冲压生产线的噪音控制

冲压车间承担着为下道工序提供车身零件的任务,是汽车生产的第一道主要生产工序。随着冲压生产线自动化程度的逐渐提高,生产节奏逐渐加快,冲压生产时所产生的噪音也越来越大,生产线噪音均值超过90dB（A）,部分生产岗位的噪音值较大,也超过了国家标准。虽然工作人员已佩带耳塞作为个人保护措施,但噪音对车间内部分工作人员听力还是产生了不良影响。前期冲压车间也采取了为压力机增加减振垫、废料槽加涂减振涂料等措施,但效果不明显,需要采取根治措施最大限度保护工作人员不受噪音的伤害。     

电容层析成像技术在油/气两相流可视化监测中应用

介绍电容层析成像系统的基本原理，着重介绍了一种基于正则化修正的图像重建算法，危重利用电容层析成像系统进行油／气两相流成像实验，初步的实验结果表明，采用该技术可以较好地实现对油／气两相流可视化监测。     

一种自适应的运动目标阴影检测算法

在分析视频图像HSV差分图和差分图直方图的基础上,根据差分直方图中目标与阴影的像素分布特点,提出了一种基于最大类间方差的自适应加权阴影检测算法。实验表明,该算法具有检测精度高、效果好、适应性强和易于工程实现的特点。     

电容层析成像系统传感器设计新方法

在电容层析成像系统中,为了提高重建图像的精度,常用的方法是提高成像传感器的极板数目,以获得较多的图像重建所需的独立电容测量值数目,但这种方法是以牺牲检测场的灵敏度为代价的。该文提出了一种在有限极板数条件下通过改变极板的组合方式成倍提高成像系统的独立电容测量值数目的方法。仿真结果表明该方法在不降低检测场灵敏度的前提下提高了电容测量值数目,从而提高了图像重建质量。     

正则化优化修正的电容层析成像图像重建算法

提出一种基于正则化优化修正的电容层析成像图像重建算法。首先利用 Tikhonov正则化法求解系统的逆问题 ,解决逆问题解的不适定性 ;然后利用优化修正法对初始图像进行修正 ,以提高重建图像的质量。实验结果表明 ,该法在重建图像质量和图像重建速率两方面均具有优势。     

RBF神经网络在ECT图像重建中的应用

对采用RBF神经网络的8电极ECT系统的图像重建的方法进行了探讨。该神经网络采用遗传算法结合传统的最近邻聚类方法进行学习。仿真实验结果表明,该方法的成像精度及成像实时性较好。     

电容层析成像系统成像质量的实验分析

利用电容层析成像实验装置对气／固两相流成像质量进行了实验研究。实验结果表明，在图像重建算法一定的情况下，成像质量均受成像传感器极板长度、成像区域像素个数和成像对象等因素的影响。研究能适应检测场非线性特性的图像重建新算法将是提高图像重建质量的方向。     

灰岩区挖孔桩水下混凝土浇灌及浇灌次序控制

在灰岩区的人工挖孔桩施工过程中,有时会遇到地下水位高并且地下水量很大的情况,这时为确保工程质量,需采用水下混凝土浇灌的方法浇筑砼。但通过施工顺序的控制,可有效地减少水下浇灌孔数量,节约成本、缩短工期。论述了人工挖孔桩水下混凝土的配制、施工设备、灌注方法等,以及灰岩区人工挖孔桩施工中如何减少水下浇灌孔数量的方法。     

电容层析成像系统关键技术

介绍电容层析成像系统中两个关键技术：电容／电压转换电路和图像重建算法。电容／电压转换电路采用激励源幅值可控负反馈法设计，电路具有较好的线性度、稳定性和抗杂散电容干扰能力。图像重建算法采用正则化优化修正算法，实验结果表明，所重建的图像质量和图像重建速率都得到提高。