U20Mn钢轨钢塑性压力焊界面行为特征研究

针对U20Mn高强耐磨贝马复相钢轨因闪光焊质量不佳制约了其在重载线路上应用的问题,采用特制高频感应加热装置将试样装配在液压式压力机上,模拟气压焊加热和顶锻过程,在相同热输入和顶锻量、不同顶锻速度下进行塑性压力焊接试验,观察研究焊接界面交互结晶的冶金焊接行为特征及其断口特征形貌。结果表明,贝马复相钢轨钢在塑性加热条件下,顶锻量为5～7 mm,顶锻速度小于等于6 mm/s压力焊时,可实现冶金焊接;但随着顶锻速度的增加,焊缝金属交互结晶的晶粒越细小,与母体晶粒差异越大,其断口特征呈现的脆性断裂程度越大。     

辽东凸起渤海X油田物源新认识

为明确辽东凸起渤海X油田的物源方向,结合地震、岩心、岩石组分、重矿物资料开展物源方向精细研究.结合薄片鉴定以及X-7D、X-5、X-4井重矿物成分分析,石榴子石和磁铁矿的高比例和相似分布特征,明确了X油田为远源沉积的单一物源.利用地震反射波阻特征及组合关系分析,确立了X油田物源方向为南东向.通过残余厚度法恢复了X油田的古地貌,认为古地貌呈现3个构造低点向2个构造低点转化的格局,为沉积中心.综合多方面研究,认为渤海X油田为来自南东方向的单一物源,受古地貌控制分为2、3个分支朵叶体,为储层发育区,可以部署开发井.该成果能够较好地指导油田开发方案的制定,并为相似油田提供借鉴.     

直接驱动XY平台位置域轮廓跟踪控制

针对直接驱动XY平台轮廓误差近似模型建立困难的问题,提出一种提高轮廓跟踪性能的位置域轮廓跟踪控制方法.通过将双轴运动系统等效为主-从运动方式,主动轴(X轴)以位置量作为自变量,将从动轴(Y轴)的运动描述为不同轮廓跟踪要求的X的函数.通过从时域到位置域的一一映射,得到双轴运动系统的位置域动态模型.提出了位置域PD控制策略,主动轴运动以自身为参考产生的位置跟踪误差为零,仅有从动轴的运动跟踪误差影响到了最后的轮廓误差.仿真结果表明,位置域轮廓控制相比时域轮廓控制能够获得更好的跟踪精度.     

用于全向无线电能传输的两种磁矢量控制方式对比分析

为实现全向无线电能传输,基于二维正交磁耦合机构提出了磁矢量旋转和磁矢量定向的控制方式。首先,采用基波等效分析法(fundamental harmonic approximation, FHA)设计使电压增益可调的LCC/S谐振补偿网络。其次,依据两种控制方式的机理给出激励电流的控制方法,从理论上对比二者传输效率差异同位置的关系。在上述基础上,由Ansys/Maxwell仿真得到两种控制方式的磁场时空特点,并基于空间互感分布的Matlab/Simulink仿真模型验证了两种控制方式的可行性。最后,搭建一台实验样机对理论分析进行验证,测得样机的传输效率的空间分布。仿真和实验结果表明：所提控制方式均可应用于正交磁耦合机构实现全向无线电能传输,磁矢量定向效率优于磁矢量旋转,平均效率提升了33.18%。     

基于 ResU-Net 的三维断层识别方法及应用

断层刻画了地层的边界位置,地震成像数据中反射层的不连续性可作为断层解释的主要依据。深度神经网络的强非线性性质可作为地震数据中断层不连续特征表达的有力工具,断层识别问题可视作一个像素级别的二分类问题,并使用深度学习方法对此问题进行建模求解。据此可给出一种端到端的基于深度学习网络的三维断层自动识别方法。首先利用地震子波与反射系数卷积合成多组三维地震数据,建立用于深度网络学习断层特征的样本数据,随后搭建网络进行训练,网络训练完成后应用于实际地震数据。鉴于残差模块可很好地提升网络泛化性能,所提出的将残差网络中的残差块结构引入U-Net中的方法,可用于提升通过合成数据样本训练得到的网络模型在训练数据之外,即实际地震数据上的断层识别性能。所建立网络用于断层解释时,输入为叠后三维地震数据,输出为相同维度的三维数据体,其中每一输出值代表输入三维地震数据相同位置处断层的概率。实际算例对比测试表明,此方法可对三维地震数据中的断层进行有效识别,在合成数据集上训练精度相差不大的前提下,引入残差模块的ResU-Net在实际地震数据上的断层识别泛化性能得到提升。     

滆湖水质现状及动态变化趋势研究

依据2010~2016年对滆湖渔业水域生态环境调查监测数据,选择溶解氧(DO)、石油类、化学需氧量(COD_(Cr))、总氮(TN)、总磷(TP)和氨氮(NH_3-N)6个代表性指标作为评价因子,采用Spearman秩相关系数法对该湖泊水质状况动态变化趋势进行研究分析。2010~2016年7年间滆湖水质TP、NH_3-N含量呈不显著上升趋势,而DO、石油类、TN含量则呈不显著下降趋势。一定程度上表明滆湖水质有好转的趋势。     

面向视觉伺服的工业机器人轮廓曲线角点识别

为了解决工业机器人视觉伺服中轮廓曲线角点识别效率低进而影响实时定位准确性的问题,提出面向视觉伺服的工业机器人轮廓曲线角点识别算法. 建立基于Freeman链码的机械爪轮廓曲线编码模型,利用差别码对机械爪轮廓曲线的角度变化特征进行统一编码建模. 通过基于差别码和卷积系数的卷积运算,对差别码进行局部非线性加权,计算机械爪轮廓曲线上各点的曲度精确量化辨识机械爪角点. 基于候选角点阈值、点的最远领域间隔和局部范围最多点数进行获选角点的初步选取. 采用平面轮廓曲线毛刺过滤筛选误识角点,实现机械爪角点的精确识别,为视觉伺服中实时定位提供可靠的位置信息. 通过与已有平面轮廓曲线角点识别算法对比,验证本研究所提方法的准确性和高效性,提取角点过程具有较强的鲁棒性.     

室内视频监控下基于混合算法的人体异常行为检测和识别方法

针对目前室内人体异常行为检测和识别中照明变化、遮挡、相机移动和背景等因素对检测准确性的影响,提出一种多技术混合跟踪方法。该方法基于连续自适应均值漂移(CAMS),引入校正背景权重直方图(CBWH)和无味粒子滤波(UPF)技术处理遮挡和相似颜色对象的干扰。采用基于稀疏表达的检测方式从多种场景对目标对象的异常行为进行检测和识别,并利用均方误差统计量评估所提方法的性能。同时在公开数据集UMN上进行仿真验证。实验结果表明,该方法在不同场景中有障碍物遮挡或是具有相似颜色的其他对象情况下都能准确检测和识别目标对象。此外,该技术还可能进一步改善复杂场景下多摄像机中目标对象的跟踪性能。     

不确定视角下产品结构性能优化设计综述与展望

目的 复杂产品在工程装备、航空航天等我国优先发展的战略领域中扮演着不可替代的重要角色,在其结构设计过程中普遍存在着各种不确定性,导致产品结构性能很难实现最优,甚至出现重大故障。方法 针对复杂产品设计过程中的多粒度模糊不确定、随机不确定、不完备区间不确定和高维混合不确定等特点,将不确定性理论与产品结构设计过程相结合,系统地构建了不确定视角下产品结构性能优化设计理论体系,提出了多粒度模糊不确定下产品质量特性精准提取、随机不确定下产品功能结构模块化求解、不完备区间不确定下产品结构方案多属性决策、高维混合不确定下产品关键结构可靠性优化等关键技术,并指出了产品结构性能优化设计的未来发展方向。结论 此设计理论能够充分适应和利用产品设计过程的多种不确定信息,为在结构设计环节切实提升产品性能提供了有力参考。     

沈84-安12断块高含水期开发效果评价

针对目前沈84-安12断块高含水期开发现状。应用油藏工程方法,从水驱开发效果评价指标体系入手。对注水利用率、耗水量、综合含水率及最终采收率等指标进行了客观分析。结果表明。该区块在历次完善注采井网、提高水驱控制程度、追求上产需要的同时。控水措施没有及时跟上。要改善目前含水上升状况。今后在开展稳油措施的同时,应进一步加强找、堵水等控水工作,以保证开发效果向好的方向发展。按照目前开发趋势预测。沈84-安12断块水驱采收率可达28．71％．可采储量可达18-39Mt。