空间,探讨了其结构参数对工作空间的影响.最后研究了并联机床的灵活性.研究表明该机床具有较大的工作空间且在有效的工作空间内不产生奇异,是一种理想的应用于激光切割的并联机床.     

多因素下竖向顶管施工引起的土体变形研究

建立掘进机与土体间的摩擦力、后续管道与土体间的摩擦力、开挖面前顶管推力、土体损失四个因素下竖向顶管法施工的力学模型.前三个因素引起的土体变形解根据弹性力学Mindlin解得到;土体损失引起的土体变形解通过随机介质理论得到,最后二者相加获得多因素下总的土体变形理论解.通过算例对计算结果进行了分析,研究了开挖面前顶管推力的改变对土体变形的影响。研究结果表明,土体竖向位移的最大值随z的增大基本呈减小趋势;竖向顶管施工引起土体隆起的范围在距顶管横截面中心线D～10D之间,土体隆起值随着深度的增加而增加;水平位移的最大值出现在距竖向顶管横截面中垂线2.5D处;开挖面前顶管推力对竖向位移的影响范围主要在距顶管横截面中心线±2.5D之间,在影响范围内,其引起的竖向位移随开挖面前顶管推力的增加而逐渐增大;在0z0.5D时,开挖面前顶管推力引起的水平位移主要表现为较小的朝向竖向顶管的移动;在0.5Dz4D时,主要表现为远离竖向顶管的移动,且随着深度增加,水平位移越大。因此,在竖向顶管施工时,需重点关注±2.5D范围内的竖向位移以及0.5Dz4D范围内的水平位移。     

基于Web的开放式数控机床网络化远程监控系统开发

提出了网络化制造环境下,基于Web的开放式数控机床网络化远程监控系统的总体框架,并以激光微造型机为对象进行了系统验证。采用Java 3D技术对数控机床进行三维可视化建模,通过Applet-Servlet-Database模式完成客户端、服务器和数据库之间分布式对象的数据通信,并运用Java本地接口方法实现数控机床远程监控和操作。     

TGBA优化核极限学习机的光伏阵列故障诊断

针对核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)用于光伏阵列故障诊断时准确率不高的不足,提出了 一种基于 TGBA(Tent Mapping and Gaussian Perturbation Strategy Optimize Bat Algorithm)算法优化核极限学习机的光伏阵列故障诊断方法(TGBA-KELM).首先,建立光伏阵列故障仿真模型,提取光伏阵列故障特征参数;其次,引入Tent映射和高斯扰动策略对蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)进行改进,增加种群多样性,提高了算法的收敛速度和全局寻优能力;再次,利用改进后的蝙蝠算法优化KELM的正则化系数和核函数参数,建立最优的故障诊断模型;最后,采用光伏阵列硬件实验平台收集的故障数据验证了 TGBA-KELM算法的准确性和有效性,并与 ELM(Extreme Learning Machine,ELM)、KELM、BA-KELM、TGBA-ELM、BP(back prop-agation)算法对比,实验结果表明,TGBA-KELM具有更高的故障诊断准确率,可用于光伏阵列故障诊断.     

重金属污染防治技术的探讨

重金属造成的环境污染危害日益凸显,是当前迫切需要解决的问题。重金属污染主要体现在废水和土壤污染,本文分析了重金属污染的来源,概述了治理重金属污染废水和土壤的相关研究,提出了解决问题的主要途径。