基于VectorCAST平台的铁路信号软件动态测试方法

铁路信号系统软件测试类型按照不同的分类方法可以分成静态测试和动态测试,黑盒测试和白盒测试,手动测试和自动测试等。这些方法适用于不同的测试阶段,且在同一个测试阶段又可结合使用,相辅相成,使软件测试活动的效用最大化。本文结合一种自动测试平台Vector CAST,介绍在集成测试阶段动态测试的软件覆盖率测量方法,结果可以作为动态测试案例集对软件需求覆盖度的评价指标,用于改进和提升动态测试的代码覆盖率,进而提升软件整体的可靠性和安全性。

矢量量化在钢水连铸下渣检测方面的应用

针对当前钢水连铸下渣检测系统(SWCC-SDS)成本高、难于安装等问题,提出了一种基于矢量量化(VQ)技术的钢水下渣检测方法.对钢水连铸下渣过程进行了研究,根据连铸过程中钢水、钢渣产生的振动差异,确定了把振动信号作为主要检测信号的实施方案.利用振动传感器,搭建了远离钢水的控制系统,解决了钢渣检测的传感器易耗问题.通过VQ技术对经过预处理的实时信号进行特征提取、码本训练,来判断钢水状态,实现连铸下渣的自动控制.实验结果表明,该方法成本低,对现在有设备改造小,下渣检出率在95%以上,符合钢水连铸的生产要求.

生鲜饵料离散式投饵机设计与试验

针对目前专为生鲜饵料设计的投饵机种类较少,且凶猛肉食性水产生物生鲜饵料喂养过程中密集投喂易引起夺食致伤致死的现象,该研究以虎斑乌贼为例,基于离心式投饵原理,提出生鲜饵料离散式投饵机设计思路,设计以西门子PLC为控制核心,MCGS触摸屏为人机交互界面的自动投饵机。该投饵机设计了适用于生鲜饵料的振动分筛盘实现生鲜饵料逐条抛投,拥有饵料抛投速度、方向、仰角的实时可控的子系统以及多段程投饵模式,实现离散式投饵。投饵机基础性能测试和投饵模式验证试验结果表明,多段程投饵模式可实现纵向抛投距离1.8~8.0 m,横向抛投距离0~3.9 m,抛投面积约26 m^2范围内的饵料离散抛投,覆盖81.2%的8 m×4 m室内养殖池;该投饵机转盘转速小于900 r/min时,平均饵料破碎率低于3.3%,转速高于900 r/min时饵料破碎率激增,最大有效抛投距离10.5 m。该研究可为今后生鲜饵料投饵机和离散式投喂提供参考。

小生境粒子群优化的SVM钢坯定重预报

连铸钢坯定重切割,对提高棒材轧制成材率,降低钢坯原材料浪费及能耗具有重要意义。首先针对特定钢流,实验研究了影响钢坯重量的因素,确定了钢坯拉速这一关键影响参数。其次建立了钢坯重量的支持向量机(SVM)回归预测模型,以钢坯拉速作为特征输入量,对钢坯重量进行预测。最后,采用小生境粒子群优化(PSO)方法,优化SVM模型参数,得到PSO优化SVM参数的钢坯重量预测模型。并通过建立神经网络钢坯定重预报模型A及最小二乘钢坯定重预报模型,进行对比研究,研究结果表明,采用小生境粒子群优化后的SVM预报模型可显著提高钢坯定重预报精度。

基于模拟退火-粒子群算法优化支持向量机参数的连铸漏钢预报

针对连铸漏钢预报神经网络模型在小样本训练数据情况下难以获得较高预报准确率的问题,提出了一种基于模拟退火-粒子群(SA-PSO)算法优化支持向量机(SVM)参数的连铸漏钢预报算法。将粒子群优化算法引入支持向量机的训练过程中,利用其调整参数少、寻优速度快的优点,有效地提高了漏钢预报模型的寻优速度;利用模拟退火算法对粒子群算法迭代更新后粒子的新位置加以评价,来决定新位置是否被接受,避免了粒子群算法在迭代寻优过程中陷入局部极值的问题。结合某钢厂连铸现场历史数据对提出的连铸漏钢预报算法进行了测试,测试结果表明,所提算法的连铸漏钢预报准确率可达98.8%。

滑坡时间预报的双参数判据

本文讨论了仅用速率作为滑坡时间预报判据的不充分性。滑坡位移矢量具有与滑坡稳定状态相一致的动态特征。鉴于此，笔者提出了滑坡时间预报的双参数判据。

基于矢量量化技术的钢水连铸下渣检测方法的研究

在钢水浇注后期,为了提高钢材质量,需要判断钢水浇铸是否下渣。矢量量化技术作为一种非参数的模式识别方法,已经成功应用于语音编码、语音合成、语音识别和说话人识别方面。在分析大量浇铸机构振动信号的基础上,创造性地把矢量量化技术引入钢水浇铸的下渣识别中。实验结果表明,这种方法是有效的。

基于支持向量机的灰铸铁强度预测模型

利用高碳当量灰铸铁组织强度试验数据,提出了一种基于支持向量机理论的灰铸铁强度预测模型。与多元线性回归、模糊回归和自适应模糊神经网络相比,该模型学习精度高且具有较好的泛化能力,能取得较好的预测效果。

基于改进光线投射算法的体数据显示

光线投射算法属于直接体绘制(DVR)中应用比较广泛的算法,其优点是绘制质量高,但是存在采样点计算量大,绘制速度慢的问题.针对这一问题,本文利用投射光线在物空间的传递性质,提出了一种改进的计算采样点位置的算法,加快采样点的获取速度,提高图像三维重建的效率.该算法在PC机平台上得到了实现,不仅在图像质量上得到保证而且绘制速度又有很大提高,为图像的三维重建提供了有效的手段.

基于SVC的证券行情周K线涨跌预测

线性预测方法难以描述金融时间序列的非线性特征,神经网络具有非线性逼近能力,但会出现"过学习"现象,已有研究用SVR对证券行情进行短期预测,因证券短期行情具有一定随机性,预测的正确率和实际意义并不理想。提出一种基于SVC的证券行情周K线涨跌预测模型,该模型仿真实验的综合预测正确率为60.78%,上涨预测正确率为62.5%,按照模型预测结果进行证券交易的年化收益率可达10.72%。

矢性流函数-涡量法充型过程数值模拟

建立了用矢性流函数一涡量法和k－ε双方程湍流模型模拟铸造充型过程的数学模型，并模拟了铸造充型过程．对模拟结果的验证表明，计算结果与实测结果基本一致，证明矢性流函数－涡量法和k-ε双方程湍流模型可用于模拟铸造充型过程三维非稳态湍流流动和传热过程。

基于多分辨方法的海量数据三维云体绘制

针对因图形硬件存储能力有限带来的海量云数据体绘制的交互性差等问题,提出了一种适用于大规模体数据压缩的多分辨率三维云体绘制方法。该方法首先引入基于变异系数的多分辨率细节层次划分,再利用小波变换和最优量化对划分数据块进行压缩,最后采用基于GPU的自适应采样光线投射算法对云数据进行体绘制。实验结果表明:该方法与传统的多分辨率压缩绘制方法相比,既提高了绘制速度,又保证了绘制的逼真效果。

基于支持向量机的蠕墨铸铁表面粗糙度预测

目的准确预测蠕墨铸铁加工过程中的表面质量,指导加工参数调整,保证加工过程中加工质量的稳定,运用差分进化算法优化的SVM模型(DE-SVM)构建蠕墨铸铁表面粗糙度(Ra)预测模型和加工参数选择方法。方法采用DE-SVM提高支持向量机回归模型的预测精度,建立针对实际加工材料的表面粗糙度预测模型,基于构建的预测模型,挖掘表面粗糙度与加工参数之间的关系,从而获得较优的加工参数。结果结合蠕墨铸铁的铣削加工实验数据,对比DE-SVM与常用优化算法(粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA))优化的SVM模型,DE-SVM模型获得的MAPE(0.122)和R2(0.9559)值均优于粒子群和遗传算法优化的支持向量模型获得MAPE和R2值。在给定的加工参数范围内,切削速度和进给速度对表面粗糙度的影响较大,且表面粗糙度与切削速度成正比关系,与进给速度成反比,而切削深度对表面粗糙度影响不显著。结论由实验的对比结果可知,采用DE-SVM模型建立的蠕墨铸铁表面粗糙度模型具有更高的预测精度,基于DE-SVM获得的加工参数对表面粗糙度的影响,可有效指导加工参数的选择与调整,对保持蠕墨铸铁优良的加工质量具有较好的指导意义。

工业CT的高铁齿轮箱体材料缺陷识别

高铁齿轮箱是高速列车的重要部件,为保障高铁的安全、稳定运行,需要对高铁齿轮箱箱体出厂及检修时的铸件内部缺陷进行检验,并对箱体内部缺陷实现自动、准确的分类和识别.基于此利用三维工业CT技术,设计实验获取到高铁齿轮箱体材料的4种内部缺陷的三维体数据,根据齿轮箱体内部缺陷的物理背景知识,对三维体数据进行特征提取,设计Adaboost_BTSVM多分类算法,实现基于三维工业CT的箱体材料内部缺陷的自动分类识别,并使重点关注的收缩类缺陷的分类准确率达到85%以上、裂纹类缺陷的分类准确率达到100%,为实现高铁齿轮箱箱体材料的缺陷自动识别提供技术保障.

基于EMD和SVDD的铸钢支座故障诊断

针对重庆轻轨铸钢支座系统故障诊断中缺乏故障样本的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和支持向量数据描述(SVDD)的故障诊断方法。对采集到的振动脉冲响应信号进行EMD分解,提取第一、第二模态的能量和平均值作为特征输入到SVDD分类器进行训练和分类。实验结果表明,采用EMD分解后提取的特征能有效地浓缩故障信息,使SVDD分类器具有分类效果好、计算效率高等优点。

基于超像素显著性的视频偏色检测方法

针对传统偏色检测方法存在的局限性,基于超像素显著性,提出一种视频偏色检测方法。将视频图像分割为超像素块,提取超像素块的亮度显著性和颜色显著性。使用亮度显著性权值系数对颜色显著性进行贝叶斯融合处理,得到综合显著的超像素块特征信息。将块特征向量作为训练样本,使用支持向量机进行分类和回归训练,检测出偏色视频并实现视频的偏色程度评分。实验结果表明,与传统偏色检测方法相比,该方法检测偏色视频的准确率更高,达到95.1%,且偏色程度的检测结果更接近人眼主观评价结果。

基于最小二乘支持向量机的结晶器液面预测控制

针对连铸过程的结晶器液面控制问题,提出了基于最小二乘支持向量机技术的预测模型的预测控制方法。利用最小二乘支持向量机对非线性过程建立预测模型,采用非线性预测控制方法进行控制。以结晶器液面控制过程为控制对象进行仿真,仿真结果表明,最小二乘支持向量机的建模方法可以有效地建立预测模型并且具有较好的泛化能力,基于这种预测模型的预测控制具有很好的控制性能。

时间序列预测模型的改进及应用——以预测甘肃省天水市的胆囊炎发病率为例

利用主成分分析(PCA)对影响因子进行筛选后,再利用LSSVM进行建模和预测,由此得到了一种新的时间序列预测模型(PCA-LSSVM)。以甘肃省天水市的胆囊炎发病率为例,应用PCA-LSSVM预测模型进行实证分析,结果表明,此模型的预测精度优于PCA-MLR,ARIMA,LSSVM等参比模型。

流动控制结晶器磁场分布的实验测试

为了掌握流动控制结晶器磁场分布规律，为结晶器结构设计和流动控制分析与数值计算提供依据，采用 ＣＴ－３型Ｔｅｓｌａ计，依据矢量合成法，测试了流动控制结晶器的磁场．结果表明，流动控制结晶器的磁场呈对称分布，具有两个主磁场和两个漏磁场．而且，在一般板坯连铸条件下，漏磁场与主磁场的强度相当，因此，在结晶器的结构设计和流动控制分析与数值计算中不能忽略漏磁场的影响．

铸造充型过程中矢量场显示技术的研究

为了更直观和准确地显示熔模精密铸造过程中蜡模或铸件在充型过程中各时刻三维流场的数值模拟结果 ,本文设计了两种矢量箭头图标显示方法。采用这两种显示方法来显示蜡模或铸件在充型过程中的流场 ,可以直观地观察流场中物理量的分布情况。这两种显示方法已在BUAA