基于WinForm的航天电磁继电器动态特性测试系统软件设计与实现

动态特性是航天电磁继电器的重要特征之一，在继电器的生产与研究过程中需要进行测试与分析。现有条件下，动态特性测试系统测得的结果以文本和图像形式保存在本地计算机中，研究人员需采用人工作业的方式对文本文件和图像文件进行分析。针对上述问题，本文设计了一套基于WinForm的动态特性测试系统软件，具体分为客户端软件与服务器软件，双方基于Socket多线程通信实现文本文件和图像文件传输的及时性与可靠性，突破了研究人员本地作业的空间局限性；基于双缓冲技术绘制文本文件的曲线图，加强对测试结果的直观性分析；基于图像调用与局部放大技术，实现对图像的有效处理与显示。测试结果表明，所设计的系统软件运行稳定，分析与显示结果直观准确，具有较高的使用价值。     

蓝星有机硅与BRENNTAG的战略合作拓展至中国市场

蓝星有机硅与Brenntag在中国市场的合作主要针对Mirasil和Starsil有机硅乳液应用于个人护理品的分销。自2009年起,蓝星有机硅就与Brenntag在东南亚市场展开了多个市场领域的合作,主要包括特种有机硅和通用型有机硅产品的分销;如今,合作拓展至中国个人护理品行业。蓝星有机硅此前宣布与Brenntag集团在泛欧市场展开合作。     

内燃机车防爆加油自动检测系统

为了解决现行内燃机车手动加油的问题，采用光纤传感器技术对内燃机车油箱的柴油液位进行检测．并通过单片机进行数据采集，利用PC机来实行中央控制和管理，达到了自动检测和防爆加油的双重目的。     

基于形态学和细胞神经网络的边缘检测方法

采用形态学方法提取二值图像的边缘,利用二值形态学与离散细胞神经网络(DT-CNM)的某种天然对应关系,将离散细胞神经网络引入形态学,将形态学运算转化为某种特定模板下的多层离散细胞神经网络,然后对该模板进行优化设计使之转化为单层离散细胞神经网络,降低了运算的复杂度.在此基础上,通过综合灰度图像像素在每个比特位上的边缘检测结果,提出了采用二值形态学提取灰度图像边缘的方法.与传统边缘提取方法Sobel和Log相比较,该方法边缘提取效果良好,收敛迅速.     

模拟X线头影片的多重分形分析

介绍了一种用于X线头影片进行边缘检测的多重分形方法,并对模拟X线头影侧位片进行了多重分形性质的分析。通过图像的多重分形谱与权重因子相关性的分析,进一步判定线性区间及适当的权重因子。得到了X线头影片图像的多重分形的线性区间,验证了X线头影片图像的多重分形的几何性质,在分析图像各像素点多重分形谱的基础上获取图像的边缘信息。用该算法进行图像边缘提取,保持和加强图像的局部特性,突出图像的细微处,并且该算法克服了多重分形谱对噪声敏感的缺点,能有效抑制图像中的噪声。分析结果表明,利用多重分形对X线头影片图像进行硬组织内部轮廓的边缘提取是可行的。     

无模型控制系统在加热炉温度控制上的应用

锦西石化分公司南蒸馏DCS使用的是FOXBORO公司的I／A控制系统，它的基本环节的控制算法是古典的PID算法。这种算法对于线性非时变系统，控制效果良好。但对于某些复杂环节，诸如非线性、大时滞、时变、强耦合系统，控制起来很难。为此。使用无模型控制系统来控制加热炉的温度，收到了满意的效果。     

基于主元分析与模糊C均值聚类的丙烯腈反应器优化

鉴于主元分析法的降维特性和模糊C均值聚类算法良好的分类性能，本文在丙烯腈反应器操作参数的优化中，结合这两种方法，将主元分析处理后的数据作为新的样本输入，利用模糊C均值聚类算法进行优化操作。在保留原有信息的基础上，去除了冗余数据，加快了聚类速度。实验表明，混合算法的聚类结果比单纯的基于聚类优化的方法能较好地对操作参数的优化起指导作用。     

基于.NET的分布式设备组网与管理系统软件设计与实现

针对现有环境下实验设备分布放置与独立观测带来操作与分析不便的问题,提出了一种基于.NET平台的分布式设备组网与管理系统.系统包含一个运行在独立计算机设备上的服务器软件与九个运行在实验设备上的客户端软件,借助于局域网建立服务器软件与多个客户端软件之间的Socket通信连接,完成分布式实验设备的集中组网与统一控制.客户端软件将实验设备的单次测试结果以数据或文件形式及时传输至服务器存储,服务器软件下属的分析界面实现对测试结果的数据解析、波形绘制与图像显示等功能,达到对分布式实验设备独立或联合测试结果的综合分析的目的.现场测试表明,服务器软件与九个客户端软件运行稳定,Socket通信连接可靠,实时数据与文件传输高效,分析界面功能完善且分析结果正确,有效解决了现有环境下实验设备测试与分析过程中存在的不足.本研究具有较强的兼容性,可以快速应用于其他分布放置的实验设备,接入现有系统中.     

基于Contourlet林火图像多重分形分割的研究

提出了一种多重分形和Contourlet变换相结合的森林火灾图像分割新算法.先对图像进行Contourlet多层分解,得到一系列多尺度、局部化、多方向的子带图像.然后对低频子带进行多重分形特性分析,再将多重分形谱作为特征参量进行像素筛选,筛选出标志不同景物的像素点.最后,根据这些像素点的不同分布进行图像分割,从而实现烟雾的分割.实验结果表明,这种算法能够有效地实现火焰和烟雾的分割,提高了森林火灾图像分割的有效性.