基于椭圆定位与核密度估计算法的石墨烯/环氧树脂薄膜损伤检测

石墨烯/环氧树脂复合薄膜作为纳米复合薄膜材料,在气体检测、应变检测、保护图涂层和吸波涂层等领域具有广泛的应用。而复合薄膜在制备过程中可能会产生缺陷,将影响复合薄膜的性能。因此,快速、准确地检测并定位复合薄膜内部的损伤具有重要意义。提出了一种引入核密度估计算法的超声兰姆(Lamb)波损伤检测、定位系统装置,该系统由柔性损伤检测单元和缺陷位置显示单元组成,其中损伤检测单元由32对检测电极阵列和4个压电陶瓷(PZT)激励源构成;基于飞行时间测量,通过提取Lamb波损伤散射信号与激励信号到达各电极对的时间差,结合椭圆定位与核密度估计算法,利用上位机实现了薄膜内部多损伤检测定位及损伤的云图显示。同时,优化了损伤位置的定位算法,结果表明,改进的二维核密度估计算法提升了损伤定位的精度,其位置偏差优于8%。

基于除法模型和核密度估计算法的镜头径向失真校正方法

针对镜头径向失真的问题,提出了一种基于除法模型(DM,division model)和核密度估计算法的校正方法。该方法利用同一场景两个不同视点的失真图像对建立DM模型。首先对失真图像对进行特征点的提取和匹配。然后根据基本方程式联立方程组,采用核密度估计算法求出最优解即为校正参数。最后根据求得的校正参数对两幅失真图像进行校正。仿真表明,核密度估计算法提高了失真校正的鲁棒性和图像校正的精度。

负荷密度非参数核密度估计算法应用

饱和负荷是确定电网发展最终规模的重要指标,不同用地性质的饱和负荷密度指标是影响负荷预测精度的关键因素。为了提高饱和负荷预测精度,对西宁地区8类用地性质的负荷发展数据进行统计、分析和研究,采用非参数核密度估计算法,得到8类负荷密度指标。通过验证显示通过该方法得到指标大大减小了负荷计算误差,提升了负荷预测精准度,可用于确定西宁地区最终负荷发展规模,指导目标网架规划,提高电网建设改造的合理性、可靠性与经济性。

基于改进非参数核密度估计和拉丁超立方抽样的电动公共客车负荷模型

为了建立更精确的电动公共客车充电负荷模型,对起始荷电状态和起始充电时间的概率分布和抽样方法进行研究。首先针对概率分布,提出采用边界核的自适应非参数核密度估计算法,该方法无需概率分布的任何假设,能有效解决边界偏差和缺乏局部适应性的问题,从而提高了起始荷电状态和起始充电时间概率分布的准确度和适应性。其次针对抽样环节,提出结合三次样条插值法的改进拉丁超立方抽样算法,该方法不仅可以解决累积分布函数的反函数较难求解的问题,而且具有准确度高、抽样规模小等优点。最后,以这两种算法为基础,建立电动公共客车充电负荷模型,并将其与实测数据和传统参数估计方法所得结果进行对比。仿真结果证明了所提方法的适应性和有效性。