检测报告扫描件识别技术研究

鉴于检测报告扫描件存在报告格式多样、扫描质量较差、签名手写体不规整等特点,提出了检测报告扫描件识别解决方案。首先采用深度卷积神经网络VGG16校正报告方向;其次引入图像文本生成方法Table-Master实现报告结构分析;然后引入连接文本建议模型CTPN检测报告文字位置,采用序列文字识别模型Master识别报告文本;最后提出融合了文字和位置的多特征融合分类模型MFFC对识别结果进行关键信息提取。实验结果表明,该方案各项评价指标均优于其他识别方案,能有效提取检测报告扫描件中的文字信息,实现对检测报告扫描件中结构化信息的识别和提取。

基于OCR技术的航天器材料及器件试验数据识别系统

航天器材料及器件数据库需要海量国内外试验报告数据的支撑,其中表格作为最普遍的数据存储形式含有的数据量最为庞大,然而面对人工识别提取表格数据工作繁琐且易出错的难点,以PDF文档的表格为研究对象,提出基于OCR技术的航天器材料及器件试验数据识别系统;采用了B/S架构,基于EXT、JAVA、Python等技术语言进行开发,系统具备PDF文档转换、表格识别、数据提取、数据编辑等功能;依据系统设计采用版面分析和PDFPlumber表格检测的关键技术和方法以达导准确有效识别PDF文档表格的目的,采用EXT表格控件形式展现提取的数据经试验测试实现了对PDF文档内规整表格的批量识别和数据提取;验证了设计方案的可行性,满足了试验数据试别系统的高识别准确率、快速识别等特点。

非定常自由面流动模拟的反扩散VOF算法研究

VOF(Volume of Fluid)方法由于其良好的守恒性和网格适应性,且具有计算资源需求相对较小等优点,成为船舶水动力学领域自由面流动CFD(Computational Fluid Dynamics)模拟的主流方法。但原始的VOF方法存在较为严重的界面扩散问题,导致模拟的界面厚度过大、空间分辨率不够,进而影响流场相关变量的计算精度,这一问题在非定常自由面流动模拟中尤为明显。本文针对上述问题,通过在VOF控制方程中引入人工对流项以达到抑制界面扩散、压缩界面厚度的目的,并采用隐式离散人工对流项的方式提高计算稳定性,形成了反扩散VOF算法。经Zalesak和剪切场等经典算例在不同数量网格下的测试验证,表明反扩散VOF算法能够大幅压缩界面厚度,同时明显减小质量误差。随后的三维无障碍溃坝算例和破舱进水算例,进一步证明了反扩散VOF算法在实际非定常流动模拟中能够更好地捕捉自由面并提高计算精度。

基于混合架构的船舶冲击爆炸试验数据管理系统研究

针对船舶冲击爆炸试验数据存储分散、管理困难以及利用率低的现状,研究设计了船舶冲击爆炸试验数据管理系统,采用B/S架构和C/S架构混合架构模式,基于VUE、Ext、Java、Python等技术框架和编程语言进行开发;该系统可提供试验任务管理、试验数据管理、试验数据分析、试验资源管理、试验知识管理和系统管理等功能,具有管理数据丰富、分析算法动态可扩展等特点;测试结果表明,该系统实现了船舶冲击爆炸试验数据的规范管理,解决了试验过程中数据存储与管理分散等问题,提高了船舶冲击爆炸试验数据管理能力与数据利用效率。

国产船舶水动力数值软件在工业云平台的实现

研制适应于高性能数值软件部署和用户使用便捷的云平台,对于软件的研发和应用具有重要的工程意义。基于Web工业云平台的高性能计算资源,对国产船舶水动力学数值软件进行大规模高性能测试工作。通过选取典型的带球鼻艏的集装箱船KCS(kriso container ship)计算模型,采用该软件并行求解器模拟实际船型的航行兴波问题,达到与实际船体附近波形基本一致。国产船舶水动力学数值软件在工业云平台上的典型应用场景的成功测试,为研究船舶航行兴波问题提供了有力的自主可控国产工程仿真工具。

船舶设备数据库软件系统开发

近年来随着船舶设计软件的不断推陈出新,设计及生产模式从二维向三维逐步发展,船舶设计及生产过程中的设备信息及其模型的重要性日趋增加,因此需要一个稳定和高效的设备数据库。将过往及在建项目的设备信息资料及模型数据进行管理及分析,形成船舶设备数据库系统。可以快捷地为各类船舶三维详细设计及生产设计平台提供设备信息及模型数据,方便开展各阶段的船舶设计及生产任务。同时数据库还可以对设备数据进行分析,有利于设计过程中设备的比对及选型。

基于属性细分的舰船中远场水下爆炸预报/评价体系初步设计与实现

目的 针对自主研制的算法和模型进行软件化、标准化、自主化,解决“因人因事”的差异。在此基础上,基于属性细分原则,形成应用体系和流程。方法 选取中远场水下爆炸预报与评价流程设计为目标,按照知识封装,属性细分的原则,首先针对每一个细分属性,采用由“程序到软件”的思路,集成专家知识,开展封装设计、系统测试和验证,形成细分属性APP,然后开展各APP间数据交换和需求流程化设计,最终形成中远场水下爆炸设计流程。结果 针对中远场水下爆炸APP开展体系梳理和细分APP开发,形成了中远场水下爆炸APP集,并基于数值船海AppStudio平台,构建了中远场水下爆炸性能预报流程。结论 基于属性细分的舰船中远场水下爆炸预报/评价体系初步设计与实现,为我国后续舰船抗爆抗冲击体系化开发提出了一个新的思路,也为总体所开展抗爆抗冲击设计提供了APP集和流程化评估方案。

航天器材料及器件地面模拟试验数据库系统设计与实现

针对航天器材料及电器元件地面模拟试验数据资源的汇聚与共享,提出航天器材料及器件地面模拟试验数据库系统的设计与实现;根据地面模拟试验数据库系统的业务需求和技术指标制定设计方案,基于B/S架构,采用VUE.js、EXT.js、JAVA、Python等框架或技术语言进行开发;通过对系统的开发和测试,实现了数据汇聚、数据组织与存储、数据分析、数据提取、信息共享等功能,具备展示形式丰富多样化、分析算法自定义以及数据提取智能化等特点,验证了设计方案的可行性;地面模拟试验数据库系统满足对航天器材料与电器元件的基本性能参数数据和试验/仿真数据的大批量收录要求,提升了试验数据服务水平,对于相关领域的数据库系统设计具有一定的参考价值和借鉴意义。

基于小波滤波和LSTM 神经网络的船舶运动极短期预报研究

为了提高船舶运动极短期预报精度及预报时间长度,本文采用小波多分辨率分析方法,将含有噪声的船舶运动信号进行了多尺度小波变换,通过采用阈值函数法对各尺度下细节信号的小波系数进行处理,对小波分解层数、小波基函数、阈值处理方法进行了深入研究,并通过模型试验数据对滤波效果进行了验证分析,实现了船舶运动信号的小波滤波。进一步针对船舶运动的非线性特性,基于深度神经网络的非线性映射能力,建立了基于LSTM网络的多步直接映射船舶运动极短期预报模型,并采用滤波后的船舶运动数据进行了不同工况下的预报分析。结果表明,不同时间长度的预报与试验结果幅值和相位吻合较好,验证了所建立的极短期预报模型的可行性。

发动机生产线智能调度算法研究

发动机是汽车领域技术最密集的关键部件,通常都由多道工序顺序加工完成,是一个流水线工艺过程。因此,每道工序的控制都必须具备高可靠性和一定的灵敏度,才能保证生产的连续和稳定。论文针对发动机加工工序停台导致的流水线损失,提出了一种生产线智能调度算法,能自动将某道工序每次停台的原因及对其他工序造成的影响进行记录,并将待堵料的停台时间分解消化至各工序,以达到提高LTE(整线生产效率),增加单位时间产能的目的。

Web及网络数据库系统的安全漏洞与应对技术

目前全球互联网用户数量已经超过40亿,最新网络安全统计数据表明,每天大约有12亿人次以上的互联网用户受到木马攻击,另有大量网站或软件被“挂马”。现阶段的互联网仍然比较脆弱,这很大程度上要归因于Web安全漏洞,比如服务器设置不当、系统漏洞以及程序代码缺陷等。