某单层网壳结构制作与安装

球形单层网壳结构的杆件安装定位难,制作精度要求高,且节点受力较为复杂。对某单层网壳钢结构的制作和安装的关键技术进行了介绍,重点探讨了梅花柱的制作工艺和网壳的安装方案。现场实测表明梅花柱制作和网壳的安装均满足相关规范的要求。     

基于核的双子空间方法及其快速求解算法

针对现有的双子空间方法中存在的问题,提出一种基于核的双子空间判别分析(KDS-DA)方法。此外,还提出一种基于镶边矩阵求逆运算的快速KDS-DA特征求解算法。该算法运用高阶镶边矩阵的求逆运算可转化为低阶镶边矩阵的求逆运算这一性质,使得当顺序求解样本类内散射矩阵主空间中第r+1个KDS-DA判别矢量时,可充分利用求解第r个判别矢量时所得到的计算结果来减少算法复杂度。通过在ORL和AR人脸库上的实验证实文中方法的有效性。     

基于特征融合和模糊核判别分析的面部表情识别方法

提出了基于特征融合和模糊核判别分析（FKDA）的面部表情识别方法。首先,从每幅人脸图像中手工定位34个基准点,作为面部表情图像的几何特征,同时采用Gabor小波变换方法对每幅表情图像进行变换,并提取基准点处的Gabor小波系数值作为表情图像的Gabor特征;其次,利用典型相关分析技术对几何特征和Gabor特征进行特征融合,作为表情识别的输入特征;然后,利用模糊核判别分析方法进一步提取表情的鉴别特征;最后,采用最近邻分类器完成表情的分类识别。通过在JAFFE国际表情数据库和Ekman“面部表情图片”数据库上的实验,证实了所提方法的有效性。     

三级电液伺服阀高频振荡故障分析

针对三级电液伺服阀在使用中出现的高频振荡现象,通过理论分析和实践经验,揭示了三级电液伺服阀高频振荡的原因。因为三级电液伺服阀先导阀阀芯、阀套间摩擦阻力变大,导致先导阀静态特性的滞环变大,响应速度和控制精度下降,影响伺服液压系统的工作稳定性。并根据测试曲线进行有针对性的修复,保证设备稳定运行。     

瓜瓣封头钢板模具的制造

本文介绍用钢板制造大型瓜瓣封头模具的经验。其方法是,先用绘图法制作筋板样板,然后按样板划线下料得各种尺寸的筋板和辅助板,再点焊组装后压制外层胎板,最后焊牢即成。该模具不仅适用于冲压各种形状的瓜瓣封头,而且还适用于制作各种圆柱形瓜瓣大型零件。     

深度空时婴幼儿表情识别模型下的ASD自动筛查

目的 高危孤独症谱系障碍（high-risk autism spectrum disorder,HR-ASD）筛查依赖于医师的临床评估和问卷量表,传统筛查方式效率低,亟需一种高效的自动筛查工具。为了满足自动筛查的需求,本文提出一种基于婴幼儿表情分析的孤独症谱系障碍自动筛查方法。方法 首先入组30例8~18个月的婴幼儿,包括10例ASD疑似患儿（HR-ASD）和20例正常发育婴幼儿;引入静止脸范式,并利用该范式诱发婴幼儿在社交压力条件下的情绪调节行为;提出一种面向婴幼儿视频表情识别的深度空时特征学习网络,首先在大规模公开数据集AffectNet预训练空域特征学习模型,然后在自建婴幼儿面部表情视频数据集RCLS&NBH+（Research Center of Learning Science&Nanjing Brain Hospital dataset+）上训练时空特征学习模型,从而建立一个较精准的婴幼儿表情识别模型;基于该模型深度特征序列的一阶统计量,构建婴幼儿社交压力环境下的表情行为症状与精神健康状态之间的关联,采用机器学习方法实现自动筛查。结果 1）基于婴幼儿表情人工标注的结果,发现：在1 min静止期,高危组的婴幼儿中性表情持续时长相对正常对照组偏高（p<0.01）,而其他表情未发现有统计学意义的差异;2）提出的深度空时特征学习网络在本研究的30例婴幼儿面部表情视频数据集上的总体平均识别率达到了87.1%,3类表情预测结果与人工标注结果具有较高的一致性,其中Kappa一致性系数达到0.63,Pearson相关系数达到0.67;3）基于面部表情深度特征序列一阶统计量的精神健康状态预测性能达到灵敏度70%,特异性90%,分类正确率83.3%（置换检验p<0.05）。结论 本文提出的基于婴幼儿面部表情深度特征序列一阶统计量的精神健康状态自动预测模型是有效的,有助于实现高危孤独症谱系障碍自动筛查。     

真空泵站的噪声控制

在对丙叶罗茨真空泵噪声测试分析的基础上,给出了泵站噪声控制的总体方案及设计原则,并对真空泵排气消声器及其它降噪措施的结构和特点分别进行了介绍。经实际应用及生产运行证明,降噪效果明显。     

一种基于2D-DWT和2D-PCA的人脸识别方法

提出了一种联合图像二维离散小波变换（2D-DWT）和二维主成分分析（2D-PCA）的人脸识别方法。首先通过2D-DWT将当前图像分解成四个子图像,其中一子图像对应原图像的主体部分（低通部分）,其余三个子图像则对应图像的细节部分（高通部分）。在此基础上,采用2D-PCA方法分别对每一子图像进行特征提取。此外,文中还提出了一种简单有效的方法对各子图像中所提取的特征进行融合,根据所得到的特征进行人脸识别。同其他基于小波分解的人脸识别方法相比,所提出的方法能更充分地利用人脸图像的有用判别信息,并得到更好的识别结果。     

伺服阀科学使用的研究

分析伺服阀零位流量增益、零位压力增益、零位流量压力增益系数、零位内泄漏流量的重要作用,并利用伺服阀测试曲线说明阀芯、阀套锐边的磨损是导致伺服阀零位特性下降和零位内泄漏流量增加的主要原因。提出根据不同工况,将零位特性较差的伺服阀更换使用位置,不仅可以降低设备维护成本,同时可保障伺服液压系统性能和产品质量。     

基于改进教与学优化的光伏阵列模型参数辨识研究

光伏发电系统中阵列模型及其参数辨识的准确性对光伏电站故障诊断、发电功率预测以及并网运行的稳定性评估具有重要意义。在单二极管模型基础上建立了光伏阵列数学模型,并提出一种基于Tent混沌映射的改进教与学优化算法对模型参数进行辨识,通过实测数据和参数辨识后的仿真结果进行对比,验证了该模型的准确性、求解快速性以及稳定性,为下阶段综合能源系统建模奠定模型基础。