基于Point Transformer方法的鱼类三维点云模型分类

为实现对不同鱼类的精准分类,研究共采集110尾真实鱼类的三维模型,对获取的3D模型进行基于预处理、旋转增强和下采样等操作后,获取了1650尾实验样本。然后基于Point Transformer网络和2个三维分类的对比网络进行数据集的分类训练和验证。结果表明,利用本实验的目标方法Point Transformer获得了比2个对比网络更好的分类结果,整体的分类准确率能够达到91.9%。同时对所使用的三维分类网络进行有效性评估,3个模型对于5种真实鱼类模型的分类是有意义的,其中Point Transformer的模型ROC曲线准确率最高,AUC面积最大,对于三维鱼类数据集的分类最为有效。研究提供了一种可以实现对鱼类三维模型进行精准分类的方法,为以后的智能化渔业资源监测提供一种新的技术手段。

固体姿轨控发动机变工况过程推力不确定性分析

为探究喉栓式固体姿轨控发动机推力动态性能可靠性,考虑燃气阀几何参数不确定性对固体姿轨控发动机变工况过程推力性能不确定性开展研究。结合固体姿轨控发动机工作原理、推力数学模型和零维内弹道方程构建发动机变工况过程推力计算模型。在此基础上,根据固体姿轨控发动机阀门几何参数不确定性模型,采用蒙特卡罗模拟法进行不确定性传递,获取喉栓瞬时运动后推力不确定性随时间的变化规律,实现变工况过程推力不确定性分析,并对不确定性变量进行重要度排序。量化评估固体姿轨控发动机实时调节过程中的推力不确定性,可以为固体姿轨控发动机控制系统提供更合理的设计要求,在满足设计需求的同时节省研制成本。

一种优化深度域速度反演的方法

山前带地震资料信噪比低,剩余速度场拾取困难,深度域速度场难以迭代收敛到最优,是山前带地震资料无法实现偏移准确归位的主要原因。利用五维数据规则化中的数据插值技术对偏移前的原始共中心点道集进行数据重构,通过改变观测系统,改善其面元属性,提高地震资料信噪比,以满足叠前深度偏移速度场迭代的需求。同时为了保证偏移数据的保真性,数据插值得到的高信噪比共中心点道集仅作为深度域速度场迭代反演的输入道集,原始共中心点道集作为最终叠前深度偏移成像的输入道集,在此基础上,实现了深度域速度场迭代的快速准确收敛。实际资料应用表明,该方法可行性强,迭代更新求取的最终偏移速度场准确,偏移剖面反射归位合理,可为山前带叠前深度偏移速度建模提供借鉴。

功率超声对无掩膜定域性电沉积三维镍质微结构成型过程的影响

提高高深宽比三维金属微结构成型精度一直是微电子信息制造、MEMS等领域的研究重点。以制备直径为60μm、长径比为8∶1的微镍柱为例,在无掩膜定域性电沉积(MLED)微镍柱过程中,施加一定强度、与电场作用方向相同的功率超声波,探讨超声波对无掩膜定域性电沉积三维镍质微结构成型过程的影响。主要开展了无功率超声作用及有功率超声作用下MLED制备微镍柱过程中平均体积沉积速率、表面形貌及晶粒尺寸的对比研究。结果表明:相较于无功率超声作用,有功率超声作用下MLED的平均体积沉积速率可提高28%~39%,最高平均体积沉积速率可达15340.46μm^(3)/s;功率超声作用可进一步细化沉积体的晶粒尺寸,平均晶粒尺寸可达46.37 nm;同时,功率超声作用可在一定程度上改善MLED微镍柱的微观表面形貌。

基于IAHP-CRITIC二维云模型的舰船电力系统韧性评价

舰船电力系统是舰船正常运行的关键,具有高度的复杂性和模糊性,导致难以对其韧性做出准确、客观地评价。对此,基于对舰船电力系统主要任务的分析,对舰船电力系统韧性评价指标体系进行构建,采用区间层次分析法(interval analytic hierarchy process,IAHP)和层间相关性准则重要性法(criteria importance though intercrieria correlation,CRITIC)分别求解评价指标体系的主、客观权重,并运用改进博弈论方法确定组合权重,降低权重计算的主观性和随机性。结合二维云模型从防御能力和恢复能力两个维度对舰船电力系统韧性进行评价,更为全面、客观地反映舰船电力系统韧性。示例表明,所提方法能够有效解决舰船电力系统韧性评价中的随机性和不确定性问题,有利于得到更为准确、客观的评价结果。

基于机器学习的我国天然气进口量预测及其运输安全评价

天然气作为一种高效、低碳、清洁的化石能源,具有易存储、运输和储量丰富的特性,被视为其他化石能源的最佳替代品之一。在确保我国天然气供应的连续性及实现碳达峰与碳中和目标的过程中,准确预测我国天然气进口量并对其运输安全进行评价显得尤为关键。针对单一特征选择方法特征筛选结果不稳定的问题,本文提出了一种基于多属性决策的特征选择方法,并根据特征选择结果建立高斯过程回归模型对我国天然气进口量进行预测。同时,提出了一种结合熵权与t-SNE降维的K均值聚类模型,并将其应用于评估我国天然气进口运输安全。结果表明:本文所提出的基于多属性决策的特征选择方法所得到的特征重要程度排序更加稳定,对我国天然气进口量影响最大的3个指标分别是:能源消费总量中天然气占比、居民消费水平和国内天然气管道长度;高斯过程回归模型对我国天然气进口量预测的绝对百分比误差均在5%以下,预测精度高;与传统t-SNE降维相比,结合熵权的t-SNE降维方法具有更低的KL散度,其降维结果更贴近原始数据的分布;结合熵权与t-SNE降维的K均值聚类结果可信度更高,我国进口天然气运输安全状态越来越好,并且对其影响最大的3个指标分别是:自有船队运力供给、管道气年运输量和LNG年运输量。

大尺寸直拉硅单晶生长的多物理场建模与优化

随着光伏和半导体行业的快速发展,制备更大直径(12英寸及以上,1英寸=2.54 cm)的硅单晶成为趋势,直拉法作为硅单晶最主要的制备方法备受重视。然而在制备大直径和高质量的直拉硅单晶的过程中,随着晶体直径和坩埚尺寸的增加,熔体体积显著增加,热场、流场及应力场的复杂性显著提升,涡流、热浮力和科里奥利力的相互作用会造成熔体流动的强烈湍流和速度、温度波动,出现诸如固液界面温度分布不均,熔体内热对流复杂等问题,从而影响硅单晶中的缺陷分布。因此,如何实现对工艺参数的控制,以获得理想的大直径硅晶体具有重要的研究意义。本文针对实际生产的滞后性和成本问题,建立了可以实时预测、动态控制和优化工艺参数的40英寸热场制备18英寸硅单晶棒的二维轴对称全局数值模拟模型,考虑了坩埚深度及热传导路径的延长,在主加热器的基础上,增加底部加热器,采用有限元法逐一分析晶体转速、坩埚转速、气体压强的变化对单晶硅热场和硅晶体生长的影响,包括固液界面形状、温度梯度、V/G值、氧浓度及缺陷分布等。通过多次仿真实验,获得了一组较为合适的工艺参数组合:晶体转速15 r/min、坩埚转速5 r/min、炉内气压1200 Pa,可使固液界面温度梯度较小,且温度分布更加均匀,有效避免了过度湍流化。进一步采用制备18英寸硅单晶棒的验证实验及性能检测发现,采用仿真所得最优工艺参数组合生产的硅单晶棒能将成晶率提升至87.44%。这组针对18英寸硅单晶棒的最佳工艺参数组合(包括晶体转速、坩埚转速及炉内气压等)经过精细优化,主要基于大尺寸(12英寸及以上)直拉硅单晶生长过程中热场和流场的复杂性,对大尺寸硅单晶具有较好的适应性,但在更小尺寸(如4、6或8英寸)的硅单晶生长中,由于热传递和气流扰动的不同,最佳工艺参数组合可以作为参考,但还需要进行具体条件下的验证和调整。本研究建立的数字化模型能够准确预测并优化大尺寸直拉硅单晶的生长过程,提质降本,具有实际应用前景。

矿用皮带机防纵向撕裂保护装置的设计

提出一种通过三维(3D)点云处理识别纵向撕裂的方法,即通过双目线激光立体视觉相机获取皮带表面的空间点数据,在这些数据中,由裂痕和划痕引起的疑似点被提取出来;随后采用聚类和判别机制来区分撕裂和划痕,并仅以撕裂信息作为报警标准;最后使用主成分分析(PCA)方法可以在三维空间中有效地表征裂痕的方向和最大宽度。应用该方法可以为纵裂等类似缺陷的识别场景提供更有效、更合适的解决方案。

多孔氮化碳的制备及其在织物柔顺护理的应用

首次研究了一种多孔氮化碳作为织物柔顺剂,以双氰胺作为氮化碳基础构架,通过硫脲作为致孔剂,得到具有多孔结构的堆叠氮化碳,可有效吸附在织物的纤维表面,通过其超薄的二维纳米大片层,对织物起到有效的润滑作用,平顺毛躁。使用扫描电子显微镜表征了氮化碳的微观孔隙结构,使用X射线衍射和X射线光电子能谱表征确认了氮化碳的基本理化性能。对氮化碳的粒径分析表明,接近493.7 nm的平均粒径的叠层氮化碳具有最佳的柔顺效果。氮化碳作为单一的柔顺剂可以使柔顺护理过后的织物手感顺滑、蓬松,抗静电性提升。多孔氮化碳和其他柔顺成分复配,或者直接加入到市售的成品柔顺剂中,都能对柔顺效果有较好的提升。多孔氮化碳具有良好的化学稳定性,可以与各种体系兼容。首次采用纳米级的多孔氮化碳用于织物的柔顺护理,为纳米材料用于织物整理提供了新的应用方向。

数字孪生技术下电网设备质量检测方法研究

电网设备结构复杂且处于高压电网运行环境中,受光照、高温等因素影响,会导致以人工为基础的电网设备质量检测存在效果不佳、自动性差等问题。为此,提出数字孪生技术下电网设备质量检测方法。采用数字孪生技术建立电网设备虚拟三维模型,实现物理空间到虚拟数据的映射。通过改进粗糙K均值算法对电网设备虚拟三维模型中的电网设备数据聚类,以获取电网设备特征参数。基于电网设备状态质量指数和未来状态质量指数完成电网设备质量自动检测。试验结果表明,所提方法的电网设备质量自动检测精度高、数据聚类时间短,而故障检测精度高达97%。该研究为实现电力数据挖掘提供了技术支持。

基于激光雷达扫描的料仓原料储料量测量方法

为提高仓内原料储料量测量自动化和智能化水平,设计了一种基于二维激光雷达扫描的储料量测量装置与系统。本系统采用RPLIDARS1型二维激光雷达扫描获取不同储料量物料的原始点云数据,通过坐标变换、重叠点提取、滤波、分割等方法对原始点云进行预处理,采用贪婪投影三角化算法将预处理后的点云进行三维重建,获得仓内原料的三维模型,结合物料三维模型和物料的容重获得仓内原料的储料量,从而实现储料量的自动测量。以玉米为试验对象,测量小型储料塔内玉米储料量并对玉米不同储料量进行扫描测量,验证模型的准确性,结果显示:测量结果的平均绝对误差为8.05kg,平均相对误差为1.52%。研究结果表明,基于二维激光雷达扫描的储料量测量方法是可行的,具有较好的稳定性和测量精度,能够满足实际生产需求。

基于线结构光扫描的工件高精度三维测量方法

为了提高工业中对复杂轮廓工件的测量精度和效率,设计了一套高精度非接触三维测量系统,并提出了一种基于线结构光扫描的工件轮廓三维测量方法。首先,利用高精度相机和三轴移动平台采集线结构光图像。然后,通过基于差分区间的灰度质心算法,精确而高效地提取出线结构光中心线,并生成原始点云模型。接着,对采集到的点云数据进行必要的点云滤波和精简预处理。最后,将预处理后的点云数据与CAD模型精确配准,进行工件表面轮廓的测量与误差评定。实验结果表明:测量工件轮廓高度的绝对误差小于0.07 mm,相对误差小于0.5%。所提出的三维测量系统及方法测量误差较低,能够实现工件的高精度三维测量,具有一定的工业应用价值。

品质导向的粮油食品精准加工分子基础与调控

粮油是国家最重要的战略物资,粮油食品产业在国民经济中起着基础作用,深度关系着国计民生和国民健康。粮食和油料中营养组分丰富及其多尺度结构复杂,且加工方式多变,进而影响粮油食品的感官、安全特性和消化吸收、营养健康效应。本文通过系统梳理粮油食品发展现状及产业战略意义,品质导向的粮油食品加工与制造发展现状及面临的挑战,提出从粮油食品的加工过程控制,营养组分多尺度结构变化与结构重构,多维度品质特性调控3个角度,系统解析基于品质导向的粮油食品精准加工的结构基础与调控机制,重点探讨粮油食品中主要营养组分的加工适应性、互作机制,粮油食品加工对感官品质、健康品质和安全品质等品质特性的影响,多维品质与加工过程构效关系与关联调控机制等制约粮油食品未来发展的研究方向,以期建立品质导向的粮油食品精准加工的理论基础、技术方法和新型绿色加工策略,为创制感官、安全和健康品质协同提升的营养健康粮油食品提供理论支撑,推动我国粮油食品加工产业的高质量发展。

电力变压器关键尺寸视觉检测方法及其缩比模型验证

电力变压器的关键尺寸测量是其装配制造、运输安装过程中重要一环,现有测量方法操作繁琐且效率较低。为此,本文提出了一种适用于110 kV油浸式电力变压器关键尺寸视觉检测方法,该方法利用YOLO目标检测算法、Grabcut图像分割算法实现关键组部件的智能检测与分割,然后基于双目立体视觉原理实现套管相间距离及变压器最大截面外形尺寸等关键尺寸的测量。本文搭建了110 kV油浸式电力变压器外观缩比模型,试验分析了拍摄距离和角度等因素对电力变压器关键尺寸视觉检测的影响。结果表明,本文基于缩比模型试验实现了在不同拍摄距离与角度下变压器关键尺寸的视觉检测,验证了该方法的有效性。本文方法可以为110 kV油浸式电力变压器现场尺寸测量提供参考。

吸热燃料裂解产物分析及裂解过程推测

采用全二维气相色谱-质谱联用仪(GC×GC-MS/FID)和便携式微型气相色谱仪对类JP-7吸热型碳氢燃料高温裂解气液相产物进行定性定量分析,并根据分析结果研究了裂解过程。分析结果表明,气相产物主要为氢气、甲烷、乙烯、乙烷和丙烯,较低裂解温度下的裂解液相产物主要为未裂解的原料及低分子量的链烯烃、环烯烃等不饱和烃和烷基苯类及茚类;680~700℃,裂解产物中低分子量的不饱和烃含量出现了转折,此时芳烃含量开始急剧增加;组分含量的变化表明裂解过程首先是小分子气体及低分子量烯烃的产生,其次随着裂解温度的提高,低分子量烯烃含量增加的同时又部分转化产生了芳烃的过程。

高校EPC项目全过程多维化评价体系研究

EPC模式具有提高项目建设质量、分散风险等优势,已被广泛应用于高校等基础项目建设当中。利用专家咨询法建立包括合同履行、项目设计、项目采购、项目施工、项目后期服务五方面的全过程、多维度高校EPC项目评价体系,分析高校EPC项目的基本流程,即项目准备、项目实施、项目验收、项目结算等。在权重赋予上,项目采购和项目施工在评价体系中占比较高,因此应重点关注项目采购成本和施工的进度、质量、安全等各方面情况,持续加强高校EPC项目后期服务的有效管理。

探索多维度节点化过程考核模式在神经内科住院医师规范化培训中的应用

目的 探讨多维度节点过程考核模式在神经内科住院医师规范化培训中(简称住培)的应用效果。方法 选取2019级—2022级的神经内科住院医师11人,其中2021级、2022级7人为观察组,采取多维度节点化考核,共进行10次;2019级、2020级4人为对照组,采取传统考核方式。结果 观察组培训效果显著提高,理论知识、病史采集和病例分析考试成绩均显著高于对照组,差异有统计学意义(均P<0.05)。同时,国家年度水平测试中,观察组成绩较对照组提升了12.7%。结论 多维度节点化过程考核有助于神经病学专业知识的掌握和临床思维能力的提升,值得进一步探索和推广。

基于OpenMv的目标控制与自动追踪系统

设计基于OpenMv的目标控制与自动追踪系统,以STM32F103芯片为核心,通过视觉模块OpenMv进行图像处理,实现边缘循迹功能,借助二维电动云台绑定激光笔进行模拟运动目标和自动追踪效果。STM32单片机通过计算路径的偏差,采用位置式PID算法实现了红绿光斑轨迹的精准控制,同时使用声音模块和LED模块来实现声光提示。结果表明,该系统可应用于各种需要目标追踪的场景,具有较高的实用性。

基于无人机PPK技术在免像控条件下山区光伏地形图的生产

针对光伏场区高差大、部分区域植被覆盖、通信信号弱的特点,本文提出了一种基于动态后处理技术(PPK)在免像控条件下航测光伏地形图生产的方法。该方法首先在免像控的条件下对航测获取的无人机影像定位测姿系统(POS)数据和点云数据进行PPK解算;然后利用点云后处理、影像空中三角测量、数字微分纠正等技术生成高精度数字高程模型(DEM)和数字正射影像(DOM)成果;最后利用DEM和DOM成果构建三维模型,实现地形图生产。利用两个典型应用实例,验证了该方法可完全满足光伏地形图的精度要求。

基于智能绣花机的数码仿真绉绣研发和工艺参数研究

为了传承苗绣文化、辅助现代苗绣产品设计研发,文章基于JANOME智能绣花机和Aritistic Digitizer绘图软件开发了数码仿真绉绣,解决了利用机器实现绉绣肌理效果的难题,并采用机针粗细、面底线搭配方式、线迹长度密度比、线迹外轮廓线宽度等工艺参数量化的方式,探究了工艺参数与数码仿真绉绣厚度的影响,对数码仿真绉绣厚度与工艺参数间的多元回归方程提出了假设猜想。此机绣方式和回归方程可提高苗绣绉绣技法的机绣效果和产品生产效率,赋予苗绣设计师更大的设计自由度。