机器人焊接技术在钢结构行业的应用

针对钢结构构件的特点及其对机器人焊接的要求,综述了钢结构领域机器人焊接技术的研究现状及发展趋势,指出钢结构构件设计标准化程度低、装配安装精度与机器人智能化程度不匹配是机器人焊接技术在钢结构行业应用的瓶颈问题。通过钢结构构件的模块化、系列化、标准化设计、构建完善的焊接数据库、开发高精度焊缝跟踪技术等方式,逐步提升焊接机器人智能化程度,以攻克钢结构行业机器人焊接技术应用的难题。     

磁粉探伤中旋转磁场的应用与研究(二)

5交叉磁轭形成的复合磁场交叉磁轭的交叉角度α决定着两相磁场的夹角。为了便于分析和讨论,在下面的叙述中假设α=90°,两相磁轭的几何中心为O点,其磁场强度幅值相等,而且只分析两相磁轭的几何中心O点的合成磁场情况。设A,A′,B及B′分别为四个磁极所在位置。A-A′为A相磁轭,B-B′为B相磁轭。下面对中心点O的磁场叠加情况进行讨论。5.1不同激磁电流种类形成的复合磁场5.1.1两相磁轭均为直流两相直流磁场经矢量叠加后,仍形成一个直流磁场,如图5所示。5.1.2一相磁轭为直流,一相磁轭为交流如前所述,能形成摆动磁场,如图6所示。图5图6 5.1…     

基于优进策略的遗传算法对重油热解模型参数的估计

针对常规遗传算法全局寻优效率偏低的弱点，提出了一种优进策略，用以改进常规遗传算法。该策略将从繁衍过程中获取进化信息，自适应地改进子代分布，适时引入确定性操作，以提高全局寻优性能。提出的相关技术包括维持种群的多样性、改进交叉算子、增加Powell寻优算子等。实例测试表明这种优进策略效果良好，并已成功地应用于重油热解三集总动力学复杂数学模型的非线性参数估计。     

羧甲基纤维素—丙烯酰胺接枝共聚最佳条件的研究

研究了羧甲基纤维素—丙烯酰胺接枝共聚反应,对初始pH值、引发剂用量、单体浓度、初始温度等因素对反应的影响进行了探讨,得到了最佳引发体系:H2SO4-KMnO4以及最佳反应条件:单体浓度30%、引发剂浓度500mg/L、初始温度30℃、初始pH值9。     

复合粒子群优化算法在模型参数估计中的应用

化工非线性模型的参数估计是较为困难的寻优问题，经典方法常会陷入局部极值。粒子群算法操作简便、容易实现且全局搜索功能较强，适用于非线性参数估计。但其参数值的确定与问题相关，若设定不当，会严重影响全局搜索的性能。今提出引入遗传算法，在粒子群算法的搜索过程中，逐代优选参数，包括惯性权值，加速常数，以此构建为复合粒子群优化算法。分析与测试表明，其全局搜索性能有显著改善。进一步的工作又将两种粒子群算法成功地应用于重油热解模型的参数估计。采用复合粒子群优化算法估计参数构建的重油热解模型，其预报相对误差比常规粒子群优化算法降低了8.97％，比简单遗传算法降低了23.21％，效果明显。     

基于非下采样Contourlet和MRF的纹理图像分割

提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和马尔科夫随机场(MRF)相结合的纹理图像分割算法.算法包括两个步骤,首先通过NSCT实现对图像纹理特征的提取,并使用模糊C-均值完成对图像的初始分割;然后将初始分割结果用 MRF模型表示,通过贝叶斯置信传播得到图像的最终分割结果.实验结果表明,对于纹理图像,该方法在分割错误率、区域一致性以及边缘的准确性方面都比传统小波变换的方法有了明显的改善.     

基于稳定性的基因表达数据聚类算法选择

聚类是一种常用的基因表达数据处理手段,然而它又是主观的,如何选择符合数据内在分布的聚类算法成为目前急待解决的问题.根据经验,当选择最佳簇数k后,采用合理的聚类算法对目标数据重复聚类时,结果稳定性较好.因此提出一种基于稳定性的聚类算法选择.该方法将聚类结果的簇间分离度、簇内紧致度和聚类结果稳定性三者结合起来.在验证和应用三组数据时发现,比传统的评估方法,基于稳定性的聚类算法选择更客观、更可靠.     

基于区域一致性和NSCT的SAR图像分割

提出反映合成孔径雷达（sAR）图像区域一致性的G值图,在此基础上运用区域生长方法对图像进行粗分割。在对粗分图像进行区域合并的过程中,对于含有丰富方向和纹理信息的SAR图像,使用非下采样Contourlet变换（NSCT）进行区域特征提取,并采用一种新方法进行区域合并。仿真结果证明了SAR图像分割算法的有效性。     

人类胞内蛋白半衰期与其亚细胞定位的相关性研究

胞内蛋白的稳定性直接影响着生命活动与细胞周期.蛋白的选择性降解是通过泛素-蛋白酶体途径实现的,它是蛋白消亡的主要方式之一,同时也是细胞主动调节自身状态的体现.蛋白的稳定性除了与自身序列和结构相关外,还和成熟蛋白所处的细胞内环境,即蛋白的亚细胞定位有关.本文主要从蛋白质在细胞中的区域化分布角度研究其与蛋白寿命的关系.结合大量的蛋白半衰期实验数据以及生物信息数据库,文章统计并分析了每个蛋白的定位信息,并进一步研究了与定位有关的信号肽情况,以及应用F检验筛选出了部分能够显著区分长短寿命蛋白的N端序列特征.结果表明胞内蛋白半衰期与其亚细胞定位之间存在一定的关联性.短寿命蛋白往往定位于细胞膜或者膜性囊泡结构上,大多由信号肽引导定位,作为细胞的分泌蛋白、信号转导蛋白或者功能性蛋白发挥作用并迅速降解;而长寿命蛋白多数属于持家蛋白,定位于细胞胞浆中或直接在胞浆中合成,作为细胞骨架或者发挥着支撑细胞的作用.另外,蛋白的区域化分布影响着蛋白质的折叠、聚合以及翻译后修饰,这些过程与蛋白的稳定性有着密切的联系.本研究为将来蛋白稳定性的深入研究提供了新的思路,同时也为生物信息学中开发蛋白质稳定性相关的预测工具提供了参考.     

蚁群算法求解连续空间优化问题

借鉴蚁群算法的进化思想，提出一种求解连续空问优化问题的蚁群算法。该算法主要包括全局搜索、局部搜索和信息素强度更新规则。在全舄搜索过程中，利用信息素强度和启发式函数确定蚂蚁移动方向。在局部搜索过程中，嵌入了确定性搜索，以改善寻优性能，加快收敛速率。通过一个实例问题的求解表明了该算法的有效性。