基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

基于密度聚类的光条中心线提取方法

为了解决线结构光3维测量中噪声光斑对提取精度的影响，采用了密度聚类灰度重心提取算法提取激光光条中心线。该方法由中心线预提取以及中心线最终提取两阶段组成，预提取阶段实现对激光与光斑两者中心线的同时提取，最终提取阶段采用基于连通性的密度聚类算法完整保留激光中心线并剔除噪声光斑。在仿真实验阶段，对大小为600pixel×600pixel、含有激光中心线的图像进行了加噪处理，并使用提取结果与真实中心线之间各点的均方根误差以及运行时间作为考察标准进行了实验研究。结果表明，该方法与传统灰度重心法相比，在高亮度各向异性光斑、高亮度小面积光斑、高亮度点噪声图像的均方根误差分别降低了12.59pixel，15.12pixel和83.36pixel，时间复杂度分别提高了0.383s, 0.412s和0.416s。该方法与传统灰度重心法相比具有更高的提取精度、近似的时间复杂度，且对噪声光斑具有较好鲁棒性，可以在噪声光斑图像中完整提取出光条中心线。     

谁是未来趋势? 游戏本的轻薄化PK外置显卡

当笔记本也能具备足够的游戏性能时,相信绝大多数玩家都会选择它用来取代家里笨重的台式机。然而,今天的笔记本在向"游戏本"华丽转型时正逐渐衍生出两大趋势,一是在尽可能轻薄的机身里容纳高端独显;二是支持外置显卡,以确保笔记本自身具备不俗的便携性。而来自微星旗下的G S 3 0和GS70,则就是这两种思路的代表产品。     

自动化机械用Si-Mn系超高强度淬火钢焊接接头的微观组织和力学性能

采用不同点焊工艺对Si-Mn系超高强度淬火钢与普通低碳钢进行焊接,研究焊接接头的微观组织和力学性能。结果表明,焊接接头处抗剪强度随焊接电流增大和焊接时间的延长而逐渐增大,且焊接电流的影响较为明显。但是,焊接电流过大或焊接时间过长,均会引起飞溅,导致抗剪强度降低。     

天源煤炭有限公司洗煤厂生产自动控制系统

介绍了天源煤炭有限公司选煤厂基于西门子S7-300生产自动控制系统的系统结构及主要功能。实现了系统设备及重要工艺参数的在线监测与控制,控制系统结构简单、功能完善、稳定可靠。