DF5型机车柴油机中间齿轮故障原因浅析及防止措施

1前言 昂昂溪机务段现配属机车97台,其中DF4型机车73台,DF5型机车24台,主要担当滨洲线西部的货物列车牵引任务和调车作业.在运用过程中,24台DF5型机车先后有21台发生中间齿轮支架折断、中间齿轮栽丝脱落、轴承损坏等故障.这些故障的发生具有一定的普遍性,影响了我段的运输生产,同时增加了检修人员的劳动强度.分析中间齿轮出现故障的原因,并提出行之有效的解决措施,对保障铁路安全生产具有重要意义.     

综合颜色和形状特征聚类的图像检索

为了提高图像检索的速度和准确率,通过分析各种聚类算法在图像检索中的缺点,提出了一种新的划分聚类的图像检索方法。首先对HSV模型非均匀量化,利用改进的颜色聚合向量方法提取图像的颜色特征;然后基于改进的Hu不变矩提取图像的全局形状特征;最后,综合颜色和形状特征对图像基于贡献度聚类并建立特征索引库。利用上述方法在Corel图像库中进行图像检索。实验结果表明,与改进的K-means算法的图像检索算法相比,提出算法的查准率和查全率均有较大提高。     

数字水印技术及典型的攻击分析

随着因特网的日益普及，数字多媒体作品在互联网上广泛传播和交流，各种文本、图像、音乐、电影等数字化产品的侵权也更加容易，篡改也更加方便。因此，如何保护作品版权已受到人们的高度重视，数字水印技术作为数字产品版权保护的关键技术已得到广泛的研究和应用。首先对数字水印的特点、系统模型、主要技术等方面进行了探讨，然后分析了几种典型的水印攻击，最后对其发展前景进行了展望。     

面向最大使用效益的充电站网络优化方法

我国政府目前已建成一定规模的充电站网络。针对充电站网络利用率低,存在大量冗余站点和电动汽车充电难等问题,提出了一种数据驱动的充电站网络优化方法。首先,该方法模拟电动汽车充电行为,对不同时间戳内的充电站分别建立队列系统,进而估计充电站间的到达率情况。在此基础上,分析城市电动汽车的充电行为空间特征,用于挖掘城市电动汽车的充电热点。然后,对充电站间的竞争依赖关系、地理位置特征及用户充电偏好间的相互作用进行建模,进而提出了充电站在网络中的使用效益评分函数。最后,建立了以最大化充电站网络使用效益为目标的充电站网络优化模型,并提出了基于充电热点的启发式网络扩展算法进行模型求解,从而获取最佳充电站网络布局。以一个典型的城区为例进行的实验测试结果表明,该方法不仅能在消除冗余站点的同时提高充电站利用率,而且能够识别充电站网络拥堵区域,为政府规划部门解决充电难问题提供了决策支持。     

旋转限位开关

一、概述为了保证雷达等通讯设备使用安全可靠,防止由于载荷过大、突然断电、操作程序不正确以及其它意外事故而造成天线和天线座的损坏,在天线座中必须设置各种安全保护装置。一般说来,天线转动范围是有限制的,为了防止天线超越极限位置而损坏机件,在天线座上都应设置电气或机械限位装置。本文所叙述的是一种机电结合的旋转限位开关。     

影子价格在露天矿卡车调度系统中的应用研究

提出了线性规划的对偶问题,在影子价格基本理论的基础上,阐述了影子价格的经济含义与计算过程。结合具体实例阐述了如何运用影子价格理论指导企业经营管理,从而提高企业的经济效益。     

HXN5型机车自动提钩装置改造

1背景2009年5月,HXN5型机车在齐齐哈尔机务段投入运用,运输效率明显提升。为有效解决瓶颈区间通过能力限制,更好地发挥新型大功率机车优势,经充分论证和试验验证,确认了HxN5型机车担当补机的可行性。机车自动提钩技术改造是保障HXN5型机车综合运用效率提高的内容之一。     

NoSQL的分布式存储与扩展解决方法

传统的关系型数据库已无法满足海量数据的存储与访问需求。针对该问题,提出一种非关系型数据库(NoSQL)的分布式存储与扩展解决方法。分析并改进NoSQL,讨论基于一致性哈希算法键值对的分布式存储,以及基于双hash环的数据库服务器节点的扩展方法,提出将NoSQL作为镜像引入数据库架构系统。实际应用结果表明,该方法可以避免资源浪费及服务器过载。     

基于改进颜色聚合向量与贡献度聚类的图像检索算法

为了提高图像检索的速度和准确率,通过分析各种聚类算法在图像检索中的缺点,提出了一种新的划分聚类的图像检索方法。首先,在对HSV模型非均匀量化的基础上,利用改进的颜色聚合向量方法提取图像的颜色特征;然后找到符合条件的特征向量作为初始聚类中心,利用分散度与贡献度进行聚类并建立特征索引库;最后根据查询图像的相似度进行检索和排序。实验结果表明,所提算法的查准率和查全率比其它算法均有较大提高。     

基于多特征融合的图像检索

目前图像检索的准确性是研究的难题,主要在于特征提取的方法。为了提高图像检索的精度,在图像底层特征研究的基础上,提出了一种综合多特征的图像检索算法--基于底层特征综合分析算法(CAUC)。首先,在YUV颜色空间下提取图像的平均值和标准方差作为全局颜色特征,获得图像的二值位图,提取其局部颜色特征;然后,基于紧密度和Krawtchouk矩不变量提取图像的形状特征;再根据改进的四像素共生矩阵算法提取图像的纹理特征;最后综合多特征将待查询图像与图像库中图像进行相似度计算,返回相似度高的图像。在Corel-1000的图像集上的实验结果显示,与原来仅考虑四像素共生矩阵的方法相比,CAUC的查准率与查全率没有明显降低,但检索时间大大减少;与另外两种多特征融合的图像检索方法相比,CAUC仍能在保证较高检索速度的同时提高查准率与查全率。实验结果表明,CAUC方案能有效提取图像特征,提高检索效率。