基于三维点云重建的混凝土结构裂缝定位与追踪

为实现混凝土结构裂缝的自动化定位、宽度量化及扩展追踪,提出一种基于三维点云重建的混凝土结构裂缝定位及扩展追踪方法。首先通过无人机搭载高分辨率云台相机获取目标建筑物的图像集,再通过优化数据集与三维重建流程得到准确的建筑结构点云模型,并还原相机空间参数;然后提出视点定位算法,基于还原的相机空间参数求得拍摄裂缝的相机世界坐标,将裂缝图片与相机世界坐标绑定,基于图片索引裂缝的三维坐标,实现裂缝在点云模型中的自动定位;最后提出适用于混凝土结构的点云映射与配准算法,对裂缝宽度的扩展进行量化追踪。通过试验对服役期的大型混凝土建筑结构进行了可行性和精度验证。结果表明:所提出方法的三维模型重建的尺度平均误差小于3%,且可自动化定位结构裂缝的三维坐标,裂缝平均定位时间为38.09μs;通过进一步将整体模型与更新的裂缝点云集配准,可实现裂缝扩展信息(裂缝宽度)的准确追踪,试验相对误差小于8%。

三维激光扫描技术在钢箱梁拼宽改造中的应用

为大幅扩大城市交通通行能力和缩短工程施工工期,桥梁拼宽改造项目是一种行之有效并逐渐广泛应用的方法。传统桥梁拼宽工程往往面临工程实体不规则、设计资料不完整以及桥梁变形等多重挑战,导致无法直接基于CAD设计文件进行精确的桥梁模型创建。为此,本文基于实际项目经验,采用桥梁点云数据采集、点云数据处理和逆向建模等方法进行重建现状桥三维模型,并通过偏差分析等手段进行拼接精度分析,从而提高桥梁拼宽改造工程质量控制精度和施工进度。此外,针对拼宽过程中可能出现的一期工程施工误差导致的钢箱梁无法精确对齐问题,本文进一步提出了利用点云和实景数字可执行文件实测实量的方法,实现了快速、高精度的测量。这种方法不仅提高了测量效率,而且其毫米级的测量精度完全满足桥梁拼接的精度要求,为高精度拼接提供了有力的数据支撑。

云数据库中等宽直方图的分布式并行构造方法

直方图能够直观描述数据分布,在数据库查询优化中起着重要作用。然而在分布式云数据库场景中,现有直方图构建方法存在并行资源利用率低,网络传输量较高的问题。针对该问题,基于关系型云数据库提出一种等宽直方图的分布式并行构造方法。首先,根据集群中分布式存储的数据无关性,基于master-slave架构在直方图任务开始前由集群中请求发起节点对经RPC(remote procedure call)协议获取到的多个工作节点最值数据比较得到数据表在整个集群的全局最大值、最小值;然后,考虑到算法运行过程中数据传输量的优化,集群中工作节点对本地数据扫描、排序,划分至依据全局最值信息构建的直方图桶内,实现聚合子直方图的并行构建以提高集群计算资源利用率;最后,请求发起节点对并行构建的多个子直方图中边界值相等的桶频率值聚合得到全局直方图。算法利用分布式思想实现了关系型云数据库中直方图的构建,将计算任务划分成多个子任务并行执行,子直方图信息代替数据分片的传输大幅优化了网络带宽的负载。算法已应用于关系型云数据库内核以优化SQL语句执行路径的初始扫描开销、数据选择率等关键参数。人工合成数据与评分数据的实验结果证明,算法运行过程中的网络传输量与数据库表中元组个数无关,且具有良好的可拓展性。

海洋层积云中的云滴谱宽度及其影响因子

云滴谱宽度对模式中云的光学厚度的参数化、气溶胶间接效应的评估以及降水形成过程的研究至关重要。本文利用美国POST(Physics of Stratocumulus Top)项目2008年7月19日的飞机观测资料,分析了微物理量和云滴谱的垂直分布及微物理过程。结果表明,该云系云滴谱宽度在云底附近较大,这是由低层核化过程导致的;中层凝结增长过程使得云滴谱宽度随高度增加逐渐减小;云顶附近夹卷混合过程导致云滴谱宽度增大。绝热云中垂直速度的增大会促进云凝结核的活化使云滴数浓度增大,促进凝结增长使云滴尺度增大、云滴谱宽度减小,云滴谱宽度与云滴数浓度、云滴尺度呈现负相关关系;云洞中受夹卷混合过程影响,垂直速度减小,云滴蒸发,云滴数浓度和云滴尺度减小、云滴谱宽度增大,且该效应随绝热程度减小而增强。建议云滴谱宽度的参数化将垂直速度、云滴数浓度、云滴尺度和绝热程度等考虑在内。

人体扫描线点云精简与孔洞修补

利用人体扫描系统获取的人体扫描线点云密度很高,在后期处理过程中必须对其进行精简。经过分析扫描线点云特征,采用宽度检测法对其进行处理,设置参数阈值T,当T=0.006D时,点云被精简至61%。同时,受扫描环境、系统算法本身缺陷等因素的影响,人体表面存在部分扫描盲区,使点云模型存在孔洞,重建人体表面前需采用空间灰色建模的方法对孔洞进行修补。利用弦长法确定孔洞是否存在;建立扫描线空间灰色模型SGM(1,1),有效地实现对扫描线点云的孔洞修补。

基于隶属云的安全监测异常数据识别方法研究

传统3σ准则在监测序列异常数据识别上应用广泛,但其仅适用于符合正态分布的数据序列。然而由于监测数据质量易受环境、设备和外在受力等因素影响,不可避免会出现含离群点的监测序列,传统方法对于含较多离群点的"台阶型"、"振荡型"序列则极易出现漏判现象。通过引入隶属云发生器,结合隶属云3b准则对监测数据进行初筛,以监测数据序列的期望和带宽序列的均值构造控制函数,提出了基于隶属云的监测数据异常识别算法,并将其应用于龚嘴水电站位移和渗流监测。结果表明,该方法较传统3σ准则在异常数据识别上精度及可靠性提升明显,相关经验可供类似工程安全监测参考。

云雷达反演层状云微物理参数及其与飞机观测数据的对比

首先根据滴谱假设分析了层状云降水回波强度、径向速度和速度谱宽与降水微物理参数的关系,检验了云雷达探测数据的可用性;然后在忽略空气上升速度和湍流对雷达观测的速度谱宽影响前提下,利用测云雷达观测的回波强度、粒子下落速度和速度谱宽数据进行了液态水含量和滴谱参数的反演试验,并与飞机观测的滴谱进行了对比分析。结果表明,8 mm雷达观测得到的3个量与雨滴谱分析得到的关系比较接近;层状云粒子尺度、数密度和含水量从云顶到云的回波强中心有明显的变化,粒子尺度的增加是回波强度增加的重要原因。毫米波雷达反演得到的降水微物理参数和飞机观测数据具有可比性。

移动机器人基于激光点云定位建图的汽车宽度与方位估计

在移动机器人抓取搬运作业中,识别待操作目标物体的宽度和方位是成功的关键。针对室外环境下停放的汽车搬运作业需求,提出一种识别待搬运汽车宽度和方位的方法。该方法基于三维激光传感器,先构建整个环境的三维点云地图,然后从地图中分离出目标汽车点云,最后将汽车点云向地面投影,根据投影的点云包围盒进行汽车的宽度和方位估计。采用室外实验验证了该方法的识别效果,其精度满足应用要求。

2020中国国际纺织机械展览会暨ITMA亚洲展览会经编机述评

介绍2020中国国际纺织机械展览会暨ITMA亚洲展览会经编机及整经机的参展情况和技术特征。概述参展经编机与整经机、经编产品软件设计系统的主要技术特点,包括:智能云技术、超宽幅、新型经编机材料、新型导纱机构、电子温控技术等各种运用到经编设备上的新型创新技术,有效提高了经编设备生产效率,提升产品外观质量。结果表明,我国经编机制造企业制造能力和水平有大幅度提升,其编织速度、机电一体化程度均有了较显著提高,制造精度、稳定性等与国外差距也在逐步缩小。并提出我国经编机发展方向,即移动互联、智慧纺织、自动化控制、软件系统集成等智能制造、5G互联时代。

智慧庭院照明系统设计与实现

针对传统照明设备在智慧庭院场景应用性差、用途单一、无法提供优越的用户体验等缺陷,将物联网技术、脉冲宽度调制(PWM)调光技术、无线通信技术、云技术与手机APP相结合,设计出一种智慧庭院照明系统。该系统通过智能传感器件,对庭院照明设备进行实时监测控制,并将检测数据发送至物联网云平台和手机APP人机交互界面。测试结果表明,该系统可根据环境自动开关、调整照明方式,根据红外遥控器指令实现近距离控制,通过手机APP调光调色及选择照明方式。

六盘山区两种不同型号Ka波段云雷达对比分析

利用隆德气象站一次典型降水天气过程下HMB-KPS型与HT101型云雷达探测资料,结合同期常规地面、高空观测资料以及固原站天气雷达资料,对两种型号的云雷达在六盘山区的探测能力进行了对比分析。结果表明:(1)在降水前后的非降水背景下,HMB-KPS型在近地面100m内有一地物杂波,比同时次的HT101型云雷达探测到的云系更为深厚,回波强度值高10dBZ左右,信噪比高5~10dBZ左右,径向速度值高0.5m·s^(-1)左右,谱宽值低0.5m·s^(-1)左右,且云接地起止时间较HT101型云雷达早1h。(2)在降水背景下,HMB-KPS型比HT101型云雷达反演的回波强度较大值高4km左右,回波强度值高20dBZ左右,信噪比高10~20dBZ左右,径向速度高1m·s^(-1),谱宽值低0.5m·s^(-1)左右。相关结果可为两部云雷达在人工影响天气业务中的应用提供技术参考。

多台电力电子变压器云-边脉宽调制同步控制策略

电力电子变压器(PET)单机功率较低,实际应用中常采用多台PET并联运行模式。多台PET运行时存在高频谐波交互现象,导致输出的高频谐波幅值上升,影响电能质量的同时威胁PET的运行安全。为提升多台PET的高频开关谐波协同控制能力,提出一种多台PET云-边脉宽调制(PWM)同步控制策略:当通信系统正常运行时,PET利用云端同步信号实现高精度PWM同步;当通信系统故障时,PET可利用边端计算结果实现高可靠PWM同步。研究结果表明,该策略能兼顾PWM同步的精度与可靠性,保证高频率开关谐波协同控制,避免多台PET运行时的高频谐波交互。因无需增加硬件,该策略易于推广应用,有利于在提高电能质量的同时降低PET的故障率。

面向航空集群云网络的航空数据链MAC协议

针对未来航空集群作战的全新网络需求,提出了"航空集群云网络"的概念,设计了网络通信层面与任务需求层面耦合机制,为航空集群网络的具体通信技术研究提供了参考,并在此基础上结合基于正交频分多址(orthogonal frequency division multiple access,OFDMA)的可变带宽信道分配技术设计了一种面向航空集群云网络的媒体接入控制协议(aeronautic swarm cloud network oriented media access control protocol,ASCN-MAC)。详细设计了协议的任务需求认知机制,为智能化任务规划决策提供了通信支撑,并从需求出发,基于OFDMA的特点,提出了面向任务需求的层次化信道资源预约方式和信道资源贪婪预约算法。仿真结果表明,ASCN-MAC协议在任务规划决策的通信支撑能力、吞吐量性能和实时性上均具备较强的优势,可以满足新的作战样式下大量面向任务需求信息的可靠低时延传输。对全新作战样式下新一代航空数据链的研究具有一定的参考、借鉴意义。