GNSS技术在控制测量中的应用——以民勤县潮水盆地北缘煤炭资源预查项目控制测量为例

近年来,随着科技的发展,测绘科学无论在理论上,还是在生产实践中,都发生了巨大变化。GNSS技术以其全天候、高精度、自动化、高效益等显著特点,在测量领域的各个方面都得到了广泛应用。主要论述了GNSS测量原理及GNSS静态测量技术在控制测量中的应用。     

虚拟机技术在上海磁浮线的应用

该文主要介绍了虚拟机技术,阐述了准虚拟化技术和泛虚拟化技术的工作原理,并针对这两项技术进行了对比。在此理论基础上,着重描述了虚拟化技术在上海磁浮线上的应用。与一般情况下使用虚拟机技术以达到节约成本的目的不同,上海磁浮线虚拟机技术应用完全是为了解决实际中遇到的硬件和软件兼容性问题。该文以上海磁浮线升级改造项目作为一个实际案例,为虚拟机技术的实际应用拓宽思路,也为遇到类似问题的企业提供一个解决途径。     

混合流态下高速动压滑动轴承热润滑性能

以有限宽高速动压径向滑动轴承为研究对象,基于层流和紊流流态下的雷诺方程、能量方程和温黏关系建立了混合流态时轴承静态特性分析模型;采用差分法求解控制方程组,分析某工况下滑动轴承油膜中雷诺数、压力、温度的二维分布以及承载力和摩擦力等特性参数的变化,并与单一流态下的特性结果进行对比。研究结果表明:不同偏心条件下油膜内流态分布明显不同,大偏心时流态变化复杂;按单一流态计算的静态特性和混合流态计算的结果相比偏差较大;高速轴承润滑性能分析时不能忽略流态的改变和热效应。     

半群PO_n的高次方准幂等元

设PO_n是[n]上的保序部分变换半群。对n≥3和2≤m≤n-1,证明了半群PO_n中秩为n-1的高次方准幂等元的个数为4n-4m+2;当■时,半群PO_n可由秩为n-1的高次方准幂等元生成,且其秩为2n-1。     

高维随机Gilpin-Ayala捕食系统的静态分布

介绍了高维随机非线性捕食系统即Gilpin-Ayala捕食系统的渐近动力学行为,主要是系统种群的静态分布的存在性.通过构造适当的李雅普诺夫函数,利用伊藤公式和随机微分的分析方法得到了随机系统静态分布存在性的充分性判据.最后用数据模拟来验证结果的正确性.     

Android应用软件漏洞静态挖掘技术

结合信息流分析与控制流分析,获取Android应用函数调用图和敏感数据传播路径,提出一种基于静态分析的漏洞挖掘方法.通过使用多种逆向分析方法,该系统能够反编译成功大多数执行文件.根据Android应用反编译的中间代码,逐个分析与某些对象相关的漏洞,提高漏洞挖掘的准确性.分析了15种常见漏洞,并使用实际应用市场中的应用和样例应用进行了分析,验证了系统的准确性和可用性.     

亚音速气流中曲壁板的分岔研究

研究了具有初始曲率的二维曲壁板在亚音速气流中的分岔问题。考虑大变形和粘弹性的影响,通过模态展开法获得了曲壁板上的静、动态气动压力;采用Galerkin方法将振动控制方程离散为常微分方程组;采用牛顿迭代法求解方程组得到了静变形位置;在参数空间内分析了曲壁板的分岔特性;采用Runge-Kutta方法进行数值计算得到了曲壁板的时程响应相图。结果表明:曲壁板的初始变形会产生静态气动力,并会使得曲壁板产生新的静平衡点位置;当气流动压超过临界动压后,系统将会产生尖点分岔现象,使其平衡点的数目和稳定性发生变化;系统的稳定响应与气流动压及初值有关。     

低维特征空间中基于旋转图像的三维环境模型配准方法

近年来,异类机器人之间(如飞行机器人和地面机器人)的协作成为机器人学研究发展的一个新的领域.异类机器人协作的难点之一是协作环境建模,而由于所获得的环境模型具有不同的观测视角和尺度,其环境建模中的模型配准是一个难点和关键.目前,能够适用于大视角差、大尺度差场景配准的方法并不多,基于旋转图像的配准方法被认为是一种可行方案,但其中存在的计算负担大和在野外环境中的鲁棒性差使得其也很难在实际系统中应用.基于此,面向三维点云环境模型,以旋转图像为基础,提出了一种新的基于低维特征空间的模型配准方法.首先,通过引入模型曲率、旋转图像熵值和激光反射强度3个特征构建了一个三维特征空间,得到候选对应点集合.然后,在候选对应点集合中利用旋转图像的方法查找正确的对应关系,实现模型配准.由于低维特征空间的引入,基于旋转图像特征的对应点搜索区域大大减小,因此算法计算效率得到了极大改善.同时由于引入的新特征与场景旋转图像特征的互补性,算法的鲁棒性和精确性也得到了提升.这些性能改进最后通过实验得到了验证.     

基于踪迹挖掘的自动缺陷警报分类方法

缺陷检测一般包括静态分析与人工确认两个阶段.静态缺陷检测工具报告大量警报,但是主要的警报确认工作仍然由人工完成,这是一件费时费力的工作.巨大的确认投入,会导致测试人员和管理人员拒绝使用该静态检测工具.为了辅助警报确认工作,提出一种基于警报踪迹挖掘的警报分类方法,使用该方法挖掘警报踪迹进而将代码结构相似警报分为一类,使得分类后的最终警报报告更加易于人工确认.实验表明,该方法能够在较大规模的软件测试过程中分类测试结果,提高警报确认效率.