分布式声传感器井中背景噪声统计特性分析

分布式声传感器技术(DAS: Distributed Acoustic Sensor)是一种新近提出的高精度勘探数据采集方法,受制于复杂背景噪声的影响,DAS记录处理水平有待进一步提高.针对上述问题,采用基于替代序列的时间序列平稳性检验方法和Lilliefors检验法对DAS记录中复杂背景噪声的平稳性和高斯性进行研究.用以分析的实际地震数据是按照勘探工业要求采集的井中DAS记录.研究结果表明,DAS背景噪声是非平稳、非高斯随机过程且噪声特性随记录时长发生变化.相关研究成果实现了针对DAS背景噪声特性的可靠认知,对提高DAS记录处理水平具有重要参考价值.     

自动驾驶汽车车底边框的优化算法

为了对通过YOLO框架所提取出的汽车底边框进行优化,首先对于道路上的每一辆汽车底部部分像素块建立改进后的高斯混合模型,通过该模型来刻画道路灰度值以及车底阴影灰度值的正态分布规律,然后通过对每辆检测到的汽车进行自上而下的扫描算法以确定汽车边框的实际高度,最后通过进行路测实验来说明算法的可行性与准确性.     

基于多阶段退化建模的谐波减速器实时可靠性评估与寿命预测

谐波减速器是工业机器人的关键核心部件,其可靠性的实时评估和剩余寿命预测对于提升工业机器人的工作性能和健康监管具有重要意义.作为一种复杂的高精度机械部件,其退化过程表现出明显的多阶段性特点.因此,针对谐波减速器的退化特性,提出基于Gamma过程的多阶段退化模型对谐波减速器性能退化过程进行精确描述.首先,根据谐波减速器退化趋势的变化,进行多阶段退化过程的划分;然后采用历史性能指标数据,基于最大皮尔逊相关系数准则估计模型先验分布的超参数,建立基于Gamma过程的多阶段退化模型.在此基础上,针对在役设备的实际运行特点和工程现场中性能指标数据获取困难的问题,提出采用振动特征来建立高斯过程回归模型,对性能指标值进行精准预测以实现对退化模型后验分布参数的实时更新.最后在此基础上对谐波减速器进行实时可靠性评估和剩余寿命预测.通过对谐波减速器可靠性实验数据的分析表明,所提出的方法能够实现可靠性的实时评估,并且与单一阶段退化模型相比,该方法对剩余寿命的预测精度更高.     

MOOC背景下经管类专业高等数学多元化考核评价模式的探索

传统的高等数学考试成绩大多数采取了平时成绩与期末卷面成绩按比例相结合的方式,对于经管类专业的学生,传统考核方式存在明显缺陷.结合实践教学经验,探索高等数学在经管类专业的考核方式的变革.     

关于机械设备安装过程中的质量控制要点探究

机械设备的安装是企业日常生产经营管理中至关重要的一项工作,其安装质量直接关系到整个机械的运行水平。因此,设备安装工作人员要做好机械设备的安装工作,在安装过程中,有效掌握机械设备安装过程中的质量控制要点,确保机械设备的安装质量。笔者根据自身经验,深入探究了机械设备安装过程中的质量控制要点,以期更好地确保机械设备的安装质量,让机械设备安全运行。     

基于高斯滤波下的粗糙度不确定度的计算

自由曲面的粗糙度的大小直接反映了表面加工质量的优劣.粗糙度的提取可以通过滤波过程来实现,本文选取高斯滤波来确定粗糙度评定中线,高斯滤波可以得到较为准确的粗糙度.本文将粗糙度评定中线根据波峰和波谷的位置在其临近部分分段模拟为二次曲线,最终分别得到波峰和波谷段的粗糙度评定中线的表达式.在此基础上,建立了关于粗糙度Rz的数学模型.随后采用"测量不确定度的标准指南"(GUM)来计算粗糙度的不确定度,并采用自适应蒙特卡罗方法(AMCM)来进行比较,得出了高斯滤波模型下通过GUM法来计算粗糙度不确定度是一种有效的方法.     

基于Kramers Kronig关系的油纸绝缘直流电导计算方法

针对区分介电谱中电导和极化过程的方法较为缺乏,等效模型中表征电导的参数唯一性计算方法不足的问题.以油纸绝缘介质的电导过程为研究对象,在实验条件下制备不同水分含量的油纸绝缘样品,并测量频域响应谱线.基于Kramers-Kronig关系对测量复极化率实部谱线进行数值积分,获得弛豫损耗谱线,进而得到电导损耗谱线;并使用最小二乘法对电导损耗谱线进行拟合,计算出电导值.研究结果表明,使用Kramers-Kronig变换可以从测量复极化率虚部谱线中有效分离弛豫损耗谱线和电导损耗谱线,进而得到直流电导值;随着油纸绝缘样品含水率增加,介电谱的损耗峰特征逐渐消失,电导过程增强.     

一种改进的基于极小调节的多属性共识法则的共识模型

在群体决策中,共识达成过程通常是一个交互迭代的过程,以共识模型(或算法)形式呈现。对于多属性群体决策,基于极小调节的多属性共识法则的共识模型最近受到较多关注。本文举例说明现有共识模型因其偏好调节建议的缺陷可能导致迭代过程不能收敛(其收敛性的证明存在错误),进而提出一个改进的共识模型,并证明了模型算法的收敛性;示例说明改进的共识模型有效、适用范围更广。对于多属性群体决策问题,本文提出的偏好调节方法对今后改进其他相关的基于极小调节的共识模型(算法)和开发新的共识模型提供了参考。