基于FFT-STL的大坝监测数据时效分量提取与分析算法

研判监测物理量的变化趋势是否向危险方向发展是大坝监测资料定量分析的主要目的,但传统方法易受人为因素的影响。为此,提出了一种基于FFT-STL的大坝监测数据时效分量提取与分析算法,该算法采用FFT算法计算监测数据的周期,并将其作为输入参数传递给STL分解算法,自动提取数据的时效分量,采用不同类型的时效分量模型分别回归拟合优选最佳模型,最后依据变化速率对时效分量的趋势进行研判。经实例分析证明,与传统算法相比,所提算法能准确可靠地反映大坝安全监测数据的变化和发展趋势,且具有更好的适应性。

基于SVM-STL-LSTM的区域短期电力负荷预测研究

针对区域电力负荷的时间序列数据随机性强、预测精度低及单一模型的数据特征提取能力差等问题,提出了一种支持向量机(SVM)、STL时序分解法、长短期记忆神经网络(LSTM)组合的电力负荷预测模型。该模型利用SVM对时间序列的电力负荷数据进行初始预测,并通过STL时序分解法对残差序列进行时序分解,从而提高残差序列的稳定性,减小其随机性,最后用LSTM对SVM的预测误差进行修正。试验结果证明,该方法利用误差修正可有效处理随机性强的数据,有利于预测结果的稳定性,提高预测精度。

基于STL-Holt-WOA-RF的拱坝位移预测模型

传统的混凝土拱坝位移预测模型主要关注水压、温度、时效等因素与拱坝位移之间的关系,未对拱坝位移数据中所包含的信息进行充分挖掘。为此,采用Seasonal and Trend decomposition using Loess算法(STL)将拱坝位移原始数据分解为趋势序列、周期序列及残差分量。在此基础上,采用鲸鱼优化算法(WOA)结合随机森林算法(RF)对三个分量进行预测,并使用Holt-Winters算法充分考虑趋势序列中的趋势信息对趋势序列的预测结果进行修正。最后将修正后的趋势序列预测结果和周期序列、残差分量预测结果相加,得出拱坝位移最终预测结果。工程实例表明,基于STL-Holt-WOA-RF的拱坝位移预测模型能够显著提高预测的准确性和稳定性,为拱坝位移预测提供了新的思路和方法。

基于k-shape_STL的用户短期用电负荷预测模型

为挖掘复杂环境因素对电力负荷预测效果的影响,提高电力负荷预测精确度,提出了一种基于k-shape时间序列聚类与STL季节趋势分解算法相结合的负荷曲线聚类预测模型(k-shape-seasonal and trend decomposition using loess-gradient boosting decision tree,k-shape-STL-GBDT)。首先分析用户用电时序特征,利用k-shape时间序列聚类算法根据负荷曲线划分用户聚类,其次,使用STL算法将不同簇的负荷数据划分为季节项、趋势项与随机项。然后,结合温度、湿度等影响因素搭建预测模型,以麻省大学smart*可再生能源项目的公开数据集为例进行分析,并与多种主流聚类分解预测模型进行对比。结果表明新提出的模型框架MAPE减少了4%以上,针对短期负荷预测表现出了较好的性能与预测精度。

保留STL模型特征细节的3D打印自适应分层算法

针对传统的3D打印自适应分层算法存在计算过程复杂、无法消除阶梯效应影响、不能保留模型特征以及特征容易丢失等问题,提出了一种改进的保留STL模型特征细节的自适应分层算法。该算法首先判断模型当前层是否含有显著特征边;然后针对当前层含有显著特征边的情况,通过相邻2个三角网格法矢量的夹角来适应性确定层厚,对不含显著特征边的情况,利用三角网格法矢量与成型方向的夹角来自适应确定层厚,对于模型存在特征偏移的情况,则通过相邻切平面封闭曲线个数变化来适应性地确定层厚;最后将上述3种情况下自适应层厚的最小值作为当前分层的依据。研究结果表明:对于所采用的恐龙模型,所提算法不仅很好地保留了模型的细节特征,而且显著提升了模型成型质量;与基于三角面片法的矢量自适应分层算法和仅保留模型特征的自适应分层算法相比,所提算法的模型精度分别提升了28.6%和31.7%。该算法减小了阶梯效应以及模型特征丢失和偏移对打印质量的影响,提高了模型的打印精度。

基于STL-LSTM-TCN模型的短期负荷预测方法

为提高模型的预测精度,引入STL算法将负荷序列分解为周期分量、趋势分量、残差分量,利用各分量训练LSTM和TCN模型。在得到LSTM和TCN模型的预测后,为进一步提高模型的预测精度,构建了集成模型对LSTM模型和TCN模型的预测值进行集成。以西班牙电力负荷数据集为例,对所提负荷预测方法进行了验证。实验结果表明,STL算法和集成模型的引入均提高了模型的预测精度,基于STL-LSTM-TCN的预测方法相较于LSTM、TCN、STL-LSTM、STL-TCN,其MAPE分别降低了2.8664%、2.1229%、0.37%、0.1%,所提负荷预测方法的预测误差最低,验证了所提预测方法的有效性与合理性。

基于局部简易拓扑结构的STL模型分层算法

为进一步提高3D打印切片效率,该文提出一种基于局部简易拓扑结构的STL模型分层算法。读取STL文件信息,确定模型坐标高度范围;依据高度信息和层切厚度确定每个切片层的高度;对三角形面片按高度进行排序。设计构造一种新型的简易半边数据结构,利用该数据结构对排好序的三角形在每个切片层分组建立并动态维护局部拓扑结构,通过拓扑结构快速得到切片轮廓。此方法不需要建立全局拓扑结构,并缩短了建立分组拓扑结构的时间,实验证明提高了切片的速度和效率。

改进STL分层算法在机械零件3D打印中的应用研究

为提高三维(Three dimensional,3D)打印机械零件生产方式的生产效率和产品质量,研究提出一个改进的光固化立体造型术(Stereolithography,STL)模型分层算法,该算法采用层厚关联方式对STL模型进行同步分块处理,并结合三角网格面片的顶点信息与法向量信息重构邻接拓扑关系,形成切片平面的网格面片环,并以此为基础对STL模型进行优化分层切片。实验结果显示,该算法在分层厚度为0.30mm条件下的分层算法轮廓算术平均偏差均值为0.77,平均计算耗时为2.45s,均明显优于目前行业内常用的分层算法。实验结果证明,此次设计的改进STL模型分层算法在复杂机械零件3D打印生产中具有一定的应用前景,并能起到加快零件生产速度、提高打印产品表面光滑度的作用。

STL文件的法向量错误修复

为了修复STL文件中的法向量错误,首先将有法向量错误的三角面片所围成的轮廓分为单个环、相连环以及环中环三种类型;然后采用如下的步骤来修复错误:找到所有有法向量错误的三角面片的边界边,找出边界边形成的封闭环,标记封闭环内的三角面片,使封闭环内的三角面片的法向量反向。最后实现了所提的法向量修复算法,并用例子验证了算法的正确性。该方法可用于STL文件的错误检测和修复中。

基于STL数据的快速原型分割制作算法研究

针对快速原型尺寸超过成型机成型空间尺寸这一实际制造问题,提出了一种大型快速原型分割制作方法。根据STL文件的特点,建立了一个有效的截面三角剖分算法。分析了分割后各部分子零件中三角面片的特点,提出并实现了子零件STL文件生成算法。扩大了快速原型的应用范围,提高了制造效率。

STL Partners:2030年边缘计算潜在市场将增长至4450亿美元

国际电信咨询公司STL Partners近日发布了一份边缘计算关键数据统计,重点介绍了边缘计算相关统计数据,这些数据预测显示了边缘计算市场的增长潜力,以及边缘部署数量最多的垂直行业和地区。具体如下。

基于STLS的姿态信息空间配准方法

针对无人车多源融合导航过程中数据预处理阶段的姿态信息配准问题,提出基于STLS的多源空间配准方法:建立基于姿态信息的相对姿态误差模型,利用STLS方法对误差模型迭代求解;通过STLS方法估计相对姿态参数,使用方向余弦阵作为中间变量对所估计出的相对姿态误差进行补偿。仿真实验结果表明,STLS方法估计相对姿态误差性能优于LS、TLS方法。半实物仿真结果表明,提出的基于STLS的空间配准方法降低姿态角的误差约60%,有利于提高后续多源融合导航精度。

基于STL模型几何特征分类的快速分层处理算法研究

在分析了影响ＳＴＬ模型分层处理速度因素的基础上，提出了基于ＳＴＬ 模型几何特征分类的加快分层处理速度的算法，进一步提出了自适应分类算法和轮廓快速生成算法，并由此开发了快速分层软件．大量实际应用结果表明，该算法高效、稳定、可靠．

STL面片中冗余顶点的快速滤除算法及其应用

为了快速滤除STL面片数据中的冗余顶点，提出了一种高效的3轴分块排序算法，成功应用于3维真实感注塑模流动模拟软件Hsc3DRF的3D图形处理。

STL文件错误的修复算法研究

为了修复使用STL文件时产生的一些错误,首先根据错误的特点进行分类,以边的检查作为STL文件错误检查的基础,通过建立错误面片、边和顶点数组来实现错误记录,采用错误描述图来构造错误元素的拓扑关系考虑到不同错误的特点,建立了合并顶点→空洞修复→裂缝修复→删除多余→重叠修复→错误刷新的基本修复步骤开发了专用的STL文件修复工具。

STL格式文件拓扑重建及快速切片算法研究

建立三角面片之间拓扑关系是提高分层切片效率的关键因素之一,提出基于标准模板库set容器的拓扑关系重建算法及快速切片算法,有效地去除了STL文件大量冗余数据,简化了数据的存储,该算法每一个三角面片在每一切平面内只求一次交点,切片完成后可直接得到封闭轮廓环,以减少在切片过程中对三角面片的遍历次数、排序次数及求交点计算量,简化了轮廓环的构造过程,从而有效地提高了算法的效率。

STL文件毗邻关系的建立与切片算法研究

通过对STL文件结构的分析 ,引入无向图数据结构 ,建立了三角形网格之间的毗邻关系 ,以顺利进行三角形网格的查寻 ,实现分层切片 .对分层切片算法进行了研究 ,讨论了切片过程中可能出现的问题 ,提出了相应的解决办法 。

STL模型的分层邻接排序快速切片算法

为提高STL模型切片效率,节省系统资源,提出STL模型分层邻接排序快速切片算法.采用邻接插入法建立三角形邻接关系,根据三角形各点坐标在切片方向上投影的最大值和最小值反求与此三角形相交的切片平面,并通过分析相邻2个三角形公共边与切片平面的位置关系,按邻接顺序建立交点链表.与已有的基于STL全模型拓扑信息提取的切片算法以及分组矩阵切片算法相比,文中算法不进行整体拓扑信息的提取和三角形的分组排序,而是将三角形顺序关系融合于交点链表中,从而达到节省系统资源、提高切片效率的目的.最后通过对壳体实体切片实例的分析,验证了该算法的可行性和高效性.

基于STL的射线穿透法网格剖分的研究

介绍了基于STL的射线穿透法来剖分有限差分网格的基本思路和流程 ;开发出了网格自动剖分软件 ;实际运用结果表明 ,采用射线穿透法对记录实体信息的STL文件进行剖分是 1种切实可行的办法。

STL数据快速拓扑重建关键算法

在反求工程中,散乱数据点云的曲面重构常采用三角网格模型,建立三角网格之间拓扑关系的速度是影响曲面重建效率的关键因素之一 .本文提出了基于V-F结构的平衡二叉树(AVL)顶点聚合算法,简化数据文件的存储容量至原来的18%～25%,并有效地去除了大量冗余数据点;采用虚AVL的快速邻边搜索优化算法,实现了相邻半边的快速搜索,高效地构建半边拓扑结构,最后通过各种零件重建速度的比较说明本文方法是高效的、可扩展的 .