基于改进K-means算法的工件表面缺陷分割算法研究

工件表面缺陷的存在影响工件产品的质量以及工件的安全使用,传统的工件表面缺陷检测由人工完成,工作量大且易受到检测人员主观因素的影响,很难保证检测的效率与精度.本文提出了一种基于改进的K-means算法的工件表面缺陷分割算法,将自适应人类学习优化算法应用到K-means聚类算法中,使自适应人类学习优化算法初始化K-means聚类算法的聚类中心,最后将改进的K-means聚类算法结合形态学进行工件表面缺陷的检测.实验表明,该算法能够较理想的分割出工件表面的缺陷,具有分割精度高、实用价值较好的特性.     

基于晶格缺陷的谷极化三维弹性声子晶体的拓扑界面传播特性

晶格缺陷(包括旋错和位错等)广泛存在于各种材料,并呈现出优异的物理和力学性能.在经典波动体系,晶格缺陷态首先应用于二维光学系统,实现了晶格缺陷激发的谷极化界面态和束缚态.本文设计了一种三维弹性声子晶体,其单胞在第一布里渊区的K-H方向线性简并.打破单胞的镜像对称性,该三维弹性声子晶体沿第一布里渊区K-H方向的简并线打开而形成完全带隙,激发出谷极化量子霍尔效应.将晶格缺陷态引入具有谷极化量子霍尔效应的三维弹性声子晶体,晶格畸变导致单胞谷极化拓扑相反转而形成界面,实现了弹性波在三维弹性声子晶体的稳健界面传播.基于晶格缺陷的谷极化三维弹性声子晶体拓扑界面态的实现,突破了传统经典波动系统拓扑波导设计的局限性,为三维复杂拓扑波导器件设计提供了良好的技术支撑.     

Taq酶体外合成DNA时模板错位机制的探讨

利用Taq DNA聚合酶体外合成DNA过程中,当反应体系中缺少与模板链互补配对的dNTP底物时,产物合成并不会在底物缺失位点处终止,聚合反应继续进行.为研究此复制缺陷现象,设计一系列模板用于DNA体外酶促合成.除了已知的碱基错配机制,笔者发现存在另一种"模板错位"机制,即模板中与底物非Watson-Crick互补配对的碱基位点首先进行收缩滑动,形成模板bulge结构后再继续进行酶促合成反应.这项研究有助于提高DNA样品合成保真度以及继续深入探索体外DNA合成的详细机制.     

基于MSP430F5438A的工业排污督察管理终端设计

工业排污占环境污染高达70％,传统水质监测方法效率低且排污企业暗自偷排、突排污水问题严重,为此设计了一款基于MSP430F5438A和北斗的工业排污督察管理终端.工业排污督察管理终端以MSP430F5438A为核心控制器,利用北斗定位模块定位排污口位置并借助水质检测单元实时采集pH值、温度、浑浊度、溶解氧、氨氮浓度等信息,再通过带有注册包和心跳包功能的GPRS通信模块传输数据至监测中心.实现了对分散式工厂排污的实时远程动态监测,提供实时的水质、位置等信息.实际运行表明,终端运行稳定,相对于其他设计,功耗更低,通信更加灵活,更方便,更安全.     

政府资讯

工信部印发《基础电子元器件产业发展行动计划(2021—2023年)》为加快电子元器件产业高质量发展,推动产业基础高级化、产业链现代化,促进我国信息技术产业发展,工业和信息化部近日印发了《基础电子元器件产业发展行动计划(2021-2023年)》(以下简称“《行动计划》”)。     

区域碳排放的产业部门关联机制

以吉林省为例，基于环境扩展投入产出与生态网络分析方法，建立了吉林省2002、2017年区域碳代谢系统网络模型，探究东北老工业基地振兴计划实施下产业部门间的碳排放流动过程，解析碳排放的产业部门关联机制．结果表明:1）研究期间，吉林省的碳排放量大幅增长，从2002年的2.54×104 万t增加到2017年的4.36×104 万t,其中间接碳排放是吉林省碳排放的主要方式．2）与能源和资源供给相关的部门是系统中重要的控制部门，优势制造业及服务业部门是系统中主要的汇集部门．随着东北振兴对技术密集型产业发展的需求，技术密集型产业在系统中的作用越来越重要．3）系统以限制/掠夺关系为主导，研究期间竞争关系数量下降9.25%，共生关系数量上升6.61%．4）系统冗余度增加，效率降低，稳健性指数从0.32下降到0.31，表明系统处于不可持续发展状态．      

工业机器人驱动系统非线性频谱故障诊断方法

针对广义频率响应函数(GFRF)在故障诊断中存在计算量大、无法满足系统对诊断实时性要求的问题,提出基于非线性输出频率响应函数(NOFRF)的工业机器人驱动系统故障诊断方法。该方法构建系统一维频谱函数的辨识模型,将系统的输出频谱与估计频谱进行比较求出残差,根据残差大小改变辨识步长迭代出前4阶频谱;对获取到的4阶频谱进行逐阶采样,每阶频谱采集10个数值,共40个频谱构成40维特征矢量,将其作为系统的故障特征输入核主成分分析方法(KPCA)进行压缩,通过计算主元累计贡献率将高维数据压缩至3维,降低变量之间的非线性度;构造SVM分类器,将KPCA方法生成的低维数据中60%的数据作为训练集对分类器进行训练,将40%的数据作为测试集进行故障识别。实验结果表明,在相同的数据提取任务下,与基于GFRF的方法相比,所提方法节约时间854%,可以准确、快速地提取系统故障特征,进一步验证了该方法在工业机器人驱动系统故障诊断应用上的可靠性。     

基于优化BP神经网络的高准确度软件缺陷预测应用研究

针对软件缺陷测试任务中的准确度问题,提出一种基于优化BP神经网路的软件缺陷预测方法 .该方法首先采用4层BP神经网络构建多层感知模型,并结合模糊控制原理实现任意复杂非线性关系逼近.然后通过灰狼优化算法克服BP神经网络的局部搜索陷入,从而解决其参数设置依赖性问题.实验结果表明,相比于PSO-BP算法和SA-BP算法,该算法的仿真拟合效果最优,表现出了更高的软件缺陷预测准确度.