复合材料层合板的瞬态特性分析

本文旨在研究复合材料层合板的瞬态特性.基于Kirchhoff经典理论,用样条有限元法以三次B样条函数构成的样条基对反对称多层角铺设层合板的3个独立位移进行插值,并推导了复合材料层合板刚度阵,质量阵列式.在瑞利阻尼的基础上构造了相应的阻尼列式,并由Lagrange方程导出了层合板的动力学方程,求解了反对称角铺设层合板的动力响应问题.通过算例,对于各种边界,选择样条函数作为振型函数,用样条配点法求出了结构的位移、速度、加速度的动力响应,并与Newmark法进行了比较.     

The Cerebellum according to the Ouroboros Model,the ＂Interpolator Hypothesis＂

The Ouroboros Model offers a novel cognitive architecture with an algorithmic backbone of iterative and self-referential processing. All memory content is organized into meaningful pieces of data, i.e.,chunks and schemata, which are laid down as a kind of snapshots of all activations at a relevant point in time. This entails a grainy structure of memory content. Whereas a core process of ＂consumption＂ analysis can naturally be defined taking advantage of this parcellation, it necessitates interpolation for fine nuances, especially for the representation of intermediate values during transients. It is argued that, in the vertebrate brain, essential interpolation functionality is provided by the cerebellum. Findings concerning movement control and perception as well as the involvement of the cerebellum in more abstract, cognitive, tasks can be interpreted as reflecting a function of the cerebellum as a co-processor, i.e., a general-purpose interpolator. The cerebellum is thus boosting representations in cerebral cortex areas, which are reciprocally connected with cerebellar cortex areas. In this paper, it is sketched how the new ＂interpolator hypothesis＂ can explain manifold observations, effectively subsuming previous theories of the function of the cerebellum. Directly relating to the BICA challenge, a general-purpose interpolator is postulated as an efficient device providing fine-grained resolution for the representation of diverse content, potentially useful in any cognitive architecture.     

广角摄像机在机器人视觉定位中的应用

为了保证广角摄像机在现代机器人视觉定位应用中的准确性,以广角摄像机像素坐标的反畸变过程为研究对象,提出一种在畸变对应表的基础上使用中心迭代法以及区域插值法确定物体实际位置的方法。通过实验证明了该方法能够测量物体的位置,其精度能够满足工业使用要求。     

一种新的区域图像插值算法

针对传统的3种图像插值算法在插值后分别存在灰度不连续、轮廓模糊、计算量大等问题,提出了一种新的区域插值算法。该算法先对图像依据纹理平坦或复杂进行区域的相对划分,然后根据待插值点在源图像中所属的区域对应地使用不同的插值算法。与一些典型插值算法进行仿真比较,验证了该算法在基本不改变插值精度的前提下,可以有效地降低运算时间。     

混合偏好模型下的分布式理性秘密共享方案

理性秘密共享方案通过扩展参与者的类型后具有更好的适应性,而现有方案中的共享秘密往往依赖于秘密分发者,但在某些特定环境中秘密分发者并不一定存在.通过对传统分布式秘密共享方案的分析,给出了分布式理性秘密共享方案的一般形式化描述;同时,考虑理性参与者的眼前利益和长远利益,提出一种新的理性参与者混合偏好模型;进一步结合机制设计理论的策略一致机制,设计了一个激励相容的信誉讨价还价机制,以此有效约束理性参与者的行为,从而实现了公平的(t,n)(t,n≥2)分布式理性秘密共享方案的构造;通过从信道类型、秘密分发者的在线/离线需求、方案的通用性和偏好模型等方面与目前相关理性秘密共享方案进行对比分析,进一步分析了所提出方案的优势.     

一种新的基于最大边缘准则的监督流形学习方法

在深入研究局部样条嵌入算法(LSE)的基础上,引入明确的线性映射关系,构建平移缩放模型和正交化特征子空间,提出了一种正交局部样条判别投影算法(O-LSDP),有效解决了原始LSE算法存在的两个主要问题:样本外点学习问题和无监督模式学习问题。该算法能够应用于模式分类问题并显著改善算法的分类识别能力。在标准人脸数据库上进行的实验比较分析验证了该算法的有效性与可行性。     

基于ENVI软件的遥感影像内插方法偏差改正

ENVI是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件,其能够快速、便捷、准确地从遥感影像中提取所需的信息。为了对影像进行更好的分析和处理,ENVI提供了一套基础的影像内插方法用于对影像进行插值处理。然而,由于理论上的缺陷,其采用的插值方法存在一定的偏差,从而导致后续的影像处理工作中引入了人为的误差影响。因此基于ENVI软件所用的影像内插方法,从理论入手指出其不足之处并对其模型进行改正。通过实验证明,改正后的内插方法能够获得更为准确的插值影像,从而为下一步的处理提供更为准确的数据结果。     

基于三次样条插值的亚像素边缘检测方法

为了实现图像边缘的亚像素定位,针对阶跃形式的边缘类型,提出了一种基于三次样条插值的亚像素边缘检测算法,根据样条插值原理,获得一维边缘的连续灰度分布,通过计算边缘点两侧三次样条函数的二阶导数为零点,实现一维边缘点的亚像素定位;利用一维曲面拟合方法,获得边缘投影方向,根据一维曲面投影方向像素灰度不变理论,利用投影公式将数字窗口中所有三维点投影到相同的投影平面,从而可将二维边缘检测问题转化为一维边缘检测,利用一维边缘检测方法获得边缘点位置,结合投影方向,最终实现二维边缘定位。通过与现有亚像素边缘检测方法的比较,可知算法对噪声具有较好的鲁棒性,同时计算时间相对较快,因此在实际应用中具有较好的适用性。     

改进的局域均值分解在机械故障诊断中的应用

为了准确地提取出故障特征,把局域均值分解算法应用于机械故障振动信号的特征提取中.然而在对信号进行局域均值分解时,由于端点的趋势无法预知,在分解时会污染到整个信号序列,而且滑动平均造成了信号的过平滑处理,导致故障特征不能准确地提取.采用波形匹配解决端点处信号的走势,之后再利用线性插值求得信号的局域均值函数与包络函数,通过在Matlab环境下仿真调幅信号验证了该算法在端点处能很好的保持原有信号的特征;并采用实际的机械振动信号进行实验验证,引入端点效应评价指标,根据分解后的生产函数与原信号的相关系数验证了改进的局域均值分解更能准确地提取故障特征.     

基于分形理论的短期电力负荷预测*

电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础,其对电力系统规划和运行都极其重要。具有精确的预测方法可以保证能源的节约,避免资源的浪费。同时也可以缓解电能短缺所造成的重大影响。论文为了实现更好的电力负荷预测方法,研究了分形理论在电力负荷上的应用。将分形拼贴定理和分形插值法应用到电力负荷预测之中。提出了分形理论电力负荷预测模型,得到了分形插值预测模型。为了证明分形插值法的有效性,论文将分形预测模型与传统的BP神经网络电力负荷预测模型相比较。最后通过仿真算例说明了论文提出的分形插值预测模型预测精度更高,预测相对误差较小。并且分形理论可以很好地应用在电力系统负荷预测中,预测效果要好于BP神经网络预测模型。