基于骨架提取的弯管类结构无支撑3D打印混合切片方法

弯管类结构存在丰富的悬空部位,采用传统熔融沉积3D打印技术制造需要消耗大量支撑,影响成本与成型表面质量。基于此,提出一种用于弯管类模型的骨架提取方法及相应的混合切片算法。与现有的简单沿骨架法面切片或分区多向切片技术不同,该方法充分利用弯管STL模型点云特点提取骨架和模型分层信息,引入干涉检查与切片路径检查,采用沿骨架法面切片与圆弧切片结合的混合切片方式,完成模型无支撑打印切片。最后,算法在4类模型上进行了切片仿真实验,验证其有效性和可行性。

大跨度超高钢骨梁关键施工技术

为满足大空间结构的质量和安全,通常会选用大跨度超高截面及钢-混凝土组合结构承担主要构件的受力,然而为满足现场大跨度超高结构的施工质量与安全,钢骨结构的节点深化连接与支撑安全等环节是首先需要解决的问题。在北京市城市规划设计研究院新建业务综合楼工程建设中,为解决多功能厅上部大跨度超限钢骨梁的安装与连接施工难题,合理优化超限钢骨的拼装连接节点,调整钢骨与钢筋的连接节点方式,更新关键施工技术等方法,大幅加快了大跨度超高钢骨梁的施工进度,节约了施工成本,保障了结构的质量与安全,可为类似项目提供参考。

高层建筑钢结构设计及减震性能分析

使用某高层建筑作为工程研究实例,设计高层建筑钢结构并且分析该结构的减震性能。确定研究区域具体地质情况与设计标准后,从外钢框架、核心筒外部支撑筒两个方面设计钢结构,同时为提升钢结构的减震性能,在钢结构上布置屈曲约束支撑。使用有限元软件风险并计算两种不同地震波之下钢结构水平荷载、位移变化以及应力分布。试验分析结果显示,使用屈曲约束支撑的建筑钢结构骨架曲线斜率更大,证明该结构承载力与切线刚度,由于钢结构底层初始刚度较高,能够实现减震,从有限元模拟结果来看使用屈曲约束支撑能够降低钢结构的塑性变形情况,提升结构应力,能够增加高层建筑钢结构的减震性能。

高铁简支箱梁钢筋骨架电阻焊接工艺参数研究

研究目的:目前高铁简支箱梁的钢筋骨架制造主要依赖人工绑扎,效率低、成本高。为此,本文作者团队提出了简支箱梁钢筋骨架自动电阻焊接工艺,能够替代传统绑扎方法、提升制造效率、降低人力成本。但该焊接工艺会对钢筋造成一定损伤,在车辆荷载的反复作用下可能会导致产生焊接点疲劳问题。本文通过试验探究焊接工艺下不同焊接参数对钢筋骨架中十字焊接钢筋的静力拉伸性能和疲劳性能的影响,确定最优的焊接参数以保证钢筋骨架的性能。研究结论:(1)电阻焊接工艺制成的钢筋试件在静力拉伸试验和疲劳试验中破坏模式不同,前者以焊点处横向短钢筋脱离长钢筋的形式破坏,后者表现为纵向长钢筋在焊点处断裂;(2)焊接参数与试件的静力拉伸强度和疲劳寿命之间不是简单的线性关系,存在局部极值点;(3)综合考虑静力拉伸强度与疲劳寿命,N3组焊接参数表现最佳,其对应的电流有效值为11.5 kA,电流峰值为16.0 kA,电压为0.6 V,焊接时间为9个周波;(4)本研究成果可应用于高铁钢筋骨架的电阻点焊制造,推动简支箱梁的高效生产与发展。

基于区域生长和融合特征SVM的涂胶缺陷检测

针对传统的涂胶工艺缺陷检测精度低、效率低的问题,文章提出一种基于区域生长和融合特征支持向量机(support vector machine,SVM)的涂胶缺陷检测算法。首先对图像进行预处理操作;然后通过改进的快速细化算法提取涂胶区域,将去除毛刺后骨架特征作为起始生长种子,为改善分割不完全现象,采用中心像素加权灰度和区域自适应阈值生长准则分割出完整的涂胶区域;最后结合改进边缘梯度特征和区域纹理特征的优点,将改进的梯度方向直方图-多半径局部二值模式(improved histogram of oriented gradient-multi radius block local binary pattern,IHOG-MBLBP)融合特征送入SVM多分类器进行训练,实现对涂胶区域缺陷的精确检测。经过实验验证,所设计的缺陷检测算法能够精确地提取骨架并分割出完整的涂胶区域,对于涂胶缺陷具有较高的检测精度和效率,能够满足工业生产需求。

隔震支座骨架板平面度检测系统设计

隔震支座骨架板的平面度测定是决定隔震支座工作性能的关键,为了加强骨架板在生产过程中的平面度检测,设计了一种基于激光传感器的隔震支座骨架板平面度检测系统。该系统通过激光传感器扫描获得骨架板平面的点云数据,运用最小二乘法拟合空间平面得到理想平面,从而计算出骨架板的平面度。实验结果表明,隔震支座骨架板平面度检测系统可以快速精准地完成骨架板平面度的检测工作,计算方便快捷,系统稳定性好。

营盘壕煤矿大直径超高筒仓锥壳伞形骨架施工设计

为满足矿山快速建立大直径超高筒仓锥壳的要求,采用伞形骨架支撑体系施工。论述了技术原理、施工流程和施工方法,通过仓体系数计算和数值模拟计算得出筒仓安全性满足生产要求,并针对模拟结果设计变形监测方案。实践结果表明,采用该施工方法可节省大量费用、缩短工期,有效克服架体下沉不均的弊端。

某项目双曲屋面罩棚ETFE气枕结构设计

ETFE气枕膜结构作为一种新型结构体系,质量轻,透光率高,带有自洁属性,被广泛应用于大跨度建筑领域。以某实际工程项目为例,对结构设计中的难点及创新工作进行了阐述。该项目的屋面罩棚结构采用了单层钢结构网壳支撑骨架加ETFE气枕组合结构体系。对轻质屋面罩棚单层网壳骨架及单元气枕结构进行了抗风稳定性和承载力的验算,结果表明,单层网壳支撑骨架及单元气枕的抗风性能满足设计要求。结合本项目气枕结构的特点,提出了一种可应对强台风的ETFE气枕内压控制方法,保证屋面气枕单元结构在极端天气下的正常工作。对本项目的单层网壳骨架重要节点——“米”字形铸钢节点,进行了选型研究和分析,使节点标准统一,方便加工和制作。

高铁预应力混凝土简支箱梁钢筋骨架部品装配化设计研究

结合“标准化、工厂化、自动化、智能化”理念,为有效解决广州—湛江高速铁路茂名梁场预应力混凝土简支箱梁钢筋骨架智能建造难题,开展钢筋骨架部品装配化设计研究。首先确定了钢筋骨架创新设计的基本原则,从精细化设计、适应性设计、部品化设计、装配式组装设计四个层面开展具体研究,提出了一种满足钢筋骨架智能建造的设计方案。然后从钢筋疲劳应力幅和钢筋网吊装两个维度进行有限元计算和分析,验证单个网片采用电阻焊接、整体骨架采用装配组装方案的可行性。该设计应用理念可推广至路桥隧智能建造应用中。

多目标鱼体对象提议检测算法研究

鱼的行为变化除了可以反映其自身健康状况外,还对分析水质变化具有重要意义,而精确、快速的鱼体目标检测是行为变化分析的基础。针对现有多目标鱼体检测算法存在检测定位精确度低的问题,提出了一种简单、有效的多目标鱼体对象提议检测算法。提取鱼体图像的骨架和边缘信息,制定新的窗口打分策略生成候选窗口,训练PCA卷积核提取鱼体图像前景和背景特征,利用支持向量机(Support vector machine,SVM)识别得到鱼体目标所在的候选窗口,运用非极大值抑制算法剔除冗余窗口完成目标检测。实验表明,基于新的窗口打分策略生成的候选窗口比Edge Boxes算法得到的候选窗口具有更高的召回率,召回率最高可达96.9%,对候选窗口的最高识别准确率可达95.71%。通过本文算法和Edge Boxes-PCANet算法得到的漏检率、误检率和平均检测时间表明,本文算法的综合表现更优,说明本文算法可以高效精确地实现多目标鱼体检测。

钢管约束型钢再生混凝土柱的抗震性能分析

针对再生混凝土相对普通混凝土而言延性较差,承载力较低的特点,在进行外围钢管约束的基础上,内部增设骨架支撑形成钢管型钢再生混凝土柱。考虑构件的非线性和再生混凝土的塑性损伤本构,建立了非线性有限元模型,分别以相同含钢率下,不同截面构造为变化参数,建立了不同支撑形式的钢管约束再生混凝土柱有限元模型,通过对模型进行低周循环加载,与无骨架支撑的钢管再生混凝土柱进行对比,分析各模型试件的抗震性能。结果表明:在相同含钢率下,相较其他截面构造,钢管再生混凝土内增设工字型钢后,具有更大的初始刚度、水平极限承载力,延性和滞回耗能系数等抗震性能提升明显。在此基础上,对钢管型钢再生混凝土和的钢管再生混凝土试件进行了P-Δ影响参数对比分析。

自顶向下的液压支架三维参数化设计

对液压支架三维参数化设计原理与基本方法进行了研究。明确了有关概念与设计理念。在此基础上,构建了一个基于Pro/E软件的液压支架三维参数化模型。实践证明上述快捷方法可靠、简便易行,可用于实际设计。

液压支架三维参数化设计方法研究

对液压支架三维参数化设计原理与基本方法进行了研究,明确了有关概念与设计理念。在此基础上,构建了一个基于Pro/E软件的液压支架三维参数化模型。实践证明上述快捷方法可靠、简便易行,可用于实际设计。

基于支持向量机的人体姿态识别

人体姿态识别是当前自动视频理解技术的研究热点,提出的算法能够识别视频中的十二种人体姿态,包括走路、跳跃、爬行和弯腰等.算法首先提取前景图像中的星形轮廓位置、六星角度和离心率等多特征信息,组成人体姿态特征,结合该特征的向量表示利用基于径向基核支持向量机的分类器,实现各种姿态的识别.实验中,在公共数据库和部分自采集数据基础上构建特征库,对分类器进行训练,对其余自采集数据进行分类,结果表明:该算法对小样本下的人体姿态识别具有令人满意的结果.

CRTSⅠ型双块式无砟轨道轨排支撑架法施工关键技术分析及优化

针对CRTSⅠ型双块式无砟轨道轨排支撑架法施工中面临的难题(工具轨配置不合理、轨距控制精度差),开展了CRTSⅠ型双块式无砟轨道轨排支撑架法施工关键技术再研究,优化了工具轨配置,提高了施工工效,并通过理论分析、现场试验和模拟仿真相结合的方法研究了轨距变化规律,提高了施工控制精度,以期为我国双块式无砟轨道施工提供参考。

基于多参数模型结合的步态特征提取新方法

为弥补单一模型识别能力的不足,削弱因步速、衣着、光照等变化的影响,提出小波分解(WD)、不变矩(IM)并结合骨架理论(ST)提取步态特征参数的新方法。其技术流程为:先分割出人体目标轮廓,并将其规格化叠加处理,获取步态特征图;再将小波分解与不变矩结合,提取含人体整体模型信息的矩参数;同时将步态特征图骨架化,提取含人体简化模型信息的骨架特征参数;最后将矩参数与骨架参数作为识别参量,输入支持向量机(SVM)进行步态识别。使用自建的天津大学红外步态数据库(TIGD)进行试验,其正确识别率为84%～92%。表明多参数模型相结合的方法有利于提取步态的本质结构特征。

贵州红粘土边坡适用防护类型及合理坡率

针对红粘土边坡适用防护类型及合理坡率的技术问题,采用简化Bishop法分析了高度在30m以下的无防护边坡的安全坡率,对贵州省内多条公路红粘土边坡破坏情况进行了系统调研,对不同防护类型及坡率条件下边坡破坏情况进行了统计分析,确定了贵州红粘土边坡适用防护类型及对应的合理坡率。

基于人体骨架序列的手扶电梯乘客异常行为识别

手扶电梯(简称扶梯)乘客异常行为识别研究具有重要意义.针对传统行为识别算法易受环境影响、不能实时并准确对多目标进行识别的问题,提出一种基于人体骨架序列的扶梯乘客异常行为识别算法.该算法首先通过结合可变形组件模型特征的支持向量机检测乘客人脸,并用改进的核相关滤波器对其进行跟踪,从而得到乘客在扶梯中的运动轨迹;接着利用卷积神经网络提取轨迹中乘客的人体骨架序列,并通过模板匹配从乘客人体骨架序列中检测异常行为骨架序列;最后利用动态时间规整将其与各类异常行为骨架序列匹配,基于k近邻方法识别异常行为.对10段扶梯视频的实验结果表明,文中所提的异常行为识别算法处理速度达到10帧/秒,识别准确率为93.2%,能够实时、准确地识别多种乘客异常行为.

基于机器视觉的大田环境小麦麦穗计数方法

基于机器视觉技术研究了一种低成本、针对局部小范围的小麦麦穗计数方法。通过部署的田间摄像头采集大田环境下小麦麦穗低分辨率群体图像,实现了复杂大田环境下小麦麦穗图像的降噪增强处理;提取麦穗的颜色、纹理特征,采用SVM学习的方法,精确提取小麦麦穗轮廓,同时构建麦穗特征数据库,对麦穗的二值图像细化得到麦穗骨架;最后通过计算麦穗骨架的数量以及麦穗骨架有效交点的数量,即可得到图像中麦穗的数量。经过2014年5月和2015年5月在方城县赵河镇示范区的试验测试,以小麦麦穗图像640像素×480像素(约250穗)为例,小麦麦穗计数平均耗时1.7 s,准确率达到93.1%,满足大田环境下小麦麦穗计数要求,可以为小麦估产提供可靠的参考数据。

结合模糊支持向量机的曲线类比在书法风格仿真中的研究

通过学习有限的输入字帖,实时全自动地独立创作出风格迥异的书法作品是计算机艺术仿真研究领域中的一个重要方向。提出了一种结合模糊支持向量机(FSVM)的曲线类比学习算法,能够根据用户设定的参数生成各种风格的书法作品。首先将字帖图像转换为层次化的笔画结构模型,通过FSVM检索骨架结构相似点的序列进而对其进行曲线类比与演化,最后经过处理选择得到新风格的字体。仿真实验结果表明,基于FSVM的曲线类比算法能根据输入的不同风格书法图像和用户的参数设定生成大量新颖的书法风格。