Nomex蜂窝夹芯结构超声直刃刀激光对刀研究

Nomex蜂窝夹芯结构超声数控切割对刀不同于传统数控加工对刀,除了需要获取刀具长度信息外,还需要获取直刃刀的零位角度信息。目测试切方法耗时、费力,且精度稳定性差,很难适应超声数控加工中对刀精度和效率的要求。为此提出一种基于平行激光遮挡理论的超声直刃刀激光对刀方法,建立了一维PSD获取超声直刃刀角度的测量计算模型,并研究了刀具截面刃宽不同对角度检测灵敏度的影响规律。在此基础上,开展了超声直刃刀激光对刀仪的总体方案以及软件模块设计,构建激光对刀仪实验系统并开展零位角度性能实验测试和分析。研究可为Nomex蜂窝夹芯结构超声切割对刀装备国产化提供借鉴。     

三心拱断面在综采面运输顺槽机头巷的应用

介绍了榆家梁煤矿综采工作面运输顺槽机头巷采用的断面形式和断面尺寸，通过分析比较，指出了三心拱断面在神东矿区具有推广应用价值。     

基于云计算的虚拟化技术在企业网络中的应用

针对采用STP与VRRP构建的企业网络存在部署难、扩展困难、可用性与可靠性差等问题,从上述问题分析了产生问题的根源,本文提出了采用云计算的网络设备虚拟化技术来构建企业网络的一种解决方案,通过仿真实验将虚拟化技术与动态链路聚合及虚拟化分裂检测机制有效融合,构建了一个稳定与可靠的企业网络.为了评估其方案的性能,在可用性、可管理性、扩展性等方面进行了多项对比分析,验证结果表明,云计算的虚拟化技术构建的企业网络在稳定性、健壮性等方面要优于传统方式构建的企业网络.     

基于环查询和通道注意力的点云分类与分割

点云数据的特征处理是机器人、自动驾驶等领域中三维物体识别技术的关键组成部分,针对点云局部特征信息重复提取、点云物体整体几何结构缺乏识别等问题,提出一种基于环查询和通道注意力的点云分类与分割网络。首先将单层环查询和特征通道注意力机制进行结合,减少局部信息冗余并加强局部特征;然后计算法线变化识别出物体边缘、拐角区域的高响应点,并将其法线特征加入全局特征表示中,加强物体整体几何结构的识别。在 ModelNet40 和 ShapeNet Part 数据集上与多种点云网络进行比较,实验结果表明,该网络不仅有较高的点云分类与分割精度,同时在训练时间和内存占用等方面也优于其他方法,此外对于不同输入点云数量具有较强鲁棒性。因此该网络是一种有效、可行的点云分类与分割网络。     

面向集成的VPN构建策略

针对传统VPN（Virtual Private Network）技术构建的企业网络存在扩展、地址冲突、互访控制难于实现等问题. 本文提出一种面向集成的VPN构建思路. 在分析这些问题产生原因的基础上,集成思路的基本思想是将有效的解决方案进行集成,以解决VPN构建中出现的不同问题. 该思路采用MPLS解决隧道扩展性问题,采用BGP解决站点间地址冲突及访问控制的问题. 为了评估该设计方法的性能,本文在企业网络中应用该思想构建了实际的企业VPN. 实际运行结果表明,采用该方法构建的VPN在扩展性、站点间地址冲突、访问控制等方面要优于传统技术.     

神东矿区8m大采高工作面矿压显现规律研究

以补连塔12511工作面为实践背景,对8 m大采高工作面的矿压显现规律和支架适应性进行研究。矿压监测结果表明:工作面初次来压步距40～44 m,平均为42 m,动载系数1. 43～1. 53之间,来压强度较强;工作面周期来压步距6. 4～16. 8 m,平均约11. 6 m,动载系数约1. 4,来压较为明显,来压规律符合双关键层的来压特点;工作面支架受载情况良好,基本呈正态分布形态,压力主要集中在250～350 bar,完全满足工作面的支护需要。这为后续大采高工作面安全高效开采提供理论基础和经验借鉴。     

一种缓解NBTI效应引起电路老化的门替换方法

45 nm工艺下,负偏置温度不稳定性（negative bias temperature instability,NBTI）效应是限制电路的性能的首要因素。为了缓解NBTI效应引起的电路老化,提出了1个基于门替换方法的设计流程框架和门替换算法。首先利用已有的电路老化分析框架来预测集成电路在其服务生命期内的最大老化,然后以门的权值作为指标来识别关键门,最后采用门替换算法对电路中的部分门进行替换。基于ISCAS85基准电路和45 nm晶体管工艺的试验结果表明,相对于已有的方法,采用文中的门替换方法,使得NBTI效应引起的电路老化程度平均被缓解了9.11%,有效地解决了控制输入向量（input vector control,IVC）方法不适用于大电路问题。     

基于改进局部一致性约束的立体匹配算法

针对PatchMatchStereo立体匹配算法在实现倾斜平面时，因使用随机函数生成平面参数而导致算法计算量大且误匹配率高的问题，提出一种基于局部一致性约束的立体匹配算法。首先，通过对图像中的像素进行稀疏匹配获得视差置信度高的支撑点；其次，利用三角剖分为图像内各像素点确定一个三角平面，计算平面参数并分配给该平面内的点；然后，通过迭代传播为每个像素点找到更加准确的平面参数，构建出局部一致性平行窗口模型；最后，通过平面参数计算视差值并通过视差后处理优化视差。本文算法在Middlebury评估平台第三版标准测试数据集上进行实验，实验结果表明，处理后的平均误匹配率比PMS算法降低了4.39%，其中对单个图像的误匹配率最高降低15.42%。本文算法在降低误匹配率的同时提高了图像处理的效率，相较于其他算法具有显著的优越性。