汽车尾气排放超标智能监测系统研究

本文就大气污染中汽车尾气排放的监控技术展开深入研究,主要解决大气污染中汽车尾气排放的监控问题,针对车辆排放进行监测,提出了一项先进的汽车废气排放的监测体系。利用OBD-II与汽车尾气排放系统,进行了汽车排放数据收集分析模块和GPRS远程传输模块设计,实时监控车辆的排放,如遇到问题,及时告知驾驶员前去维修,减少不必要的污染,进而为大气污染中汽车尾气排放监测、超标排放车辆监督控制、防治技术应用奠定了坚实的基础。     

基于逆向工程技术的含凹陷管道极限强度分析

凹陷作为常见的管道几何缺陷形式,可能会引起管道局部应力集中,进而导致其承载能力下降,同时也为管道的正常运行带来巨大的安全隐患。基于变形检测技术和3D扫描技术分别获得含凹陷管道的真实内外表面轮廓,利用逆向工程技术构建凹陷管道的三维实体模型,导入ABAQUS有限元软件模拟运行状态下凹陷管道的应力分布特征,准确地判断含凹陷管体的最危险位置,最后依据Mises屈服准则进行含凹陷管道的安全评估。结果表明,通过上述2种方法获得的凹陷管道应力模拟结果基本吻合,从而有效地验证了基于变形检测技术开展凹陷管道极限强度分析的可行性和精确性,该方法可以有效地避免开展3D扫描前的管道开挖工作。     

基于铜金复合纳米材料的半胱氨酸检测

铜金复合纳米材料作为一种新型探针，可灵敏地选择性检测半胱氨酸。在碘离子存在的情况下，半胱氨酸能够使铜金复合纳米材料的吸收峰信号增强，从而实现半胱氨酸的定量检测，检测限为0.06 mmol/L，线性范围为0～1 mmol/L。与其他氨基酸相比，铜金复合纳米材料传感器对半胱氨酸显示出良好的选择性，所制备的铜金复合纳米材料无需任何处理即可直接用于检测体系，大大简化了检测流程，具有简单、快捷和选择性高等优点，可作为半胱氨酸检测的有力工具。     

基于特征选取与树状Parzen估计的入侵检测

针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战, 提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法。首先, 通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩。其次, 对原始数据集进行特征筛选, 生成新的特征子集。最终, 使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化。实验结果表明, 相比其他应用机器学习算法的入侵检测方法, 所提方法在提升综合性能的同时拥有更高的检测效率, 有效地提升了入侵检测技术的实用性。     

租赁设备的状态维修决策建模与优化

随着物联网技术飞速发展,租赁设备大多安装有传感系统,可以及时地对设备关键部件和整体运行状态进行检测,进而可基于设备的健康状态为其安排更为合理的维修方案,在降低租赁商维修费用的同时,尽量少地干预客户的正常施工,并且保证租赁设备在客户施工场所的可靠运行.本文研究了基于状态检测的租赁设备的最优维修问题,研究中引入了顺序状态检测,定义了基于状态的控制限维修策略,并建立了以维修开销最小为目标的解析模型,以决策系统最优的检测间隔和预防维修阈值.除检测、维修等基本费用外,模型中还进一步考虑了租赁系统的故障罚金和故障后维修超时罚金.在模型的求解中,推导了维修干预下设备任意时刻的检测概率和状态概率分布,作为模型构建和求解的依据.数值实验结果验证并表明了面向租赁设备的基于状态的维修策略的有效性.     

基于Matlab的玉米种子识别方法研究

为了快速、准确的选取适用的玉米种子,利用MATLAB的图像处理技术,通过对固定灰度阈值,最大类间方差检测以及玉米粒颜色的检测等技术对玉米种子的品质进行检测,分析与对比检测结果,最终得出最好的玉米种子品质检测方案,从而为玉米种子的筛选提供良好的理论基础,有助于提高玉米种子质量。     

核电站压力容器接管端异种金属焊缝超声检测计算机仿真及实验研究

利用接管安全端异种金属焊缝显微组织分析结果对该焊缝进行了超声检测物理分析.通过CIVA软件对该焊缝进行了计算机超声检测仿真模拟,开发了焊缝超声检测的检测工艺,利用模拟试块实验对仿真结果和检测工艺的可靠性进行了实验验证.实验数据表明超声仿真模拟能够得到所需的探头参数及不同角度探头的定位精度,模拟试块实验有效验证了仿真模拟结果,并证明了检测工艺的可靠性.该文对核电站接管安全端异种金属焊缝进行了焊缝物理特性分析,包括异种金属焊接接头组成,焊缝及母材显微组织分析,焊缝组织对超声波衰减影响分析等,根据分析结果及该类型焊缝的检测特点.     

碳纤维复合材料丝束带剪断状态快速检测方法

为解决在狭小空间内无法准确有效识别碳纤维丝束带剪断状态的问题,提出了一种基于电信号的碳纤维丝束带剪断状态的检测方法,并设计了相应的剪断状态监测硬件及软件系统。该检测方法首先通过简单的检测电路以及数据采集卡,实现对碳纤维丝束带剪断过程中的电信号实时采集,然后对采集得到的信号进行低通滤波处理,获取电压信号的峰值,将峰值与设定的检测阈值相比较,可以有效识别出碳纤维丝束带的剪断情况。实验结果表明,在进行剪断操作时,未完全剪断的碳纤维丝束带电阻为10~500Ω,而完全剪断的丝束带电阻为无穷大,将丝束带与检测电路连接,电阻的变化即可反映到两电极间的电压变化。实验中,完全剪断时,丝束带两端电压从0V大幅跃升到4.377 03V,大于设定的阈值,而未完全剪断时,丝束带两端电压从0 V小幅跃升到0.067 97V,小于设定的阈值1V,均可有效识别剪断状态,证明该方法检测结果较为准确。该方法可以在铺丝头内部的狭小空间进行检测,同时能够快速识别出碳纤维丝束带的剪断状态。     

基于混合高斯模型的储物柜存取货行为检测方法

针对储物柜存取货物场景的实际情况和人员行为的特点，提出一种通过融合时间调整机制控制前景融入背景的改进型混合高斯建模检测方法，并引入手臂识别机制。融合时间调整机制减小了由于人员停止运动而错误决策为背景的可能性；手臂识别算法模型有效地识别人员伸手动作。实验结果表明，该方法可以简单有效地从连续的图像序列中检测出人员在储物柜场景下的存取货物行为。     

道路桥梁检测中的无损检测技术运用研究

质量检测是道路桥梁建设必不可少的内容,旨在确保道路桥梁安全。随着科学技术的不断进步,道路桥梁检测逐步应用计算机技术、自动化技术,有效提升了质量检测效果。当前,无损检测技术广泛应用于道路桥梁检测中,在检测时不会改变固有的道路桥梁构造,并且可以实现检测目的。因此,本文分析了道路桥梁施工中存在的问题,论述了道路桥梁检测中无损检测技术的应用优势和具体形式。