工程车辆翻车时ROPS刚度、斜坡角度和安全带方式对人体损伤的影响

应用有限元与多刚体方法,针对某ZL50型装载机沿30°和45°斜坡翻车过程中司机动态响应进行仿真分析。以人体损伤为评价指标对比分析了不同的翻车保护结构(ROPS)刚度、斜坡角度以及安全带约束方式对司机损伤的影响。结果表明:在能够提供人体生存空间的前提下,ROPS刚度越小,人体受到的损伤越小;斜坡角度的变化影响人体损伤部位;4点式安全带能够有效降低人体头部损伤的几率;安全带形式对颈部损伤影响很小。     

路面质量检测方法及装置

介绍了一种现场道路质量检验方法,利用机械式偏心激振原理,设计了一台移动式激振装置.使激振头产生一定频率和振幅的激振力激打路面,在激振杆上安装一个传感器,可检测出激振头对路面的激打力和频率,根据检测路面相应变形情况进行综合分析,即可检测出路面的质量是否满足设计要求而实现现场检验.该装置体积小,既可作为实验室检测设备,又可在现场进行检验;检测结果完全符合国家标准.     

基于GHM多小波与自适应颜色迁移的信息隐藏算法研究

文章利用GHM多小波一阶变换后最低分辨率子图的4个分量能量分布特性以及自适应颜色迁移理论中lαβ域对颜色的控制力和自适应颜色迁移公式对象素的修改能力,提出基于GHM多小波变换和自适应颜色迁移理论的信息隐藏算法。算法在LL2中嵌入鲁棒参数,以RAID4方式在LH2和HL2中嵌入隐藏信息,在HH2中嵌入脆弱性标识。算法应用Chebyshev混沌映射和遗传算法改变嵌入信息顺序,提高了信息与载体一致性。实验表明,算法的不可见性平均提高24.43%,鲁棒性提高19.25%以上,且感知篡改能力敏锐。     

基于multi-agents的网络防卫体系中预警定位系统的研究与实现

传统的网络安全措施,如加密认证、防火墙和入侵检测系统等,虽然在保护信息的保密性、完整性、可用性和控制访问方面有一定的效果,但在协同和预警方面依然存在不足.文章提出了1个基于multi-agents的网络安全防卫系统,该系统由协同预警定位系统、协同审计系统、安全隔离系统、事故恢复系统等多个模块构成,模块之间由多个多级分层agents来负责通信任务.系统控制中心的agent server负责控制和协调整个安全体系,制定全网统一的安全控制策略.在该系统中,整个网络被划分成不同级别的分区,建立不同级别的协同预警定位系统,各分区既相互协作,又能够独立自治,通过协作的方式共同维护着整个网络的安全.在IPv6环境下测试的结果表明,该系统可以高效进行预警,IDS的捕获率约为95%、漏报率小于6%、误报率小于7%.     

企业价值链价值分配的优化研究

为研究价值链中各企业间价值合理分配的问题,在明确企业价值链中各参与者关系的基础上,从价值分析和成本分析入手,针对价值链中各参与者的不同行为模式,对企业价值链的稳定性问题和价值链调整的合理性问题进行了分析,并给出了价值链稳定性及调整合理性的判定公式和相应经济学解释.阐述了在价值贞献和价值分配之间产生偏差的原因和几种情况,依据博弈论原理建立了价值链价值分配议价模型,模型分析表明存在唯一的子博弈完美均衡,最终可以得到一个均衡策略.研究结果为合理构建和调整企业价值链提供了理论依据.     

低压配电柜（箱）安装的质量控制

从箱体质量、安装质量等方面介绍低压配电柜（箱）安装过程中的质量控制,并总结使用注意事项。     

倾角传感器稳定性测试与分析

为了进一步加强产品质量监管,更加全面地了解倾角传感器的稳定性,随机抽取了两款倾角传感器,针对倾角传感器的启动特性、动态特性和稳态特性进行测试与分析.为了更全面地展示出倾角传感器稳定性,结合倾角传感器在设备上面从启动到稳定工作的整个过程,文章给出较为合理的测试方法和步骤,重点分析了倾角传感器启动时的快速稳定性、动作时的动态跟随性和静态时的稳态特性.测试结果表明,动态特性好的倾角传感器启动时会更快地稳定,而稳态特性相对降低.     

FAGNet:基于MAFPN和GVR的遥感图像多尺度目标检测算法

针对大场景遥感图像内容复杂,并且具有目标种类较多、尺度不一、方向多变等特点,导致遥感图像中目标多类多尺度多方向的问题,提出一种基于多尺度注意力特征金字塔网络(MAFPN)以及滑动顶点回归(GVR)机制的遥感图像目标检测方法.首先利用骨干网络提取多层特征作为MAFPN的输入,MAFPN结合特征融合和注意力机制,在融合多个尺度的特征映射的基础上使用通道域注意力和空间域注意力机制来抑制噪声,增强有效特征复用,提高网络对目标多尺度特征的自适应性;将MAFPN输出的融合特征图输入区域建议网络(RPN)生成感兴趣区域,然后将其送入分类/回归网络;在分类/回归网络中使用GVR机制在预测水平框的基础上增加4个顶点偏移比例参数和旋转因子,将水平框转换为旋转框,以减少边框中冗余区域,使预测得到的旋转边框更贴合目标.在DOTA公开数据集上与多种基于卷积神经网络的经典检测算法进行对比的实验结果表明,该方法的平均检测精度得到显著提高,能够更加准确地检测多个尺度以及多个方向的目标,实现了多尺度目标的鲁棒性检测.     

基于加权平滑l_0范数的单快拍波达方向估计

针对现有基于压缩感知的DOA估计算法估计精度不高的问题,提出一种基于加权平滑l0范数的单快拍DOA估计算法。所提算法采用一种新的加权方式,在构造一个恰当的平滑连续函数后,根据接收数据的初始解确定一个合适的递减的{σ}序列[σ_1,σ_2,?,σ_J],并对每一个σ值,用最速下降法来求解l0范数的逼近函数H_σ(S)的最小值;然后将该σ值作为下一次迭代的初始值,并在每次迭代开始时更新权值,通过多次的迭代获得逼近函数的最小解,即逼近的最小l0范数。通过仿真实验表明所提算法可对DOA进行有效估计,且容易实现、精度较高,与未加权的改进平滑l_0范数DOA估计方法相比具有更好的估计性能。     

α和高斯噪声背景下线性极化阵列波达方向和极化参数联合估计的FLOCC-SMN方法

针对α和高斯混合噪声背景下的线性极化阵列波达方向和极化参数估计问题,提出了一种基于分数低阶循环相关的子空间-最小范数方法。该方法针对α稳定分布过程的特点,利用信号的循环平稳特性,克服了传统的基于二阶矩或高阶累积量无法用于α噪声背景的缺点,弥补了分数低阶矩对循环平稳干扰信号抑制能力的不足。所采用的子空间-最小范数方法不仅减少了传统MUSIC方法的计算量,而且有效地抑制了分数低阶循环相关函数的估计误差。仿真结果表明,本文算法对α和高斯混合噪声及循环平稳干扰信号的抑制能力明显优于分数低阶矩方法。