机械式打结机纱线捕获状态检测方法

为解决机械式打结机在纱架上完成纱线接头时无法检测头线、尾线捕获状态的问题,提出一种基于图像像素点测量的检测方法。该方法结合机械式打结机工作原理,将集安装盒、相机模组和光源于一体的纱线检测识别系统,固定在风机和吸嘴之间的透明吸管上,然后通过小型嵌入式模块采集图像、处理图像、统计像素点、输出信号等流程实现低成本的纱线捕获状态检测。同时顶部安装相机模组,左右两侧安装光源,底部设计纱线通道,内部底板设计为左右均分的黑白背景,结构小巧、图像采集环境稳定。系统搭建后,对白色等8种纱线进行了捕获状态测试。结果表明:该方法检测效果好、识别率高,实现了模块化纱线捕获状态检测,不仅准确度高、成本低,而且安装方便,可实现生产推广应用。

插管式机器人空管状态检测方法

针对利用插管式机器人在巡视络筒机设备时,存在无法检测储管纱圆盘均匀排布孔内是否存在管纱的问题,提出了一种基于图像识别的空管状态检测方法。结合络筒机及插管式机器人工作机制,将集嵌入式控制系统、相机模组于一体的空管检测机构固定在竖直机械立柱上,并随插管式机器人做水平往复直线运动。嵌入式控制系统通过捕获插管式机器人发送的锭位信号,实现该锭位储管纱圆盘图像采集,通过学习、调节、分块定域、矫正等准备环节及分级处理环节进行图像处理,并将处理后各均匀排布孔内管纱的实时情况经由通信接口传输至插管式机器人。最后搭建实验平台,进行空管状态检测稳定性测试。结果表明,本文方法检测效果稳定、准确度高,且成本低、安装简单,便于实际工程应用。

基于遗传算法优化BP神经网络的飞机油耗预测方法

飞机油耗的精准预测可以有效减少环境污染、节约燃油能源、为航空公司降低运营成本。为了提高飞机油耗的预测精度,本文采用主成分分析方法从QAR数据中选择对飞机油耗影响较大的地速、纵向加速度、垂直加速度、风速、风向、倾斜角、空速、气压高度作为BP神经网络的输入变量,提出了基于遗传算法优化反向传播神经网络的飞机油耗预测方法。通过Matlab仿真软件建立了预测模型,以某航空公司飞机下降阶段QAR数据为基础进行验证实验。实验结果显示,该模型的预测精度优于传统的BP神经网络模型,预测性能更好。

基于全局冲突系数的证据权重确定及合成研究

为对证据源进行合理修正,解决高冲突证据合成时存在的问题,提出了一种新的证据权重确定方法。首先利用证据之间的局部冲突和相似性求出各个证据的全局冲突系数;其次取全局冲突系数的反值作为证据的权重并利用该权重对原证据的概率进行重新分配;最后对修正后的证据进行合成。算例比较结果表明,该方法与其他方法相比有较强的优越性。

基于软件缺陷模型的测试系统

设计并实现了一种基于软件缺陷模型的测试系统(DTS).对常见软件缺陷模式进行了分类、分析和总结.基于状态机提出了软件缺陷模式的描述方法及统一测试框架,提出通过区间运算来减少测试的误报和提高测试精度.与同类工具比较表明.DTS具有效率高和误报少等特点.

基于缺陷模式的软件测试中的区间运算应用

基于缺陷模式的软件测试采用静态分析技术,误报问题比较严重.通过对区间数学理论扩展,提出了区间集的运算,以及实数、布尔变量、句柄变量、数组变量等不同数据类型的区间计算方法;采用May和Must集合来描述条件语句对区间的限定;通过修改数据流方程来跟踪控制流图遍历中的区间变化.将区间运算应用于基于缺陷模式的软件测试,实验结果表明,区间运算能够较好地减少误报和提高缺陷检测精度.

氧化锌纳米棒的制备及其光电性能的研究

以硝酸锌Zn（NO3）2.6H2O和六次甲基四胺（HMT）为原料,通过水热法制备出氧化锌纳米棒,研究了反应时间和冷却时间对产物形貌和尺寸的影响。采用扫描电子显微镜（SEM）、X射线衍射（XRD）、光致发光谱（PL）、紫外-可见光谱、红外光谱（FT-IR）表征产物的结构和性能。结果表明,反应时间为6 h和急速冷却至室温条件下合成样品为六方纤锌矿氧化锌纳米棒,平均直径为300 nm;样品具有良好的结晶质量和发光性能,样品在200~400 nm有较强的紫外吸收性能;FT-IR图谱表明产物在430 cm-1左右出现了Zn-O特征吸收峰,并有所红移;样品的开启场强为2.2 V/μm,场增强因子为2550,当场强为4.75 V/μm时,电流密度可以达到0.7 mA/cm2,是一种性能优良的冷阴极电子发射源。

煅烧工艺对氧化锌铝(AZO)粉体光学性能的影响

采用聚丙烯酰胺凝胶法制备高浓度Al掺杂ZnO(AZO)前驱体(x(Al)=5.5mol%、6.5mol%),研究煅烧工艺对AZO粉体光学性能的影响.结果表明:随着煅烧温度升高,Al在ZnO中的固溶度降低。当煅烧温度为750℃时,生成ZnAl2O4相。提高煅烧温度,粉体的紫外吸收峰从366 nm红移至373 nm;延长煅烧时间,紫外吸收峰发生蓝移,吸收强度明显增大。室温下AZO粉体光致发光(PL)光谱主要由354 nm的紫外发射峰、406 nm的近边紫外发射峰和430 nm的蓝光发射峰组成。

基于可重构计算系统的矩阵三角化分解硬件并行结构研究

可重构计算系统成为加速计算密集型应用的重要选择之一.在众多受到关注的计算密集型问题中,矩阵三角化分解作为典型的基础类应用始终处于研究的核心地位,在求解线性方程组、求矩阵特征值等科学与工程问题中有重要的研究价值.本文面向矩阵三角化分解中共有的三角化计算过程,通过分析该过程的线性计算规律,提出一种适于硬件并行实现的子矩阵更新同一化算法及矩阵三角化计算FPGA(Field Programmable Gate Array)并行结构.针对LU矩阵三角化分解在并行结构模板上的高性能实现及优化方法开展了研究.理论分析表明,该算法针对矩阵三角化计算过程具有更高的数据并行性与流水并行性;实验结果表明,与通用处理器的软件实现相比,根据该算法实现的矩阵三角化分解FPGA并行结果在关键计算性能上可以取得10倍以上的加速比.

一种高效的随机块模型学习算法

由于随机块模型能够有效处理不具有先验知识的网络,对其研究成为了机器学习、网络数据挖掘和社会网络分析等领域的研究热点.如何设计出具有模型选择能力的快速随机块模型学习算法,是目前随机块模型研究面临的一个主要挑战.提出一种精细随机块模型及其快速学习算法.该学习方法基于提出的模型与最小消息长度推导出一个新成本函数,利用期望最大化参数估计方法,实现了边评价模型边估计参数的并行学习策略,以此方式显著降低随机块模型学习的时间复杂性.分别采用人工网络与真实网络,从学习时间和学习精度两方面对提出的学习算法进行了验证,并与现有的代表性随机块模型学习方法进行了对比.实验结果表明:提出的算法能够在保持学习精度的情况下显著降低时间复杂性,在学习精度和时间之间取得很好的折衷;在无任何先验知识的情况下,可处理的网络规模从几百节点提高至几万节点.另外,通过网络链接预测的实验,其结果也表明了提出的模型及学习算法相比现有随机块模型和学习方法具有更好的泛化能力.

聚丙烯酰胺凝胶法制备氧化锌铝(AZO)粉体

采用聚丙烯酰胺凝胶法制备Al掺杂ZnO(AZO)前驱体,在500和600℃下煅烧获得AZO粉体。采用DSC、XRD、SEM、UV-vis吸收和荧光发光(PL)对粉体进行表征,研究Al掺杂浓度对AZO粉体光学性能的影响。结果表明:在600℃煅烧温度下,Al3+的固溶度可高达8%(摩尔分数),掺杂后的AZO粉体晶粒尺寸明显减小;随着掺杂浓度提高,AZO粉体的紫外吸收波长先"蓝移"而后"红移",当Al掺杂浓度为5.5%(摩尔分数)时,紫外吸收波长最短,为367 nm(3.38 eV);未掺杂与Al掺杂的ZnO粉体均具有406 nm的近边紫外峰和430 nm的蓝光发射峰。

稀土Gd^(3+)掺杂TiO_2纳米带的制备及其光催化性能研究

以水热法制备出的钛酸盐纳米带为原料,利用二次水热反应制备了Gd3+掺杂TiO2纳米带。采用XRD、TEM和N2吸附-脱吸等手段对样品的晶型、微观形貌及比表面积进行了表征,讨论了Gd3+掺杂浓度、二次水热温度对材料结构及性能的影响。研究结果表明,Gd3+的掺杂没有影响原有样品的晶型,样品保持了锐钛矿相,但二次水热温度过高会破坏纳米带的形状,掺杂提高了样品的光催化活性,最佳掺杂量为5.0%。以掺杂量为5.0%、二次水热温度为180°C制备出的样品为光催化剂降解甲基橙,在光照180 min后,甲基橙的降解率可达68%。

利用JPEG压缩特性的合成图像检测

提出一种利用压缩特性进行JPEG合成图像检测的方案.由多幅JPEG图像内容拼接而成的合成图像中往往存在质量因子不一致性或分块位置不一致性,这两种不一致性可以作为检测JPEG合成图像的有力证据.该文所提方案先对待检测图像进行尝试性的再压缩并考察失真程度,以估计主要内容曾经历过的压缩情况,然后根据再压缩在不同区域引起的失真程度的起伏变化识别合成图像.该方法还可区分合成图像内容的不同来源,并分析质量因子不一致性或分块位置不一致性,为揭示图像伪造行为提供辅助信息.

二维Logistic映射中的一种新型激变、回滞和分形

研究了二维Logistic映射不动点的性质,给出了在参数空间中二维Logistic映射发生第一次分岔的边界方程。采用相图、分岔图、功率谱、Lyapunov指数计算和分维数计算方法,揭示出具有二次耦合项的二维Logistic映射从规则运动转化到混沌运动所具有的普适特征:①系统是按Pomeau-Manneville途径通向混沌的,且其间歇性与Hopf分岔有关;②系统中存在一种新型循环激变:当参数连续变化时,不稳定周期轨道按固定顺序循环与奇怪吸引子的几个小部分相遇,并导致小部分两两合并,产生出较大的奇怪吸引子;③最大Lyapunov指数的曲线具有“回滞”特征,且回滞现象常伴随循环激变的出现。同时,作者对二维Logistic映射的Mandelbrot-Julia集(简称M-J集)的研究表明:M-J集的结构由控制参数决定,且它们的边界是分形的。

齿轮传动的MATLAB软件建模及轻量化设计

为了实现齿轮轻量化设计,研究了应用MATLAB软件建立齿轮传动的优化设计模型,详细分析了通过对约束函数和目标函数的编程然后调用优化函数fmincon对齿轮进行优化设计的具体方法。结果表明:优化后的齿轮质量减轻,且方法简单易用,可以帮助设计人员提高设计质量和效率。

基于混沌序列加权抽样和排序变换的图像置乱

为增强网络中传输的数字图像信息的安全性,对一类典型的基于混沌排序图像置乱算法——Ye算法进行了研究,给出应用间隔抽样混沌序列置乱图像可以提高混沌排序置乱算法置乱度这一性质,并依据近似熵理论给出其提升的依据.为增加图像置乱算法的密钥空间,结合Shannon加权保密思想,设计了基于加权抽样混沌序列排序图像置乱算法.结果表明,该方法密钥空间大,置乱强度高,抗重构攻击.

络离子浓度对掺铝氧化锌(ZAO)纳米粉体粒径的影响

采用络盐法制备了掺铝氧化锌(ZAO)纳米粉体。通过新复合络盐晶体-(NH4)1.95(Zn0.95Al0.05)(SO4)2.6H2O的合成证实了反应初始溶液中形成了络离子。通过改变(NH4)2SO4的加入量研究了络离子浓度对ZAO粒径的影响。通过XRD、SEM和激光粒度仪对ZAO粉体进行了表征。结果表明:络离子的存在,降低了反应初始溶液中游离金属离子的浓度,使得产物的一次粒径的可调控性增强,有利于纳米级ZAO粉体的制备。

一种基于LEACH协议的簇头选择改进算法

分簇结构是大规模无线传感网的一种有效的拓扑管理方法。在这种结构下,由于簇头节点的能量消耗速率远远高于簇成员节点,需要做簇头轮换以平衡网络能量消耗。分析LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)协议簇头选择算法的不足,结合节点自身的能量、节点到基站的距离及节点的分布情况,提出一种簇头选择的优化算法,并对该算法进行分析和仿真。实验结果表明,优化后的算法改进了簇头的分布方式,提高了负载均衡度,并延长了无线传感器网络的生存时间。

现在方位导引法的线导鱼雷攻击可行域仿真

为了优化选择线导鱼雷发射阵位,掌握鱼雷的极限射距随目标舷角的变化规律,应用现在方位导引法仿真研究了线导鱼雷的攻击可行域。首先介绍了鱼雷导引系统的原理和特性,其次建立了现在方位导引法的线导鱼雷攻击弹道模型,详细说明了鱼雷攻击弹道的各阶段划分及相关数学模型,最后给出了鱼雷极限射距的含义和数学解析,并编制程序进行了仿真。通过实例分析表明,应用现在方位导引法的线导鱼雷攻击可行域近似一个前突的圆,采用小舷角从目标潜艇首部实施线导鱼雷攻击可以获得较大的捕捉和命中概率。整套方法系统量化了线导鱼雷发射距离及其攻击可行域,有效地解决了鱼雷攻击可行域这一关键问题,有助于提高线导鱼雷命中概率。

社交网络中的用户信任链形式化模型

针对传统社交网络缺乏用户关系描述方法的问题,从用户关系角度出发,引入信任作为表征用户关系的要素,提出一种信任链形式化模型(TCFM)。采用形式化语义的方式对用户之间的关系进行描述,将用户关系表示为原子信任链和组合信任链2类关系模型,进而给出TCFM组合信任链中信任度的计算过程以及信任链之间的计算算子。通过实例验证了该模型的有效性。