底支承对小口径反射镜镜面变形的影响

论述了运用有限元技术研究镜面变形的方法及分析底支承在不同口径，焦比、厚径比和相对支承半径时镜面变形的技术；在取得的相互关联的最大镜面变形数据基础上，研究了影响小口径反射镜底支承镜面变形的因素。     

像素聚类改进二进制描述子鲁棒性

目标：本文通过挖掘图像局部区域特征信息,提出了一种鲁棒性更高的二进制描述子。针对BRIEF关于旋转和视角变化鲁棒性差的问题,本文通过图像补丁分层处理、增加关键点图像补丁个数来捕获更多的局部特征信息,对BRIEF描述子改进。方法：首先,根据灰度序列对补丁内所有像素点分类,像素的一个聚类形成了一个亚补丁,然后在每个亚图像补丁上进行类似BRIEF的随机测试。其次,由于原图像补丁大小、尺度大小影响补丁的像素点成分,从而影响像素聚类的效果,所以在原图像关键点周围分割出多个不同大小的图像补丁,或是将原图像补丁根据尺度金字塔确定几个尺度大小不同的补丁,然后再对图像补丁进行分层、测试。所构建的描述子不仅包含了补丁像素的灰度比较信息,而且包含了灰度排序信息和像素群聚信息,提高了描述子的鲁棒性。结果：通过性能对比实验,发现所提的描述子的性能提高了,而且好于对比的浮点描述子。结论：所以挖掘图像补丁的特征信息能提高二进制描述子的鲁棒性。     

基于改进的图像局部区域相似度学习架构的图像特征匹配技术研究

该文在AdaBoost算法的基础上提出了一种图像局部区域相似度的学习架构,利用该架构训练图像局部特征来获得低维数、独特的特征描述子,以实现对图像局部区域高精度地匹配.所提学习架构通过学习图像局部区域相似性得到一组非线性弱学习器对图像局部特征进行描述;同时,在响应函数组合形式和弱学习器权重优化配置方面,针对浮点描述子和二值描述子分别提出了新的补丁相似性度量函数作为目标函数的核函数,提高了图像特征相似性匹配效果.该学习架构不会受限于任何预定义的图像特征信息采集模式,能产生基于灰度信息或方向梯度信息的特征描述子.实验结果表明采用这种学习架构获得的特征描述子,在所有对比描述子中图像局部匹配查准率是最好的.所提学习框架能有效地配置优化描述子弱学习器,能提高图像特征描述子对图像尺度和视角变化的鲁棒性.     

基于产品多模型协同机制的工作流管理系统研究

通过对工作流管理系统 (WfMS)功能组成的定义和分析 ,建立了基于复合三元组的工作流管理系统模型 ,并对WfMS组成部分相互之间的逻辑关系进行了分析和分类。结合WFMS涉及整个产品形成周期的特点 ,利用产品多模型协同机制对产品形成过程的约束和协调 ,构造了基于产品多模型协同机制的WfMS框架结构 ,并对该框架结构的运作原理和产品多模型协同机制在系统中的作用进行了研究。     

手掘式顶管中箱梁顶进力计算研究

通过辨析普通手掘式顶管施工中顶进力计算公式的特点,对顶进施工中的箱梁进行了受力分析,推导得到了手掘式顶管中矩形箱梁的顶进力实用计算公式,且基于某工程的实测数据,将实用计算公式计算的结果与实测数据进行了对比,结果较为合理,从而验证了实用计算公式的合理性与可靠性.     

CAD应用软件的二次开发

根据二次开发的特点，本文讨论了二次开发ＣＡＤ应用软件的原则，并进一步研究了能数化ＣＡＤ，成组ＣＡＤ，产互式ＣＡＤ以及智能ＣＡＤ应用软件的工作原理，开发方法，应用场合及各自的特点。此文对具体进行ＣＡＤ应用软件的二次开发具有一定的指导意义。     

漏电保护器

漏电保护器 漏电保护器(又称剩余电流保护器)是一种主要用来防止因间接接触而导致触电事故的保护电器,在低压电网中的应用非常广泛.本文所谈及的漏电保护器是指能同时完成检测,将剩余电流与基准值相比较,以及当剩余电流超过基准值时,断开被保护电路等三个功能的装置或组合装置.     

酱油中可溶性无盐固形物三种测定方法的比较

目的:评价微波法、阿贝折射法(糖量计法)及国标法测定酱油中可溶性无盐固形物含量的准确度和实用性.方法:随机抽取18种不同品牌酱油样品,分别用不同方法测出可溶性无盐固形物含量;比较各自方法的精密度;将微波法、阿贝折射法(糖量计法)、国标法测量值彼此之间进行统计学分析. 结果:微波法、阿贝折射法(糖量计法)测量值与国标法之间、微波法与阿贝折射法(糖量计法)之间作配对t 检验,均 P ＞0.05,即在统计学上无显著性差异.结论:用于酱油中可溶性无盐固形物的测定, 3种方法各有不同的特点,标准方法测量结果准确,但时间长;微波法比国标法操作简便、快速、自动化程度高;阿贝折射法(糖量计法)简便,适宜作现场快速筛选.     

基于Solid Works的工程图的标注方法研究

就SolidWorks中工程图的标注及注释方法进行了比较系统的论述,指出了使用时应注意的事项,并针对SolidWorks中一些与我国的标注习惯不相符合的地方提出了相应的解决办法,最后论述了用户关联性模板的建立方法。