基于卷积神经网络的深度线段分类算法

为解决单目图像中冗余像素点不利于深度神经网络快速完成深度信息检测的问题,提出一种基于卷积神经网络的深度线段分类算法。对NYU-Depth数据集使用线段检测算法进行线段检测得到原始图像的线段特征图,通过数据预处理结合深度数据得到表征深度信息的线段集合及其标签,提出适用于线段特征的卷积神经网络,实现单目图像中深度线段的分类。通过在不同线段数目上进行多次多组对比试验,深度线段分类准确率达到73.50%。试验结果证明了利用卷积神经网络实现深度线段分类的可实施性,有助于更好的利用图像几何特征解决深度估计问题。     

改性埃洛石纳米管/聚丙烯纳米复合材料的制备与性能

采用KH-550硅烷偶联剂对HNTs进行表面改性,通过溶液共混法制备出了m-HNTs/PP纳米复合材料,并对其流变性能、结晶行为、热稳定性能及力学性能进行了深入研究。流变结果表明:m-HNTs/PP纳米复合材料为熔体假塑性流体,且剪切黏度随HNTs质量分数的增加而逐渐增加。DSC结果表明:复合材料的结晶温度呈现先增加后减小的趋势,但都高于纯PP的结晶温度。力学性能测试和TGA结果表明:加入适当质量分数的m-HNTs明显提高了PP基体的力学强度和热稳定性。     

基于三维激光扫描技术的地铁隧道结构变形监测应用研究

本文将三维激光扫描监测技术应用于地铁区间隧道结构变形监测,取得了较好的效果。该方法首先采用三维激光扫描仪获取的高密度点云信息提取隧道结构信息;然后通过自动化处理软件实现点云数据的快速处理,自动提取环片的点云;最后利用提取的环片点云对环片错台、水平收敛等结构变形进行分析。本文通过对武汉某地铁项目施工中三维激光扫描应用案例介绍,说明了三维激激光扫描对隧道结构监测的优势。     

海胆状纳米MnO_2的制备及其对CL-20热分解性能的影响

采用水热法合成海胆状纳米MnO2颗粒,用X射线粉末衍射(XRD)和扫描电子显微镜及X射线能谱分析(SEM-EDS)对该MnO2颗粒进行物相组成及结构表征;用固体研磨法制备出质量比为1∶2、1∶5和1∶9的纳米MnO2/CL-20混合物;用差示扫描量热(DSC)法考察了纳米MnO2对CL-20热分解性能的影响。结果表明,纳米MnO2的加入不会改变CL-20热分解过程的最可几机理函数;加入纳米MnO2后,MnO2/CL-20混合物的热分解峰温明显降低;与CL-20相比,不同质量比的MnO2/CL-20混合物表观活化能降低,表明海胆状纳米MnO2可以促进CL-20的热分解。     

水下航行器轴向运动的自适应积分反演跟踪控制

研究水下航行器轴向运动的非线性跟踪控制问题。针对广泛存在的未知海流、动态模型中的未知参数、以及外部常值扰动等不确定性因素，采用先进的自适应积分反演控制方法，用自适应机制克服未知海流和模型参数的不确定性，并在反馈中加入积分项提高系统对未建模动态特性的鲁棒性，使水下航行器能够全局渐近跟踪参考位置指令。通过不同条件下的仿真研究，分析了自适应机制和积分项在运动控制中的作用，并验证了闭环跟踪系统的全局渐近稳定性。     

基于实物期权的增量配电网投资决策

增量配电网放开后,增量配电区域内的电网资产收益将单独核算。无论是电网企业还是社会资本,都将面临新形势下的投资决策问题。首先针对增量配电网投资的盈利模式进行了分析,认为增量配电网投资收益带有多重不确定性。在此基础上,构建了增量配电网实物期权投资决策模型。同时结合增量配电网收益特性,运用模糊识别构建了波动率测算模型。最后通过算例分析验证了该模型的有效性。     

基于高阶补偿器的加速度传感器动态误差补偿方法

加速度传感器动态特性对其动态测量结果具有重要影响。为了改善加速度传感器动态性能,减小动态误差,提出了一种基于高阶补偿器的加速度传感器动态误差补偿方法,该方法通过建立加速度传感器ARX模型,利用加速度传感器模型极点确定高阶补偿器的阶次,并应用误差白化算法（EWC）获得高阶补偿器的参数,实现加速度传感器的动态误差补偿。实验结果表明,该方法有效改善了加速度传感器的动态特性,且高阶补偿器的补偿效果优于低阶补偿器的补偿效果。高阶补偿器补偿后传感器输出超调量和残差均是低阶补偿后的三分之一,响应时间是低阶补偿后响应时间的一半左右。     

基于ALIF和PNN的轴承故障特征提取研究

轴承的早期故障诊断和在线健康监测对机械设备的维护和安全至关重要.为了从强背景噪声下的复杂信号中突出弱故障特征,提出了一种基于自适应局部迭代滤波(ALIF)和概率神经网络(PNN)来准确识别轴承故障特征的研究方法.首先,通过ALIF自适应地将非线性非平稳信号分解为多个单分量,利用峭度—相关系数准则对各单分量进行筛选,过滤掉不包含故障信息的单分量.然后,计算单分量的能量与总能量的比值来组成特征向量.最后通过输入故障特征向量到PNN中来实现轴承故障状态的识别和在线健康监测.     

基于对偶交替方向乘子法求解罚分位数回归问题

分位数回归是对数据进行分析与预测的有效方法.由于分位数回归的损失函数具有非光滑性,有关分位数回归的计算问题仍面临着一些挑战.本文通过从罚分位数回归的对偶问题出发基于交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,简称ADMM)求解罚分位数回归问题.并在一些温和的条...