基于平滑化区域填充的水下图像倒影去除研究

为了有效去除水下图像倒影,而不影响水下图像细节信息完备性,研究一种基于平滑化区域填充的水下图像倒影去除方法.通过Lab颜色模型和K-means聚类识别水下图像倒影区域,计算含倒影水下图像各个像素RGB颜色分量的最小值,并导进和含倒影水下图像的灰度图中,实现图像增强处理,在需填充区域中心设置一个符合平滑填充条件的窗口尺寸...     

蜂窝结构的错位散斑无损检测技术

介绍了自行研制的激光错位散斑无损检测系统。利用该系统对多种蜂窝结构的人工缺陷样件进行了检测,得到满意的结果。从检测灵敏度、可靠性、效率等方面对激光全息和错位散斑技术进行了比较,证明激光错位散斑是一种非常有效的新型光学无损检测技术。     

海上平台用某型燃机发电机组箱体及通风系统设计

针对海上平台应用的某型燃机发电机组进行箱体及通风系统成套设计,通过声学分析、CFD分析,研究其过滤性能、消声性能及内部流场性能,以保证其能够满足机组长时间运行考核工作需求。     

大功率重型燃气轮机技术的新发展

燃气轮机是每一个国家能源领域都会应用的战略性产业,被广泛应用于能源行业的大型设备应用中,全世界为了环境保护事业,加大对能源行业技术的发展与研究,另外,不仅应用于能源技术领域,在我国国防事业、电力系统中,燃气轮机都有不可代替的作用,全世界对于燃气轮机的研究一直在进行中。同时,愈加发达的技术科技水平使得科研人员不断在扩大燃气轮机的大招规模,即大功率重型燃气轮机技术的发展与应用。总的来说,燃气轮机是内燃机的一种,本文在介绍内燃机与燃气轮机的区别之上,主要研究内燃机的发展状况与技术研究,仅供参考。     

传输设备时钟导出功能测试方法研究

传输设备时钟导出功能在同步网组网中有不可或缺的重要作用,但现行行业标准对于时钟导出功能测试方法尚没有具体描述。本文探讨了采用增加频偏的方法验证设备时钟导出功能的有效性,可以用于现场验收测试等实际场景,弥补了有关标准的不足。     

1420mm冷连轧机五机架轧辊不平衡动态仿真

以1420冷连轧机五机架冷连轧机为背景,建立六辊冷连轧机轧辊不平衡的动态模型,并对该模型进行了仿真。共有2种情况:一种情况是摩擦系数不变,而辊径变化时上下辊的不平衡量及其曲线;另一种情况是辊径不变时,摩擦系数变化时上下辊的不平衡量及其曲线;然后进行仿真结果的分析。     

铀矿地质钻探钻月效率影响因素分析及提升建议

铀矿是我国重要的战略矿产资源,国家有关部委、中国地质调查局、中国核工业地质局,以及四川、山东、宁夏、广西等多省和自治区均明确在新一轮找矿突破战略行动中加大铀矿地质工作投入。本文结合中国核工业地质局2021—2022年生产中科研项目成果以及部分地勘单位良好的工艺实践,建立钻月效率计算模型,系统分析了铀矿地质钻探生产效率影响因素,并针对性地提出了钻探生产全过程的提质增效建议,包括提高纯钻速度、台月时间利用率、实钻率以及生产台时利用率等4方面的具体建议,为地勘钻探工艺进步和管理提升提供参考依据。     

自编码器在水质监测点位优化中的应用

水是我们人类赖以生存的必要元素之一,水质的监测结果是进行水质量控制的依据.在一个区域或者流域内就有很多水质监测点位,随着人口增长、工业发展、土壤变更,整个流域发生了很大的改变.原来的点位就存在误选或者偏多、重复性的问题,就需要采取一些措施,尽量用少的点位全面的表现水质的分布,节约人力,物力.为了解决这一问题,本文所提出...     

有人机/无人机协同作战机群PHM顶层架构

故障预测与健康管理(PHM)技术作为新一代飞机设计与使用中的关键技术和重要组成部分,受到国内外专家学者的广泛关注.针对未来航空装备无人化、协同化的特点,利用系统工程的方法对有人机/无人机协同作战机群PHM系统进行场景分析,通过系统用例图与活动图建模对系统需求进行分析综合,提出了一种面向机群的PHM系统顶层架构,包括功能...     

Elman神经网络在优化空气预报模式结果中的应用

空气质量与人们的生活息息相关,空气质量的预测结果是进行空气质量控制的依据.因此,提高空气质量的预测精度是本文研究的重点. CMAQ (Community Multiscale Air Quality modeling system)和CAMx (Comprehensive Air quality Model with extensions)是两种常用的空气质量数值模式,其工作原理是通过大气物理化学方法模拟污染物传输转化过程,进而预测空气质量.空气质量数值模式的输入文件质量会影响到空气质量的预测精度,为了提高空气质量预测的准确率,本文提出了一种基于Elman神经网络的优化方法,该方法在CMAQ和CAMx两种空气质量数值模式基础上利用Elman神经网络优化预测结果.首先,运行空气质量模式CMAQ和CAMx得到预测结果,然后对预测结果进行预处理,处理后的预测数据和实测数据一起作为Elman神经网络的输入,进行模型的训练,最后得到神经网络模型.通过对测试数据集的验证和分析,实验结果表明,该方法表现出比单一空气质量数值模式更高的准确率.