基于机器视觉的温度测量系统的设计及应用

针对温度控制中常用的基于铂电阻的温度采集电路设计复杂,抗干扰能力弱,铂电阻线性拟合繁琐,难以实现对温度的高精度测量等不足,本文介绍一个在VC++6.0平台上设计的基于机器视觉,自动读取水银温度计示数的温度测量系统。通过有效的图像处理算法,温度测量系统分辨率达到0.01℃,读数准确,工作可靠。该温度测量系统在研究大滞后大惯性温度控制实验中得到了成功的应用。     

虚拟环境平台上的Linux裁剪分析

分析在虚拟环境平台上（虚拟机上）,采用原有的和新的方法来裁减Linux系统,得到的效果和意义。     

无线公话及POS系统的设计与实现

提出了一种基于公共通信网络的无线公话及POS系统的设计与实现方案,解决了当前烟草物流配送信息化系统的销售终端环节在信息采集、传送、数据处理等方面技术手段落后以及各烟草销售终端成了物流配送信息化系统中的"信息孤岛"等问题。采用将无线POS机与无线公话(采用无线本地回路WLL技术)计费系统有机结合一体的技术思路,大大地节约了产品硬件开销及使用成本,提高了无线网络的利用率。     

邻域等价关系诱导的改进ID3决策树算法

经典ID3决策树算法适用于离散型数据分类,但用于连续处理时需要数据离散化容易导致信息损失。提出邻域等价关系从而诱导邻域ID3(NID3)决策树算法,NID3算法改进了ID3决策树算法,能够直接实施连续预测并获取更好的分类效果。在邻域决策系统中,挖掘一种邻域等价关系;基于邻域等价粒化,构建邻域信息度量;基于邻域信息增益,设计NID3决策树算法。实例分析与数据实验均表明,NID3算法具有连续数据分类预测有效性,在分类机器学习中优于ID3算法。     

基于损失自注意力机制的立体匹配算法研究

针对现有的立体匹配算法在阴影、物体边缘和光照反射等区域匹配困难且存在大量错误结果的问题,设计了一种可拆卸的损失自注意力网络（loss self-attention net,LSAnet）查找图像中的匹配困难区域。LSAnet的网络各层相互稠密连接,应用了空洞卷积来扩大感受野,并以立体匹配算法生成的损失分布为标签,能够动态地进行有监督训练,最终生成匹配困难区域掩膜辅助立体匹配网络进行更好的优化;同时,改进了立体匹配网络中经典的特征匹配代价卷结构,降低了后续3D卷积的计算负荷,提高了匹配效率。实验结果表明,该算法相比于基准算法精度更高,并且可以提高算法对于匹配困难区域的鲁棒性。     

基于振动信号的水电机组状态劣化在线评估方法研究

实现水电机组状态劣化评估和故障预警是行业研究的热点。论文提出了一种结合时域与频域特征的机组劣化在线评估方法。(1)先利用检测指数确定振动信号中对机组运行状态最为敏感的时域特征;再以机组健康状态下工况参数X(水头、开度等)和检测指数筛选的振动信号时域特征Y为健康样本,利用最小二乘支持向量机构建机组状态健康模型Y=f(X)。基于该模型,以实时工况参数为输入,在线预测对应工况下机组振动信号时域特征健康值,计算健康值与实际值之间的相对误差,作为评估机组劣化程度的时域劣化指标。(2)利用小波变换与奇异值理论对振动信号进行分解,提取健康状态下机组振动信号奇异值特征向量并得到健康聚类中心,实时计算实测信号奇异值特征向量与健康聚类中心之间的相对欧式距离,作为频域劣化指标。结合时域和频域劣化指标,在线计算综合劣化指标评估当前时刻机组劣化程度。结合实际机组运行案例,验证了该模型的有效性和实用性。     

堆石混凝土单轴受压应力-应变全曲线试验方法研究

为了研究堆石混凝土应力-应变全曲线,采用碟形弹簧与钢柱组合成附加刚性元件增强压力机的刚性,研究了碟形弹簧并联与串联联结装置的变形量和刚度以及实现单轴受压端部减摩措施,提出了一种堆石混凝土单轴受压应力-应变全曲线的试验方法。在混凝土压力试验机上进行了堆石混凝土立方体试件单轴受压试验,测得了堆石混凝土受压应力-应变全曲线。试件破坏形态表明,采用的端部减摩措施有效,测得的应力-应变曲线下降段验证了碟形弹簧与钢柱组合装置能够吸收试件破坏时混凝土压力试验机存储的变形能。研究结果为在混凝土压力试验机上进行堆石混凝土单轴受压应力-应变全曲线提供了可行、简便、经济的测试方法。     

基于极限学习机的堤防工程多元风险指标评价方法

为提高堤防工程风险评价的准确性,提出了基于极限学习机的堤防工程多元风险指标评价方法。首先,综合考虑影响堤防风险的28个评价指标,利用层次分析法从预警系统、堤防工程系统、环境系统和社会经济系统这4个方面建立了堤防工程多元风险评价指标体系。接着,基于极限学习机算法对28个指标进行标准化处理及分级标准构建,以风险指标作为输入量,分级隶属度作为输出量,划分风险等级,量化评价指标,估计多元风险评价指标值和判断风险的严重程度。最后,依托鄱阳湖重点堤防——康山大堤,构建多元风险评价指标体系,运用极限学习机算法计算多元风险评价指标值。评价结果表明:康山大堤目前处于基本安全水平,符合康山大堤经过两次加固后的工程实际情况,并与其他方法进行对比,验证了提出方法的可靠性和有效性。该方法可拓展应用到其他重要水工结构工程风险评估中。     

洪水预报智能模型在中国半干旱半湿润区的应用对比

为探究不同洪水预报智能模型在我国半干旱半湿润区的应用效果,选用决策树、多层感知器、随机森林和支持向量机4种模型在陕西省3个典型流域进行逐时洪水预报;选择相关系数、纳什效率系数、均方根误差、平均绝对误差和相对误差等评价指标,比较不同预见期下4种模型在半干旱半湿润典型流域洪水预报的适用性。结果表明:在短预见期预报中,4种模型在半湿润区典型流域均可获得较高的预报结果,在半干旱典型流域模拟精度相对偏低,仅支持向量机模型满足预报要求;随着预见期延长,不同模型性能变化差异大,支持向量机模型整体稳定,在小流域实时洪水预报中具有明显优势;随机森林模型与决策树模型精度随预见期延长而缓慢下降,前者适应性更好;多层感知器模型精度随预见期延长而骤减,模型稳定性较差。     

Digital Twin-driven machining process for thin-walled part manufacturing

Thin-walled parts are widely used in the aerospace, shipbuilding, and automotive industry, but due to its unique structure and high accuracy requirements, which leads to an increase in scrapped parts, high cost in production, and a more extended period in the trial machining process. However, to adapt to fast production cycles and increase the efficiency of thin-walled parts machining, this paper presents a Digital Twin-driven thin-walled part manufacturing framework to allow the machine operator to manage the product changes, make the start-up phases faster and more accurate. The framework has three parts: preparation, machining, and measurement, driven by Digital Twin technologies in detail. By establishing and updating the workpiece Digital Twin under a different status, various manufacturing information and data can be integrated and available to machine operators and other Digital Twins. It can serve as a guideline for establishing the machine tool and workpiece Digital Twin and integrating them into the machining process. It provides the machine operator opportunities to interact with both the physical manufacturing process and its digital data in real-time. The digital representation of the physical process can support them to manage the trial machining from different aspects. In addition, a demonstrative case study is presented to explain the implementation of this framework in a real manufacturing environment.