特种车辆多维载荷谱加速方法及在振动环境模拟试验中的应用

目的 解决车辆多轴轴耦合台架试验耗时长、花费大以及振动环境模拟精度低等问题。方法 将雨流投影方法运用到多维载荷加速处理中,利用传统雨流滤波法和多轴雨流投影滤波方法分别对特种车辆部件实际所受的多轴载荷进行加速处理,对加速后的多维载荷信号开展基于时域波形再现的振动环境模拟,以更有效地利用轮式车多轴轴耦合试验台开展加速疲劳试验。结果 对比加速前后的多维载荷信号,在时域、频域、损伤域基本一致的前提下,多维载荷信号时间压缩了50%,多轴振动环境的模拟精度大于80%。结论 采用该方法开展车轮加速疲劳试验,能够精确再现被试件的实际振动环境。通过实际试验验证,可以很好地再现故障出现的时间和形式,与实际野外路试结果十分吻合。

基于计算机视觉的舰船模型三维重建方法

为保证舰船模型三维重建的完整性以及细节程度,提出基于计算机视觉的舰船模型三维重建方法。基于双目立体视觉计算全局舰船目标点云坐标,生成舰船全局的三维点云数据;多视角点云配准方法对该数据进行配准后,输入多尺度特征递归卷积的稠密点云重建网络模型中,通过该模型生成舰船模型三维深度图,在此基础上,利用运动结构法完成舰船深度图中的三维曲线重建,对舰船模型进行颜色渲染,输出舰船模型三维重建结果。测试结果显示,该方法能够完成不同图像之间对应点的可靠匹配,确定各点的坐标位置;三维重建后模型的空间偏差均在0.015以下;能够较好地完成舰船结构的重建,重建后舰船模型的完整性较好,清晰呈现舰船的结构细节。

教育现象学视域下的职业教育课程评价体系重构

职业教育课程评价是构建现代职业教育课程体系的重要组成部分,在制定课程目标、选择课程内容、组织课程实施、选择课程形式、了解课程效果等方面起着重要的导向作用。但目前职业教育课程评价面临着教育智慧运用与功利评价心态的冲突、课程构建多主体与课程评价主体单一的失衡、综合素养发展与僵化评价方法的对立等问题。运用教育现象学,从运用教育智慧、倡导多主体评价、重视课程体验与技能获得的动态过程、重视非预期效果、丰富评价方法等维度,重新构建职业教育课程评价体系的路径。

电磁层析成像技术中的谱参数混合共轭梯度法

电磁层析成像技术是基于电磁感应原理的过程检测技术,图像重建是解决其反问题的关键.基于共轭梯度算法,修正搜索方向和迭代参数,推导出基于谱参数的混合共轭梯度算法,以提高图像重建质量和收敛性.介绍了电磁层析成像系统的实验室模型和灵敏度分布矩阵,作为反问题基础;对搜索方向进行修正,提出一个新的谱参数,用来控制新旧搜索方向之间的角度,根据每一步迭代的残差结果,寻找最优解;改善共轭参数,分析非线性共轭梯度算法中FR算法(fletcher-reeves method)和PRP算法(polak-ribiere-polyak method)的各自优势,将它们按照一定比例进行混合,得到一种新的混合共轭梯度算法;将谱参数混合共轭梯算法应用到电磁层析成像实验室系统中,构建了3种典型实验室模型,对比谱参数混合共轭梯度算法与传统算法并作出评价.实验结果表明:谱参数混合共轭梯度算法的重建图像的质量更高,具有较好的数值表现;混合共轭梯度算法结合了FR算法和PRP算法的优点,收敛速度比PRP算法快,成像质量比其他算法高.

传统纹样创新设计:国潮文化下的Z世代集体记忆重构

以文化研究、设计原理和消费者行为学为理论基础,分析传统纹样如何通过设计创新被赋予现代意义而成为连接历史与现代的桥梁。Z世代,作为一股强大的消费力量,对个性化和文化认同的需求催生了对传统纹样创新诠释的渴望。通过对国潮产品纹样案例相关设计方法的解析,揭示传统纹样如何在Z世代的集体记忆中被重构,并通过创新设计得以流行。研究结果表明,Z世代通过消费融合了传统纹样的国潮产品,在享受个性化商品的同时,也在无形中参与到集体记忆的重构和文化传承中。

列车风管管接头间接识别定位方法

为完成移动机器人对列车风管的摘解任务,需要对列车风管管接头进行定位。针对列车风管管接头不易识别且识别定位需要一定实时性和精度的问题,利用双目视觉系统提出了一种间接识别定位方法。在目标识别中,根据列车风管的特点,基于颜色特征在HSV空间中对风管近端金属圈进行识别,提取出金属圈形心坐标;在三维重建中,利用具备较高精度和一定实时性的组合立体匹配算法对风管近端金属圈进行三维重建,得到其三维坐标后根据管接头与近端金属圈相对位置关系固定的特点,通过空间坐标转换得到管接头的三维坐标,实现列车风管管接头的定位。最后,在(200~650)mm的距离范围内进行实验验证,实验最大绝对误差为12.88mm,算法最长耗时为245ms,结果表明该方法满足要求。

渐进多焦点自由曲面镜片优化重构

渐进多焦点自由曲面镜片的后表面由多个曲面拟合而成,其衔接处曲率变化较大且不连续,初始的自由曲面镜片往往需要通过局部或者全局优化来改善其光学性能以及表面光顺性。提出基于NURBS曲线和最小二乘曲线的全局拟合方法来对渐进多焦点自由曲面镜片后表面进行优化重构。介绍了最小二乘曲线拟合的算法原理,在相同参数下对两组光焦度不同的镜片后表面进行重构,并进行仿真分析和测量分析,对其光学性能进行评价。实验结果表明:两组镜片最大像散分别减小了0.61 D和0.45 D,远用区像散分别减小了0.15 D和0.16 D,中间通道(Y=0 mm处)宽度增加超过1.8 mm。重构后的曲面能够在保持光焦度基本不变的情况下,提高了后表面的光滑性,有效减小了渐进片的最大像散,同时渐变通道的宽度也有一定程度的改善。

基于唇重构与三维耦合CNN的多视角音唇一致性判别

针对传统音唇一致性判别方法主要对正面唇动视频进行处理,未考虑视频采集角度变化对结果的影响,且容易忽略唇动过程中的时空特性等不足,文中以唇部角度变化对一致性判别的影响为研究重心,结合三维卷积神经网络在非线性表示和时空维度特征提取上的优势,提出了基于正面唇重构与三维耦合卷积神经网络的多视角音唇一致性判别方法。该方法先通过在生成器中引入自映射损失来提高正面重建效果,并采用基于自映射监督循环一致性生成对抗网络(SMS-CycleGAN)的唇重构方法对多视角唇图进行角度分类及正面重构;然后设计两个异构三维卷积神经网络,分别用来描述音频和视频信号,并提取包含长时时空关联信息的三维卷积特征;最后引入对比损失函数作为音视频信号匹配的相关度鉴别度量,将音视频网络输出耦合到同一表示空间,并进行一致性判别。实验结果表明,文中方法能重建出更高质量的正面唇图,一致性判别性能优于多种不同类型的比较方法。

基于数字图像处理技术的皮革纹理特征提取与分类研究

数字图像处理技术被广泛应用到了皮革裁剪、缺陷检测及智能排版等皮革生产中,在皮革制品的鉴定中也有着较高的应用价值。对此,本文简述了动物皮革纹理特征和常用的纹理特征提取与分类算法;基于数字图像处理技术进行了皮革纹理图像的灰度化、去噪、光照变化的稳健性和旋转不变性等预处理,以获得清晰的皮革图像;采用距离变换与骨架提取算法重构出新的皮革纹理特征图;结合LBP-V法提取皮革纹理图像的图谱直方图进行匹配运算,并对皮革试样进行了相似度度量分析,以作为皮革纹理的分类依据,以期促进皮革行业不同类型皮革的快速、精确鉴定。

民国时期西北高等教育的困境与探索:以重建西北大学为中心的考察(1931-1937)

1931年至1937年,为了满足开发西北的现实需要,优化高等教育区域分布格局,国立西北大学的重建,受到社会各界的广泛关注。立足大学建设与区域发展的互动,通过梳理西北大学的重建过程,列举其新建、迁移和改组的不同方案,分别从经费的制约、选址的争议、时局的动荡等方面分析其失败的原因,有助于把握民国时期西北地区高等教育发展的曲折历程,从而通过“内生”办学诉求与“外源”组织支持之间的互补,呈现中国高等教育均衡化进程中的困境与应对,亦为当下西北地区的高等教育发展提供借鉴与反思。

GRC材料在箱式变电站一体化工厂化基础中应用

随着城市建设规划的扩展及对环境的考虑,曩昔的那种集降压、长距离配电以及架空电网现已不能符合现代城市的供电发展。城网改造要求高压直接进市区,变电设备深化负荷中心,电能经过地下电缆传输,配电设备与周围环境协调一致。GRC材料相对于传统的混凝土材料更轻,便于搬运和安装。它还具有良好的可塑性,可以在制作过程中进行模具成型批量化生产,能适应各种复杂的设计需求。对电网、电信、燃气、交通等其它设备组件组合应用有一定的参考和借鉴价值。

Mimics及颈椎模型用于下颈椎椎弓根个体化置钉的应用研究

目的利用快速成型技术及Mimics软件设计一种新的下颈椎椎弓根钉个体化置入技术,并探讨其临床应用意义。方法对16例成人下颈椎标本行CT扫描收集数据,导入Mimics软件对标本进行三维重建。利用Mimics相关功能在三维重建图像上寻找下颈椎椎弓根最佳轴线并测量椎弓根相关参数,制定椎弓根螺钉个体化置入方案。然后将三维重建图像以STL格式导入三维打印机,制作出下颈椎的实体模型,根据个体化置钉角度置入导向针。依照制定的个体化指定参数,并配合实体模型的直观指导,在标本上进行置钉。置钉后标本行CT扫描,判断置入准确性。利用上述方法对2例患者进行个体化置钉,术后通过CT扫描验证螺钉位置准确性。结果成功建立了与标本相似度极高的下颈椎三维重建图像和实物模型,通过测量结果设计了每个椎弓根的置钉参数。共在标本上置入148枚椎弓根螺钉,140枚位于椎弓根骨皮质之内,8枚稍穿破椎弓根骨皮质。对患者置入10枚椎弓根螺钉,CT示螺钉位置满意。结论用Mimics软件对下颈椎进行三维重建,制定个体化置钉参数,同时配合实物模型的直观指导,提供了一种下颈椎椎弓根钉个体化置钉的方法,利用该法能提高置钉安全性。

基于Delaunay三角剖分和高斯小波函数插值的三维表面重建算法

在稀疏数据的三维表面重建中,通过插值的方法得到更为稠密的数据点是一个很重要的环节。该文在比较其它插值算法的基础上,提出了一种三维表面重建算法。该算法在对原始数据进行Delaunay三角剖分的基础上采用二维高斯小波函数插值,它不仅能有效地处理非均匀采样的三维稀疏数据,而且能克服其它插值算法中需要定义权重或估计参数的缺点。最终的实验结果验证了该算法的有效性和实用性。

旋转式数字减影血管造影成像在颅内动脉瘤诊治中的应用

目的探讨旋转式数字减影血管造影三维重建成像(3D-DSA)在诊断和治疗颅内动脉瘤中的价值。方法选择217例蛛网膜下腔出血患者,行常规DSA及3D-DSA检查。比较二者在显示动脉瘤的位置、大小、形态、瘤颈的宽窄及与载瘤动脉的空间关系中的作用。对证实为颅内动脉瘤的患者行介入栓塞或开颅夹闭术,应用3D-DSA对术后部分患者评价诊治效果。结果常规DSA发现139例(64.1%)153个动脉瘤;3D-DSA检出156例(71.9%)177个动脉瘤(检出率提高7.8%,P<0.01),其中有常规DSA漏诊的、直径<2mm的微小动脉瘤3个,发现5例常规DSA呈假阳性的患者;3D-DSA在显示动脉瘤瘤颈、瘤体形态及与载瘤动脉的空间关系方面明显优于常规DSA,差异有统计学意义(P<0.01)。弹簧圈栓塞97例,夹闭52例,保守治疗7例;应用3D-DSA随访术后84例介入栓塞和45例开颅夹闭患者,效果良好。结论3D-DSA技术显著提高动脉瘤检出率,能多角度立体显示动脉瘤大小、形态、瘤颈的宽窄及与载瘤动脉的空间关系,为治疗和评价诊治效果提供精确丰富的数据信息。

独立源与相干源并存的信源数估计

大多数子空间类谱估计算法,需要预先估计信源个数,而且当信号源相干或强相关时,不能直接应用基于信息论的估计方法。针对接收信号为独立源与相干源并存的情况,提出一种新的基于矩阵重构的信源数估计算法。算法利用各个阵元接收数据与参考阵元接收数据的互相关信息,构造一个Toeplitz等效协方差矩阵解相干。理论分析证明,相比于复信号解相干的常规Toeplitz矩阵重构方法,算法节省一半的阵列孔径,而且对噪声发散性有一定抑制作用。基于此构造矩阵采用特征子空间投影与特征值加权的方法构造判决函数来估计信源个数,仿真结果表明,算法在独立源和相干源并存的情况下,能准确估计出信源个数,性能优于空间平滑Akaike信息论准则法和空间平滑最小描述长度法。

面向用户的汽车道路谱重构方法

为准确确定汽车道路耦合动力学的路面激励,提出一种基于实际用户使用的道路谱获取方法。使用多功能激光路面检测仪进行道路谱数据采集,根据汽车用户需求,选择实际使用的路面数据,通过对路面高程数据去除毛刺、平滑连接、多倍频程滤波等预处理,进行功率谱密度分析计算,获得用户典型道路谱的等级功率谱;应用开发的Caroad软件系统重构出用户需要的道路时域谱,并生成可用于ADAMS、VPG、Carsim动力学软件的仿真路面,通过相关系数分析了道路谱的重构精度。通过实例分析,获得了符合用户需要的典型虚拟三维路面谱,道路谱重构精度较高。

基于ITD与改进内积的压缩感知风电变流器电压信号重建方法

为了解决风电变流器电压检测信号高速传输、大容量长期存储以及重构性能差等问题,提出了一种本征时间尺度分解（ITD）与改进内积的压缩感知重构算法相结合的变流器电压信号重建方法。该方法利用电压信号压缩与采样同时进行的思路,首先利用ITD把电压信号自适应分解为若干个合理旋转分量信号和一个残余分量,对所有分量用离散余弦变换基稀疏表示,建立基于Gauss随机投影矩阵的欠定方程;然后利用提出的基于广义Jaccard系数匹配性度量准则代替内积准则来对支撑集优化的压缩感知广义正交匹配追踪算法重建各个分量电压信号;最后对所有重构分量信号组合得到原始变流器电压检测信号。仿真表明：ITD与改进内积的压缩感知重构算法相结合的方法提高了变流器电压检测信号的重构精度,降低了重构计算复杂度,具有更好的运行效率。

基于模型的迭代重建算法与自适应迭代重建算法对肺炎患儿胸部低剂量CT图像质量的优化

目的评价基于模型的迭代重建(MBIR)算法、自适应迭代重建(ASiR)算法及滤波反投影(FBP)算法对肺炎患儿胸部低剂量CT图像质量的优化。方法选取肺炎患儿41例,根据年龄设定噪声指数(NI)。将原始数据重建为5mm的MBIR图像(序列A),5mm的30%ASiR与70%滤波反射投影(FBP)混合图像(序列B),5mm的FBP(序列C)图像,由2名医师主观评价图像质量,并计算优化信噪比(SNR)及辐射剂量。结果序列A图像的主观噪声、细微结构的显示方面明显优于序列B及序列C图像,但结构边缘略为模糊;序列A图像的客观噪声值较序列B及序列C图像噪声降低,SNR较序列B及序列C升高,辐射剂量约为(0.24±0.05)mSv。结论序列A的图像质量明显优于序列B及序列C的图像。

基于GPU加速的并行脑皮层重建算法研究

提出了一种基于GPU加速的脑皮层重建并行算法。该算法采用过完备球面小波变换对大脑皮层数据进行多尺度分解及重建。首先在三维欧氏空间,给出了沿坐标轴独立进行球面调和-卷积计算的理论证明;然后利用GPU的通用计算功能对球面调和变换和球面卷积运算进行并行处理,实现了脑皮层快速重建。实验结果表明,使用提出的算法重建的脑皮层与传统CPU算法的结果几乎没有差别,但是计算速度提高了50倍。

基于状态重构的吸气式高超声速飞行器鲁棒反演控制

针对吸气式高超声速飞行器参数不确定弹性体模型,仅考虑速度、高度和俯仰角速度可测的情况,提出了一种基于状态重构的鲁棒反演控制器设计方法。首先,将被控对象模型表示为严格反馈形式,分别采用动态逆和反演设计实际控制律和虚拟控制律;其次,引入反正切跟踪微分器来简化虚拟控制律求导运算,并用于对弹道角和攻角进行状态重构;最后,为了保证反演控制器的鲁棒性,基于非线性-线性跟踪微分器,设计了一种新型非线性干扰观测器,可实现对模型不确定项的精确估计和补偿。仿真结果表明,所提策略取得了较高的状态重构精度,控制器能够克服模型不确定项的影响,且能保证速度和高度对参考输入的稳定跟踪。