CS-Chord:基于聚类分离的分布式高维向量索引

M-Chord是一种基于P2P网络的高维向量索引,其聚类边缘的向量容易与搜索圆频繁相交,使得查找的区域增多,降低了M-Chord的效率。提出一种基于聚类分离的分布式高维向量索引(CS-Chord),将边缘区域的高频检索向量从Chord环中分离出来,集中存储在服务器上,中心区域的向量仍存储于Chord环中,节省了大量资源的定位时间,从而提高检索效率。实验结果表明:在查询半径为0.2时,CS-Chord距离计算次数约为2000,比M-Chord减少了约2500次;CS-Chord消息转发次数约降低150次,仅为M-Chord的50%。

采用变弦长叶片设计的多翼离心风机叶轮改进与优化

针对多翼离心风机蜗壳宽度大、叶片短引起的轴向进气流量分布不均匀和叶道回流现象,提出变弦长叶片的设计方法,以多翼离心风机叶轮为研究对象,开展了叶轮前缘的参数化优化。使用有5个控制点的贝塞尔曲线构建叶轮前缘,建立了支持向量回归代理模型,设置了效率与静压的优化目标,通过遗传优化算法对选取的控制点参数进行了优化。设计结果表明:变弦长叶片设计提升了多翼离心风机的通流能力,体积流量最大提升至35.7 m^(3)/h。流场分析发现,变弦长叶片设计的叶轮沿叶高方向的流量分布更均匀,特别是在靠近轮盖侧速度小于0的区域,流量几乎消除,轮盘截面的通流占比提升29.8%,叶道回流现象得到明显改善,变弦长叶片叶轮的做功能力更强。优化后,变弦长叶片多翼离心风机的气动性能得到显著提高,大流量方向的工况范围得以拓宽,小流量工况下的效率提升了4.9%,风机的静压能力最大提高了91.1 Pa。研究为多翼离心风机内部流动控制、多翼离心风机变弦长叶片优化设计提供了理论基础和工程实践。

3维数据的置信区间及异常数据的修复

3维测量是逆向工程设计的数据来源,为此提出了用弦矢量法确定3 维数据的置信区间,并对异常数据进行修复。利用3维曲面上某点相邻的点,求出该点的两个互相垂直的弦矢量,由此,曲面上的一个矩形区域的数据就构成了两个弦矢量阵列。对不等间距的弦矢量阵列进行了校正。对两个等效弦矢量阵列进行概率统计分析,即可确定该测量数据的置信区间。根据该置信区间对异常数据进行了修正。最后对两个目标实物的测量数据进行了分析,结果表明该方法对异常数据的修复是非常有效的。

一种新的P2P空间矢量数据索引网络的研究

针对当前P2PGIS研究在多尺度、多图层空间矢量数据索引方面的不足,从应用实际出发,提出了一种新的P2P空间矢量数据索引网络。该网络扩展了已有的混合式索引网络结构体系,利用金字塔融合多尺度构建分布式四叉索引树;在此基础上,提出相应的分布式空间矢量数据的查询算法,并用数学方法进行了性能分析。原型系统性能测试结果表明,该索引网络能有效地减少网络负担,提高空间索引的效率。

圆锥曲线焦点弦的新视角

圆锥曲线焦点弦,是高考和竞赛的热点,前些年仅以焦点弦长度和斜率(或倾斜)之间的关系出现。但是,自平面向量进入高中数学课本以后,焦点弦问题更加丰富多彩,研究空间也更加宽阔。文章从共线向量和向量数量积的角度对圆锥曲线焦点弦作深入的研究,得到几个重要的向量性质。

基于鲁棒音阶特征和测度学习SVM的音乐和弦识别

和弦识别是音乐信息检索领域重要的研究内容之一,在信息处理、音乐结构分析以及推荐系统等方面具有重要的作用。为了降低人声对和弦进程的影响且恢复和弦所对应的谐波信息,文章分别对频谱中和弦所对应的谐波信息和人声信息进行建模,构建双目标优化问题,对和弦所对应的谐波信息进行有效重建,同时去除人声;其次,对谐波信息进行降维处理得到鲁棒性的音阶轮廓特征;最后为了提高支持向量机性能,文章采用测度学习的方法得到马氏距离,并使用马氏距离替换支持向量机的高斯核函数的欧氏距离,使得支持向量机的判别函数包含有数据的空间分布信息。最终实验结果表明,同基于现今流行的和弦识别算法相比,提出的和弦识别算法识别正确率提高3.5%~12.2%。

基于5次非均匀B样条曲线的4自由度机器人轨迹规划

为降低工业机器人工作过程中的振动与冲击,减少磨损以延长使用寿命,课题组以某公司SCARA 4自由度机器人为研究对象,采用5次非均匀B样条曲线对其关节空间进行轨迹规划研究。利用弦长参数法和平均值法选取节点,将离散路径点作为型值点反解出B样条控制点;在端点处进行运动约束,通过指定的端点导矢,在MATLAB中进行仿真实验,并与5次多项式函数插值进行对比分析。分析结果显示:5次非均匀B样条插值出的机器人运行轨迹平稳连续,且各关节速度、加速度以及加加速度轨迹曲线亦光滑连续无突变。该插值方法可有效提高机器人工作的平稳性,非常适合于精确抓取和搬运领域。

轨道静检相对测量中长波计算方法的修正

轨道静检中的长波测量是铁路平顺性检测中非常关键的一环。现行的长波相对测量法为一测回法,其所作的长波计算是基于轨检仪的角速度积分而作,而非真正的平面曲线转角和竖曲线转角。为获取此2转角,必须计算轨检仪推行经过各测点的姿态角,其中真方位角的增量即为平面曲线转角,而坡度角增量即竖曲线转角。本文使用多子样旋转矢量法以获取轨检仪推行过程中的实时姿态角,并修正原长波计算中小弦测值算法。线上实验表明,修正后一测回法的长波测值与原一测回法所测值在曲线半径较小时差异非常大,但即使在一般高铁曲线半径之下,其高低差异亦不容忽视。本文提出的修正方法对于现行的长波相对测量非常必要,能大大提高其测量精度。

偏振成像在光学曲率半径测量中的应用

为了保证整个光学系统的质量,对光学曲率半径的准确测量与检验至关重要。本文将机械球径仪法与光学投影法结合,采用光电图像法对矢高进行判读,经计算可以间接测得曲率半径,具体分析了被测元件边缘特征的准确性对矢高及曲率半径测量精度的影响。本文分别采用偏振成像与普通成像的方法进行了测量与对比,发现偏振图像具有更好的边缘细节特征,矢高测量精度也得到有效提升,光学曲率半径测量误差降低了0.5%以上。结果表明,偏振成像的方法在光学曲率半径测量中具有重要的应用价值。

合金图像分割算法研究

针对合金图像的特殊性和对比度低、颗粒不规则等问题,提出了利用凹点和最短距的目标分割方法。该方法是先用典型目标二值化法把颗粒目标从背景中分离出来,然后采用数学形态法进行去噪,边缘平滑,寻找边界,凹点,通过凹点对应、反向延长查找和最短距离判断匹配分割点和连分割线的方法进行分割。用程序实现算法并以实际合金图像为例进行实验。结果表明,该算法分割效果较好,无过分割情况。

高速铁路轨道平顺性静态长弦测量矢距差法数学模型推导及特性分析

我国高速铁路采用从德国引进的矢距差法对轨道长波不平顺进行静态管理,并在实际应用中对测量方法进行了简化。本文通过理论推导,分析矢距差法及简化矢距差法的检测原理和特性。矢距差法测量结果受测弦起算点的影响,且传递函数与起算点位置及轨道不平顺波长有关;简化矢距差法测量结果只受轨道不平顺波长的影响,计算可控性优于矢距差法;当路基出现较大局部不均匀变形时,矢距差法和简化矢距差法在评判结果上相差很大,不宜用简化矢距差法;对比检测原理与实际检测结果表明,这2种方法与车体加速度响应匹配性较差,在目前的验收管理限值下并不适用于直接对运营期高速铁路长波不平顺进行评价。

运营期高速铁路轨道长波不平顺静态测量方法及控制标准

现有高速铁路轨道长波不平顺静态检测主要采用矢距差法或简化矢距差法,存在与检测起点相关、含有里程相位差、基础变形时检测幅值偏大、与车体振动加速度匹配性较差等缺点。利用中点弦测法对轨道长波不平顺进行静态检测,通过对中点弦测法不同测弦长度有效测量波长范围和列车敏感波长分析,采用60 m测弦长度的中点弦测法最适合时速300~350 km运营期高速铁路;利用车辆-轨道动力学仿真分析和最小二乘法拟合相结合方法,提出运营期高速铁路300及350 km·h^-1速度下的轨道长波高低不平顺控制标准,并进行实例验证。结果表明:60 m弦中点弦测法既可保证轨道长波不平顺检测的准确性,又能很好地体现车体振动响应;时速300 km运营期高速铁路轨道长波高低不平顺3级控制标准建议值分别为9,15,21 mm;时速350 km分别为7,11,15 mm。