基于两阶段自适应Gauss配点重构伪谱法的电力机车优化操纵

针对中车株洲电力机车有限公司设计的HXD1-C64电力机车,提出一种基于两阶段自适应Gauss配点重构的伪谱法,用于列车优化操纵问题高效快速求解.首先,建立了HXD1-C64电力机车优化操纵数学模型;然后,在推导Legendre-Gauss配点公式的基础上,给出控制变量两阶段自适应Gauss配点策略,第1阶段采用对分配点,第2阶段引入斜率变化分析对控制变量配点进行自适应细分和合并;最后,在运行时间最短目标下对HXD1-C64电力机车优化操纵进行仿真实验.结果显示,相较于控制变量参数化方法和传统高斯伪谱方法(Gauss pseudospectral method,GPM),改进方法获得了更优性能指标和牵引力控制品质,计算时间分别减少91.93%和33.88%,表明了所提方法的有效性.

遮挡条件下多视角甜椒果实点云三维重构方法

为进行表型原位自动化测量,实现甜椒数字化育种和管理,针对原位果实表型测量中的目标遮挡问题,提出一种多视角甜椒果实点云的三维重构方法。通过虚拟叶片的方法,创建增强数据集,建立基于YOLO v5算法的甜椒果实识别模型,实现对不同遮挡程度果实的识别,同时,构建考虑果实位置与遮挡程度的果实表型采集算法,实现多视角的果实三维数据采集。最后,配准甜椒果实三维点云,提取甜椒表型参数,并通过温室甜椒果实表型,对点云重构方法的有效性进行验证。相较手动测量数据,果实果宽平均相对误差为1.72%,果高平均相对误差为1.60%。试验结果表明,本文所提出的甜椒原位表型点云重构方法,可为遮挡条件下作物表型提供有效的解决思路和可行方法。

基于注意力机制的三维点云模型对应关系计算

针对现有深度学习方法计算非刚性点云模型间稠密对应关系时精度不高,且算法泛化能力较差的问题,提出一种基于特征序列注意力机制的无监督三维点云模型对应关系计算新方法.首先,使用特征提取模块提取输入点云模型对的特征;然后,通过Transformer模块捕获自注意力和交叉注意力,学习共同上下文信息,并由对应关系预测模块生成软映射矩阵;最后,重构模块根据得到的软映射矩阵重构点云模型,并利用无监督损失函数完成训练.在FAUST、SHREC’19和SMAL数据集上的实验结果表明,本算法的平均对应误差分别为5.1、5.8和5.4,均低于3D-CODED、Elementary Structures和CorrNet3D经典算法;本算法所计算的非刚性三维点云模型间对应关系准确率更高,且具有更强的泛化能力.

结合对抗样本检测和重构的三维点云防御框架

近年来,三维点云深度神经网络已应用于许多高安全性的任务中。然而,对抗样本可以很容易地使正常训练的深度学习模型做出错误的预测,所以需要提高深度神经网络输入数据的鲁棒性。现存的三维点云防御网络效率低,也无法很好地恢复点云的曲面变形和点分布。针对现存问题,提出了一种将对抗样本检测与重构相结合的三维点云对抗防御网络框架。对于一个输入样本,首先由基于重构误差的检测器对其进行检测。若是对抗样本,则由一个基于变分自编码器的重构器对其进行重构后再输入分类网络中。变分自编码器的结构可以更好地学习隐空间上的数值空洞,对于点云形状的恢复效果也更好。实验部分,在ModelNet40数据集上对多种经典的分类模型进行了攻击,并测试了检测器-重构器防御框架对这些攻击的防御效果。实验表明,该防御方法在PointNet上的分类准确率均优于其他防御方法,特别是在防御基于显著图和对抗生成网络的攻击中表现出色。该防御网络框架可以将删除200点的攻击的准确率从47.65%提高到75.02%。通过消融实验和可视化重构结果分别证明了检测器和重构器的有效提升对整体分类准确率的效果。

基于PCHIP与G 1连续的离散点曲线重构方法研究

为了更加充分地使用现有海绵切割数控系统中的圆弧插补功能,保证加工曲线的顺滑性,提出了双圆弧逼近分段三次Hermite插值多项式(PCHIP)拟合的样条曲线的重构方法。使用PCHIP拟合的海绵加工坐标文件中符合要求样条区间的离散点,建立了基于最小误差的双圆弧几何模型与误差模型,基于设计余量等分与整体递增分割逼近方案,借助Python数据处理模块,获得了组成样条曲线的圆弧,最后对两种方案的圆弧段数与逼近误差进行了对比。研究结果表明:重构的曲线最大程度地还原了设计曲线;在设定的误差范围之内,曲线分段较少,圆弧间光滑连接,可实现平稳加工。

粘性流模拟中基于点云重构的最小二乘无网格法

为改善最小二乘无网格法的粘性流模拟能力,该文提出了一种利用点云重构拟合空间导数的方法。对边界层内的高度各向异性的点云结构进行重构,形成适合最小二乘无网格法计算的近似各向同性的点云结构。在此基础上,采用拉格朗日方法对新点进行插值,AUSM+-UP格式计算点云中心点的数值通量,最小二乘法拟合空间导数,三阶SSP型Runge-Kutta法进行时间迭代。为验证基于点云重构的最小二乘无网格法的准确性和鲁棒性,分别对NACA0012翼型在不同来流条件下的绕流进行了数值模拟,并将计算结果与传统最小二乘无网格法结果进行了对比。结果表明:与传统最小二乘无网格法相比,基于点云重构的最小二乘无网格法获得的分离点位置、涡心位置和表面压力系数更接近于参考结果。

一种基于点迹重构的异步序贯航迹融合算法

针对异步航迹融合问题,提出了一种基于伪点迹异步序贯航迹融合算法,伪点迹由局部估计结果重构形成,从而无需对局部估计间的相关误差进行处理。同时,对重构的异步伪量测数据情况采用序贯处理方式,这种串行合并式数据处理过程,不但避免了对异步数据进行时间校正的麻烦,反而利用了异步数据增加了多传感器系统的总体数据率,提高了多传感器系统对目标的跟踪精度。并用仿真结果证明了该算法的有效性。

从点集重构曲面网格方法综述

本文主要对三维数据点重构曲面网格模型方法进行了综述。从三维数据点集重构曲面一般遵循以下三个步骤:1)重构曲面网格模型;2)网格简化;3)拟合曲面(通常为Bezier,NURBS),其中重构曲面网格为关键的一步;三维数据点集由三维数字化仪采集得到,不同的数字化设备,得到的三维数据点集可能会有差别,重构曲面网格的算法也不尽相同。本文介绍了几种对于不同数据形式、有代表性的重构曲面网格算法。

可重构柔性多点模具蒙皮拉形工艺设计系统

针对可重构柔性多点模具蒙皮数字化拉形中的钉柱高度计算和工艺设计问题,开发了可重构柔性多点模具蒙皮拉形工艺设计系统。给出了系统的功能模块和体系结构,研究了曲面空间定位、模面补充、钉柱调形高度计算、毛料尺寸及拉形轨迹计算等关键技术和相关算法。在CATIA环境下,采用组件应用架构二次开发技术,实现了系统的开发。通过对实际蒙皮零件的分析和计算,验证了系统的实用性和有效性。

基于核重构思想的配点型无网格方法的研究——一维问题

无网格方法按其离散原理可分为Galerkin型、配点型等。其中Galerkin型无网格方法的实施需要背景网格,不属于真正的无网格法;配点型无网格方法的实施不需要背景网格,是真正的无网格法。本文首先介绍了重构核点法的基本原理,然后基于核重构思想,与配点法相结合,以一维问题为例,研究了配点型无网格方法,对该方法构造过程中的近似函数及其导数的计算、修正函数的计算及方法的实现等问题进行了探讨。并结合若干典型算例,检验了其计算精度与收敛姓。

基于核重构的最小二乘配点法求解Helmholtz方程

基于核重构思想构造近似函数,将配点法和最小二乘原理相结合对微分方程进行离散,建立了Helmholtz 方程的最小二乘配点格式,并分别研究了Helmholtz方程的波传播问题和边界层问题．通过数值算例可以发现,给出的数值计算结果非常接近于精确解,计算精度明显高于SPH法的数值结果,且随着节点数目的增加, 其精确度越来越高,具有良好的收敛性．

考虑加工功能和加工能力的可重构制造系统重构点决策方法

针对可重构制造系统何时进行重构的问题,提出一种同时考虑加工功能和加工能力的可重构制造系统重构点决策方法。该方法首先从机床层次和制造单元层次识别影响可重构制造系统动态复杂度的因素,然后基于信息熵理论建立可重构制造系统动态复杂度的量化模型,并通过加工能力和加工功能的状态概率分析来求解该模型。进一步结合尖点突变理论构建可重构制造系统重构点决策模型,以积极复杂度和消极复杂度作为尖点突变的控制变量,根据尖点突变的状态突变判定条件识别可重构制造系统生产末期系统状态突变点,该突变点即为可重构制造系统重构点。以某研究所的可重构制造系统车间实际生产情况为例,阐述了所提方法的实施过程并验证了其有效性和实用性。

可重构柔性多点模具蒙皮拉形模面补偿算法

针对单曲形蒙皮零件,建立了有限元数值模拟的离散模型和等效模型,通过对成形计算时间、垫层变形量和成形零件外形的比较,验证了等效模型的高效性和可靠性.为了消除垫层变形和板料回弹对成形精度的影响,采用有限元等效模型技术,基于位移调整法,提出了先进行板料回弹补偿再进行垫层变形补偿的模面补偿算法,并应用该算法分别对单曲形和双曲形蒙皮零件进行了拉形模面补偿分析.在得到的补偿模面上进行了单曲形和双曲形蒙皮零件成形试验,采用非接触光学测量系统进行数字化测量后,发现成形零件外形误差均在允许范围(±0.5 mm)之内,满足精度要求,验证了该模面补偿算法的有效性.

流体力学问题基于核重构思想的最小二乘配点法

将基于核重构思想的最小二乘配点法应用于流体力学问题,给出了离散二维不可压缩粘性流体非线性偏微分方程的最小二乘配点格式。为了检验该方法的有效性,以二维Stokes问题——Couette流动为典型算例,分别研究了正压与负压两种工况作用下Couette流动的速度分布。数值模拟结果表明,无论离散点是均匀分布还是随机分布,均给出了较准确的数值结果。

基于重构核的最小二乘配点法求解封闭声腔响应

基于重构核思想,应用无网格配点法构造近似函数,并利用最小二乘方法的原理解决边界问题,离散控制微分方程,建立求解的代数方程。并将此方法应用于封闭声腔响应的求解,即对亥姆霍兹方程进行离散,建立其最小二乘无网格配点格式。该方法的系数矩阵是对称正定的,因而保证了解的稳定性。通过数值算例分别验证了配点均匀分布与随机分布时此方法的精确性以及稳定性。与有限元方法相比较,此方法不需要进行网格划分,节点可随机分布,且随着节点数目的增加,其精度越来越高,并具有良好的收敛性。

基于点云和设计模型的仿真模型快速重构方法

随着产品装配质量要求的不断提高,为了在CAD模型仿真试验中快速且准确地表达零件实际加工质量,提出基于点云和设计模型的仿真模型快速重构方法.采用“一面两孔配准”方法,将零件实测点云数据配准到设计模型上;根据设计模型边界提取出曲面重构所需的控制顶点;采用非均匀有理B样条(NURBS)方法对控制顶点进行曲面拟合;根据仿真需求,结合边界表示法(BREP)和构造实体表示法(CSG)实现模型表面的局部和快速替换.在CATIA中开发基于实测点云数据和设计模型的仿真模型快速重构模块,和基于可拓展标记语言(XML)和特征完全匹配的数字预装配模块.以某航空企业典型零件和舱门预装配为例,验证该方法的重构精度和效率及其在预装配仿真中的高效性和准确性.

TLS技术支持下的边坡点云重构与形变分析

针对边坡地形点云存在空洞、分布不均匀,以及直接建立表面模型进行形变分析效果差的问题,首先提出了一种改进反距离权重插值对地形点云快速压缩重构的方法,并以程序实现了该方法的自动化处理;然后快速地对压缩重构点云建立了NURBS曲面模型,并从面、线、点进行了全面形变对比分析;最后将计算结果与实测值进行了一致性检验,结果表明符合实际地形变化情况,实现了利用激光点云数据快速构建边坡模型并进行形变分析的目的。

曲板加工点云数据重构和自动调型技术

为实现船舶数控弯板机的智能成型精度检测和自动调型,研制了1套适用于曲板成形精度检测过程的点云数据重构和偏差计算算法,基于B样条曲线对曲板测量点云进行重构和点云加密,实现了测量点云偏差计算和数控弯板机下模压头调形偏差计算,应用到曲板成型精度智能检测系统中,实现曲板成型精度测量和调形数据计算。在某船厂进行曲板成型精度智能检测系统实验,结果表明,测量结果偏差数据分布与样箱测量结果相同,且通过自动调型加工完成的曲板,满足船舶曲板加工过程中的精度要求和效率要求。

基于点云数据重构的扩径管道直径、圆度检测系统

不同规格尺寸管道在扩径过程中,无法对其直径及圆度进行快速、精准检测,为此,提出了一种基于点云数据重构的扩径管道直径及圆度精准检测方法。首先,搭建了一种基于点云数据重构的扩径管道直径及圆度精准检测系统,并对系统的不确定度进行了分析;然后,分析了激光线扫描传感器的成像及标定原理,并通过标定块对系统进行了标定;最后,进行了不同规格尺寸管道直径及圆度在线检测实验,对采集到的点云图像进行了去噪、拼接处理,并对拼接重构后的精度进行了分析研究。研究结果表明:针对400 mm、1000 mm和1600 mm 3种规格尺寸的管道,该系统均能实现直径及圆度的精准测量,直径及圆度最大误差分别不超过0.266 mm和0.427 mm,最大重复性误差分别为0.130 mm和0.170 mm;该结果表明,采用该方法可满足扩径管道的加工需求,为不同规格尺寸管道扩径过程中直径及圆度的精准、快速检测,提供了一种有效的技术手段。

探“点”重构,构建高效对话课堂

对话教学是小学阶段有效的语言技能训练方式。目前,小学英语对话教学存在重视表面知识,割裂整体语境;关注显性知识,忽略文化内涵;偏重机械操练,轻视思维品质等问题。为解决上述问题,构建高效对话课堂,教师可以采用探“点”重构的方式,基于教材,充实语境,拓宽语言交际;基于文本,凝练对话,培育文化意识;基于学情,拓展价值,培育思维品质。