HCW350轧机的实测研究

通过对ＨＣＷ３５０轧机综合能力的测试，证明了该轧机具有较好的板形控制能力，为普通四辊轧机的改造和ＨＣＷ轧机的研制提供了参考。     

基于混合生物地理学优化的聚类算法

聚类分析是数据挖掘的重要任务之一,而具有易早熟与收敛速度慢等缺陷的传统生物地理优化算法(Biogeography-Based Optimization, BBO)很难满足具有NP(Non-deterministic Polynomial)性质的复杂聚类问题需求,于是提出了一种基于混合生物地理学优化的聚类算法(Mixed Biogeography-Based Optimization, MBBO),该算法构造了一个基于梯度下降局部最优贪心搜索的新迁移算子,以聚类目标函数值作为个体适应度进行数据集内隐簇结构寻优。通过在4个标准数据集(Iris、Wine、Glass与Diabetes)的实验,结果表明MBBO算法相对于传统的优化算法具有更好的优化能力和收敛度,能发现更高质量的簇结构模式。     

三河闸工程技术管理措施研究

一、工程概况三河闸位于洪泽湖的东南角,是淮河入江水道的控制口门,是新中国成立初期自行设计自行施工的大(1)型水闸,解决了因1851年洪泽湖大堤礼坝决口造成的长达102年淮河入江河道没有控制型建筑物问题。工程于1952年10月1日动工兴建,1953年7月26日建成放水。闸身为钢筋混凝土结构,共63孔,每孔净宽10m,总宽697.75m,底板高程7.5m(废黄河高程系)。闸门为钢结构弧形门,重13.32t,每孔设2×100k N卷扬启闭机一台。原设计流量为8000m3/s,加固后设计     

浅议太湖流域综合治理骨干工程良性运行机制建设

太湖流域综合治理骨干工程建成后,流域机构和各级水行政主管部门在建立科学合理的工程管理体制和良性的工程运行机制上开展了大量探索和实践,取得了一定成绩并积累了管理经验,但也存在一定问题。本文结合流域骨干工程运行管理实际,提出了完善运行管理体制和建设良性运行机制的有关建议。     

光电智能导盲器的设计

<正>比赛要求:设计一套盲人导盲光电器械,固定在每个参赛队员身上,引导队员依次通过一个放置平板障碍的直通道,每队参赛队员通过直通     

基于WPKI的双因素认证方案

随着基于互联网的服务(电子商务、电子政务)的普及,为企业资源访问提供强认证的需求显得非常重要,因此双因素认证成为研究的重点.然而当前的双因素认证系统存在信道单一、部署成本昂贵的问题.利用STK技术设计了一个能够实现WPKI功能的安全SIM卡--PK-SIM卡,将WPKI引入基于SIM卡的认证系统中,利用加密短消息作为信息载体,设计并实现了一个双因素身份认证系统.重点介绍了该的组成原理、工作流程,并分析了系统的安全性.     

基于粘滞流体B样条模型的快速非刚体配准方法

基于粘滞流体模型的非刚体配准算法是一种适合个体差异较大配准场合的方法。其关键步骤为求解偏微分运动方程组,但原始算法中采用直接离散结合同步超松弛(SOR)的方法相当耗时。为了缩短求解时间,提出一种基于粘滞流体B样条模型的快速方法。首先利用B样条对速度场进行建模,将方程组未知量转为B样条系数,减小计算负担;接着利用B样条的一些重要性质,推导出基于快速傅里叶变换(FFT)的B样条系数求解方法,进一步加快求解速度。实验结果表明,新算法在保持原始算法相同配准精度的同时,具有很快的计算速度。     

基于超像素暗通道和自动色阶优化的图像去雾算法

针对暗通道先验(dark channel prior, DCP)复原图像中的光晕现象、明亮区域色彩失真、环境光估计不准确等问题,提出了基于超像素暗通道和自动色阶优化的单幅图像去雾算法。首先,由改进的White Patch Retinex算法增强图像并计算精确环境光。接着,在传统暗通道去雾算法中引入超像素图像分割和引导滤波算法,使透射率估计的稳健性与精确性得以提升。然后,采用自适应容差对明亮区域的透射率进行补偿,有效抑制明亮区域色彩失真问题。最后,以自动色阶优化算法提高图像对比度。将本文去雾算法与其他算法从主观和客观两个维度进行比较,实验结果表明：采用不同算法对不同浓度的自然雾图进行对比实验,信息熵提高0.2 bit,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)提高0.8 dB,运行效率提高。该算法对不同浓度含雾图像具有良好的适应性,复原图像色彩真实、纹理清晰、细节丰富,去雾效果良好。     

基于BP神经网络和多因素权重法的风电机组载荷预测和分析

基于BP神经网络,建立了风电机组关键部位载荷的快速准确预测方法。以风电机组关键参数风速、空气密度、湍流强度、入流角、风切变、偏航误差角等为自变量,以机组关键部位载荷作为输出变量,建立用于快速预测机组关键部位载荷的BP神经网络模型;然后基于多因素权重法对风电机组不同参数的影响权重进行分析,获得影响风电机组载荷的关键变量。结果显示:基于叶素-动量理论模型计算得到不同风况下风电机组关键部位载荷,然后设置合理的神经网络结构以及合适的神经网络参数,可以实现对不同风况下风电机组关键部位载荷的预测;对于叶根和塔底的平均载荷和极限载荷4个不同的变量,风速、空气密度、湍流强度、入流角、风切变、偏航误差角等参数影响的权重各不相同。     

2D-C/SiC复合材料偏轴拉伸力学行为研究

通过对2D-C/SiC复合材料试件进行不同偏轴角度的拉伸实验,研究了偏轴角度对材料拉伸力学特性的影响。通过应变片分别测得了材料加载方向和纤维束方向上的应力-应变行为,对比分析了偏轴角度对上述应力-应变行为的影响;并结合试件断口扫描电镜照片,阐释了纤维束方向上拉伸和剪切损伤间的相互耦合效应。实验结果表明,材料的拉伸模量和强度随偏轴角度的增大出现明显下降;材料纤维束方向上的拉伸损伤和剪切损伤具有显著的相互促进作用。最后,以材料0°拉伸和45°拉伸实验数据为基础,建立了材料的偏轴拉伸应力-应变行为预测模型,模型预测结果与实验结果吻合较好。