资产管理模型及其应用

简要介绍了水电厂资产管理系统的构成，从中引出了以设备为中心、以工作单为主线的资产管理模型，并说明了该模型在水电厂资产管理系统中的应用效果。     

由拱管组成的复合管段固定支架受力计算

根据工程设计的实践，介绍了由拱管和波纹补偿器所组成的复合管段的固定支架受力计算方法和注意事项。     

边界对齐的平滑三维对称标架场

为了把广泛应用于网格四边形化和纹理合成的二维表面标架场拓展到三维,提出一种生成三维对称标架场的方法.不同于表面对称标架场(四对称方向场),二维标架场的对称性能用一个切平面的旋转角度来表示,而三维对称标架场的对称性却不能这样简单地表示.为了解决这个问题,利用球面函数来获得一个对称性表述,该表述对于绕任意一个轴的π/2旋转以及它们的复合是不变的.基于球面函数的表示可以获得一个有效的标架场光顺程度的度量,并以球面调和分析进行加速计算;基于一组边界约束,可以通过极小化这个度量函数来获得一个光顺的标架场,该标架场在表面上能很好地对齐法线.最后通过表面投影、流线追踪和奇异点来可视化这个标架场,并将这个光顺的标架场用于六面体网格生成,且讨论了它在生成高质量纯六面体网格方面的潜力,其与表面标架场在生成四边形网格方面的潜力是一致的.     

基于中间件技术的变电站温升在线监测预警系统设计

针对由于各种原因引发变电站发热方面的故障,设计了变电站温升在线监测预警系统,建立了基于中间件技术的变电站温升在线监测预警系统框架模型。采用组件式开发技术设计并实现了变电站温升在线监测预警系统,将系统的构成组件分为界面型组件及数据维护组件。组件式系统能够根据企业需求的变化实现快速重构,提高了信息系统的柔性。     

ZigBee网络中孤岛节点快速处理算法研究

研究ZigBee网络孤岛节点的搜索和处理,快速减免孤岛节点提高网络资源利用率。针对节点间因配置或接口协议不统一而造成孤岛节点的出现,传统的基于广度搜索的处理方法需要逐一遍历所有节点从而搜索出孤岛节点,造成搜索效率不高、网络资源利用率较低的问题。为解决上述问题,提出了基于节点帧的孤岛节点处理方法。利用ZigBee网络树型结构的特点,只有父节点中可能存在孤岛节点,因此通过判断网络节点是否为父节点并将结果保存在节点帧中,根据节点帧找到网络中有限的父节点并从中监测出孤岛节点,避免了遍历所有网络节点而造成的搜索效率不高的问题。仿真结果表明,节点帧方法能够快速搜索出ZigBee网络中的孤岛节点并作减免处理,有效提高了网络资源的利用率。     

基于信息元的教学资源组织系统设计与实现 *

以文本类型教学资源为研究对象,在领域知识可拓信息网模型和CELTS-3的基础上,阐述了基于信息元的教学资源组织系统设计与实现过程,包括信息特征元数据描述框架、特征词获取、信息元距离度量、信息元匹配规则以及匹配算法等.该系统通过有限的信息元描述无限的资源,实现了教学资源的高效组织,支持学习过程中资源自动重组.     

预测帧编码中基于场景信息的宏块模式跳过算法*

在对场景信息进行分析的基础上,提出了H.264/AVC中预测帧的一种快速算法.对于未发生场景切换的预测帧,采用INTRA模式跳过算法(IMSA),跳过该帧中所有的INTRA模式的决策过程.对于发生场景切换的预测帧,跳过INTER模式的决策过程(PMSA).仿真结果显示,与采用完整的率失真优化(RDO)决策过程相比,未发生场景切换时,所提方法能减少30%～60%的编码时间;发生场景切换时,能减少60%～70%的编码时间,并且未导致明显的图像质量下降和码率的增加.     

基于Host Link FINS协议的PLC远程通信

以欧姆龙公司CP1H型号的PLC为应用背景,设计了基于Host Link FINS协议的PLC设备远程监控系统.该文提出了基于串口的远程通信方案,并且详细分析了Host Link FINS协议的结构和指令格式,用MFC实现了监控软件的设计,完成监控软件与欧姆龙PLC的数据通信功能,实现监控软件对PLC的远程监控.经过现场的测试和运行,该监控系统稳定可靠,性能较高.     

帧转移型CCD图像去smear效应研究

作为无快门CCD的固有缺陷,Smear效应严重影响其在遥感成像探测领域的应用。通过对帧转移型CCD成像过程中smear效应产生机理的分析,提出了一种减小甚至消除smear效应的方法,即下传虚拟参考行法。利用该方法对一台成像光谱仪输出信号进行校正,很好地实现了smear效应影响的消除,从而证明该方法的可行性。同时,也证明了下传虚拟参考行法对其他任何类型CCD的适用性。     

一种道路车辆监控视频中的关键帧提取方法

针对道路监控视频中特定车辆图像序列的关键帧提取问题,在运动对象检测的基础上,提出一种关键帧提取方法。将积分通道特征和面积特征作为图像特征描述子,结合Ada Boost训练分类器,实现道路监控视频车辆序列图像中关键帧的提取。通过运动对象前景检测技术获得出现在监控区域的运动车辆最小外接矩形图像序列,选择满足监控分析需求(车牌清晰度高,能判断车型)的若干帧作为正样本,其他不满足监控分析需求的作为负样本,提取样本图像的面积特征和积分通道特征,利用Ada Boost方法训练得到一个分类器,使用Ada Boost分类器对测试样本进行分类,根据打分规则提取关键帧。实验结果表明,该方法能提取运动车辆从进入到离开监控区域的序列图像帧中最清晰的图像,实现道路车辆监控视频分析数据的有效压缩。