融合共现推理的Faster R-CNN输电线路金具检测

为促进目标检测模型与电力领域业务知识有机融合,缓解金具样本间长尾分布问题,有效提升输电线路金具的自动化检测效果,提出了融合共现推理的Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)输电线路金具检测模型。首先,深入研究输电线路金具结构化组合规则,通过数据驱动的方式以条件概率对金具目标间的共现连接关系进行有效表达;然后,结合图学习方法,利用学习并映射的共现概率关联作为共现图邻接矩阵,使用基线模型(Faster R-CNN)提取的特征向量作为图推理输入特征,以自学习的变换矩阵作为共现图传播权重,完成图信息传播并实现有效的共现推理模型嵌入。实验证明,融合共现推理模块的Faster R-CNN模型较原始模型提升了6.56%的准确率,对于长尾分布样本中数量较少的金具性能提升尤其显著。     

上海地区污水源热泵制冷工况实验研究

城市污水具有温度相对恒定,冬暖夏凉的特点,是一种优良的低温热源,与热泵结合具有很好的节能前景.搭建了热泵实验平台,并以上海市某污水厂的二级出水为热源,研究了污水源侧流量、用户侧流量、进口温度对制冷工况下系统性能系数的影响;基于实验数据,对系统的性能系数进行拟合,并与实际结果进行了验证.研究结果表明,系统性能系数随用户侧进口温度的增加而缓慢增加;随污水源侧流量、用户侧流量的增加而明显增加;系统性能系数的拟合结果可以较好地反映系统的实际运行工况,平均误差仅为3.35%.     

办公建筑中空调形式对室内外PM2.5浓度相关性的影响

室外PM2.5可通过新风及围护结构缝隙渗透至室内,室外PM2.5较高时尤为明显,结果导致室内空气中的PM2.5浓度上升。为了研究空调形式对室内外PM2.5浓度相关性的影响,在2015年夏季对重庆某办公建筑中采用不同空调形式的室内外PM2.5浓度进行了实测。实测结果发现：集中式空调、分体式空调和非空调房间室内外PM2.5浓度比变化范围分别为0.59～0.76、0.47～0.76、0.71～0.91。室内外PM2.5浓度相关性系数的排序为：集中式空调环境（0.94）> 非空调环境（0.92）> 分体式空调环境（0.77）,研究结果表明,办公建筑的空调形式,对室内外PM2.5浓度的相关性有影响。     

地球敏感器成像仿真与检测方法

针对地球敏感器的设计与仿真需求,研究了地球椭球成像、大气轮廓、晨昏线及背景星空成像,实现了高精度地球敏感器成像仿真;并在此基础上比较实验了圆拟合、椭圆拟合等不同地球边界拟合及地心检测算法的性能,根据系统在轨运行特点,提出了分步地球图像检测算法.一方面克服单纯圆拟合方法带来的地球扁率误差,另一方面利用轨道先验知识克服椭圆拟合过程中的长轴不稳定性.仿真实验证明,该方法有效地提高了敏感器检测精度及系统鲁棒性,并且时间复杂度低,满足在轨要求,能够有效促进各型地球敏感器的性能提升.     

面向复杂形面匹配的边界特征提取方法

针对车身封闭件装配过程中的匹配优化问题,提出一种面向复杂形面匹配的边界特征提取方法.对匹配边界特点进行分析,确定边界点的提取信息、采样间距大小及其搜索邻域.对采样后的点云数据,建立k-d树进行索引.对采样点在搜索邻域内的邻近点建立最小二乘微切平面,利用投影到微切平面局部坐标系内的邻近点分布特性,判断边界特征点及其匹配特征.案例分析验证了该方法在处理复杂形面匹配边界特征点提取时的有效性,在不影响匹配效果的前提下,本文方法可显著提高复杂形面边界特征的提取效率.     

模糊系统结合蚁群算法的金具温升建模

为了得到准确可靠的阀厅连接金具温升模型,运用模糊系统结合蚁群算法的方法进行建模。在分析基本蚁群算法与梯度下降法优缺点的基础上,将两种方法结合形成改进蚁群算法,即在基本蚁群算法基础上应用梯度下降算法。通过试验得到的训练数据分别用基本蚁群算法、梯度下降算法、改进蚁群算法训练模糊系统,改进蚁群算法的收敛效果优于其他两种方法;通过试验得到的测试数据对4种方法所得的模型进行测试,由改进蚁群算法训练模糊系统所得模型的测试效果是最好的。结果表明,若能通过试验得到足量训练数据,用改进蚁群算法训练模糊系统的方法对阀厅连接金具的温升进行建模是可行的。     

合肥地铁深基坑开挖对临近建筑物沉降的影响分析

城市地铁建设常位于建筑物众多的城区,为避免影响周边建筑物的安全,必须严格控制因基坑开挖引起的建筑物沉降。本文通过对合肥地铁二号线潜山路站周边建筑物沉降量的监测值进行分析,并结合数据拟合的曲线,探讨了基坑开挖过程中建筑物沉降的一般规律,为以后的施工和将来的地铁建设提供指导和建议。     

三边形桅杆风荷载谱模型试验研究

对三边形格构式桅杆进行了均匀流和两种紊流下的高频测力天平风洞试验,得到了顺风向、横风向和扭转向的气动力系数以及脉动风荷载谱。采用基于风速谱的数学模型对顺风向脉动风荷载谱进行拟合,验证了该经验公式在不同流场下的适用性。根据试验所得横风向和扭转向脉动风荷载功率谱曲线的特点,建立由紊流激励和旋涡脱落激励两部分组成的谱函数数学模型,最小二乘法拟合结果与风洞试验结果吻合良好。横风向脉动风荷载谱以紊流激励为主,紊流强度15%时旋涡脱落激励贡献仅占10%,扭转向脉动风荷载谱中旋涡脱落激励贡献明显增大,达到40%。     

皮尔格轧机冷轧不锈钢管回弹预测模型的建立与验证

以皮尔格LG60轧机轧制304不锈钢管为例,研究皮尔格轧机冷轧不锈钢管回弹预测模型。首先通过单向拉伸试验及数据处理的方法得到材料的分段非线性本构方程;其次根据钢管轧制的塑性变形规律结合增量理论,得到变形过程中各应变分量的计算方法,并把钢管变形过程中的受力状态由三向应力状态转化为单向应力状态,利用材料的卸载定律建立冷轧钢管的回弹预测模型;最后通过大型有限元模拟软件DEFORM-3D进行完整轧制过程的3维有限元模拟仿真,并利用皮尔格轧机进行实际轧制试验验证来检验回弹预测模型的可靠性与正确性。结果表明,本模型精度较高,对皮尔格轧机孔型设计及实际生产中成品管尺寸精度控制有重要指导意义。     

金属材料FV520B冲蚀模型的建立与验证

为了用数学的方式描述金属材料的冲蚀率随靶材属性、颗粒属性、环境因素的变化规律,从颗粒冲击靶材的碰撞过程入手,通过求解颗粒运动方程和碰撞的能量方程,建立了基于微切削和变形磨损的塑性材料冲蚀模型。借助金属材料FV520B的正交冲蚀试验结果,利用回归分析法获得FV520B冲蚀率计算模型,并通过方差分析和单因素冲蚀试验对计算模型进行了验证。方差分析结果表明,该冲蚀率计算模型非常显著,由模型获得的冲蚀率计算值与单因素试验结果吻合程度较高,说明该模型在预测金属材料FV520B不同环境下的冲蚀磨损时具有较好的适应性和可靠性,研究结果对叶轮材料FV520B冲蚀磨损寿命的评估具有指导意义。