有效消除多视拼接累计误差的大曲面测量方法

为了提高大尺寸曲面测量精度,综合利用精密机械、光电技术、CAD/CAM/CAT和自动控制等科学技术,将高精度测量设备与数控加工设备相结合,实现了大尺寸曲面在线检测加工一体化。在详细分析影响多视序列子轮廓拼接精度原因的基础上,为了减小多视拼接累计误差的影响,提出了基于互为基准的轮廓拼接策略和基于整体误差补偿的拼接方法,按照轮廓的封闭连续拼接误差最终为零的原则,实现累计误差的二次分配,减少序列轮廓数据连续拼接累计误差。实验结果表明:系统测量精度优于20 μm。     

浅议少儿图书馆阅读推广从一元化走向多元化

从儿童阅读推广的发展历程来看,在现代家庭环境、学校环境、社会环境的影响下,少年儿童的阅读已从倾向文学阅读转向多元化阅读,少儿图书馆阅读推广的方式也由一元化走向了多元化.本文从儿童阅读推广的角度,对少儿图书馆阅读推广从一元化走向多元化进行简单阐述.     

建筑混凝土裂缝的主要影响因素及施工处理技术

现代建筑工程修建过程中,如果伴随了很多干扰因素,就容易使得其中混凝土结构发生开裂情况,比方说负重过大、建筑架构形变等.在这样的条件下,想要切实加强建筑工程修建的快捷性和成效性,建筑企业应当将混凝土结构开裂的直接因素予以全面识别和研讨,然后再结合研讨结果,建立相应的优化措施,力求将混凝土结构现象予以防控,从而加强混凝土结构的安稳性,助力建筑工程各方面发展目标的达成.     

基于小波系数变换的小波阈值去噪算法改进

小波阈值去噪是近年兴起的一种较好的去噪算法,其一关键点在于准确的选取阈值将细节信号和噪声信号区分开来。提出了一种算法对小波系数进行变换,将难以区分信号和噪声的区域放大,以利于阈值的选取,从而达到改进小波阈值去噪的目的。通过使用传统阈值去噪算法和该改进算法进行仿真,结果表明改进算法对去噪指标SNR、SME（平均方差）都有所改善。另外本文实验也表明改进算法可以更好的去除噪声,且较好的重现原信号的细节特征。     

基于EMD和神经网络的轮轨故障噪声诊断识别方法研究

针对轮轨故障噪声信号非平稳性特征,提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与神经网络的轮轨故障诊断方法。该方法首先对轮轨噪声信号进行经验模式分解,信号分解为若干个基本模式分量(Intrinsic Mode Function,IMF)之和,再选取若干个包含主要故障信息的IMF分量,提取各分量的能量与峭度特征,对各分量的峭度特征综合得到多尺度峭度特征,然后将各分量能量特征与多尺度峭度特征作为神经网络的输入来识别轮轨故障的类型。对车轮扁疤、钢轨波浪磨耗和正常状态的分析结果表明,以EMD方法提取特征参数的神经网络诊断方法比以小波包方法提取特征参数的神经网络诊断方法具有更高的故障识别率。该方法能够对轮轨故障类型进行准确、有效地分类识别。