注凝石英陶瓷材料生产过程中碱土金属引起的析晶问题分析

本文介绍了注凝石英陶瓷生产过程中碱土金属引起的几种析晶现象,重点分析了碱土类金属对材料析晶和强度的影响。采用原子吸收和XRD对材料的元素组成和晶相进行了测试,分析了析晶的形成原因和析晶对材料产生的影响,提出了解决和避免材料析晶的有效措施。     

基于图像识别的路侧停车位数目检测方法研究

为了解决路侧停车位数目检测问题,本文采用基于图像识别的方法,将复杂的动态视频信息转化为简单的静态图像信息.首先,采用中值滤波、伽马变换和形态学处理等方法对感兴趣区域进行图像预处理;接着采用基于PPHT与直线聚类的方法检测停车位标记线;其次,采用二次方递减图像拼接的方法将该路段所有停车位拼接到一幅图像上,既防止了停车位数...     

类金刚石薄膜的Raman光谱分析及红外光谱特性

用酒精和氢气的混合气体为工作气体 ,在不同的酒精浓度下 (1 0 % ,1 5% ,2 0 % )下利用微波等离子体化学气相沉积法在较低温度下 (450～ 50 0℃ )以单晶硅为衬底制备出类金刚石薄膜样品。 Raman光谱分析了酒精浓度对薄膜中金刚石成份的含量的影响。红外光谱分析表明薄膜的红外光透过率与薄膜的表面形貌、薄膜结构有关。酒精浓度为 1 0 %时得到的金刚石薄膜的红外光透过率最高 ,达到 62～ 72 % ,同时透过率曲线因薄膜干涉而引起的振荡也最为显著。     

基于改进BP算法的网络态势预测模型

准确的网络态势预测可以有效的减小网络拥塞程度.本文对网络拓扑和流量数据进行分析,提取了节点数、OD流数、大象流数、总流量等反应网络态势的参数,建立了基于BP神经网络算法的预测模型进行模拟,能够有效的预测上述参数的发展趋势,在网络管理中有较好的应用前景.     

高性能数字电视QAM均衡器的VLSI结构设计

本文设计了一种适用于高清晰数字电视（HDTV）接收芯片的全数字正交幅度调制器（QAM）的均衡器。该均衡器由前馈滤波器、误差判别电路和系数更新电路以及后馈滤波器构成。该均衡器采用了常模算法（CMA）和判决导引最小均方算法（DD-LMS）相结合的算法。重点给出了均衡器的VLSI实现、两种算法间切换的依据、步长的选择以及抽头系数的确定。同时在电路上采用了逻辑简化、重编码、电路时分复用等简化和优化方法来实现性能、面积和功耗的折衷。     

基于气动辅助变轨的变气动外形飞行器概念研究--二层优化与求解方法

一个飞行器的气动外形,在给定的气体流动状态下将决定其气动特性,而这些气动特性又和变轨的优化解密切相关,这是考虑了热载荷、峰值过载和飞行的机动性等限制.因此构成一个二层优化问题;气动外形优选(上层问题)和变轨优化(下层问题).通过定义一个最优值函数,可以把二层优化问题转换成单层的数学规划,通常这是非凸的和非线性的问题,且难于求解,然而基于智能优化的现代优化方法,将为这类复杂问题提供可解的途径.最后,给出一个变气动外形飞行器的变轨优化的框图和求解步骤.     

批次受限的双目标并行机等量分批调度

刀具是机械加工的重要资源,刀具数量决定了能同时加工的工件批次上限。针对此类批次受限的并行机等量分批调度问题,建立了刀具数量和刀具更换等特有约束,构建了双目标数学规划模型,以完工时间和交付时间偏差最大值的最小化为目标,力求提高生产效率、保证同一订单内工件准时且同步交付。提出融入快速非支配排序的双目标鲸鱼群算法,通过引入虚拟占位符,设计出允许批次数变化的定长编码;将多点保留交叉策略融入到个体移动规则设计中,以便跨越子批赋值向量、保持子批序列不变、增强解的多样性;将非劣个体保留策略嵌入到邻域搜索中,指导算法跳出局部最优。实验结果表明,所提算法的收敛性与多样性显著优于对比算法,有利于同时达到准时、高效的生产目标。     

基于多目标文化鲸鱼算法的水库防洪调度

水库防洪调度问题(RFCO)是复杂的多目标问题(MOPs),具有众多复杂的约束条件,相互依存的决策变量,以及相互冲突的优化目标,传统研究多停留在将多目标问题转换为单目标问题解决,在实际应用中存在一定限制。鉴于此,提出一种针对水库防洪调度的多目标优化方法——文化鲸鱼算法(MOCWOA)。MOCWOA以文化算法(CA)为框架,在种群空间采用鲸鱼优化算法(WOA),在信度空间定义了3种知识结构以提高算法所得结果的多样性和收敛精度。MOCWOA先应用于典型测试函数的优化,之后进一步应用于实际的水库防洪调度问题,并与几种优秀的多目标优化算法进行对比,结果表明,无论是在典型测试函数上,还是在实际RFCO问题上,MOCWOA都具有一定的优势。     

融合集合经验模态分解与宽度学习的齿轮箱故障预警方法

为实现风力发电机齿轮箱的预测性维护,针对齿轮箱油温超温故障,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和宽度学习算法的融合预警模型。以健康状态下的齿轮箱数据为判别基准,首先对齿轮箱油温时序信号进行EEMD分解得到时频特性,再采用宽度学习算法,利用数据采集与监视控制系统数据对齿轮箱进行建模,分别以马氏距离和重构油温曲线与真实油温曲线的关联度为指标,从时间维度和相关变量维度评价齿轮箱的健康程度。通过计算两种算法的交叉熵将二者的预警结果融合,从而兼顾预警方法的准确性和快速性。对实际风场中齿轮箱油温超温故障发生前后记录的数据进行仿真分析,验证了EEMD变点与宽度学习算法的融合方法在齿轮箱油温超温早期故障预警上的可行性。     

云制造服务场景下基于QoS值的改进PBFT算法

区块链技术为云制造服务场景下建立供需方信任桥梁的有效工具,共识算法是区块链的核心技术,鉴于现有共识算法存在消耗大、延时高等缺点,提出一种基于服务质量(QoS)值的改进实用拜占庭容错(PBFT)算法。首先根据QoS值筛选共识节点,然后将PBFT算法的三阶段协议优化为二阶段协议,从而在满足安全性的前提下提高通信效率。通过一系列理论和实验分析证明了所提算法的有效性。