基于三维点云的岩体结构面自动分类与参数计算

结构面间距是岩体稳定性和力学特性分析中的一个重要参数，在岩石力学、采矿工程、边坡监测等领域的数值计算中广泛应用.本文以岩体边坡露头为研究对象，基于非接触测量获得的三维点云数据，提出一种基于密度聚类的结构面细化分类方法；在结构面粗略分组提取的基础上，通过投影变换、散乱点拟合等算法，求得结构面间距和岩体体积节理数.设计开发了结构面细化分类及间距等参数计算与分析原型系统，实际案例分析表明，本文方法可有效实现结构面的自动细化分类，并能够计算出间距等相关参数，可为岩体质量分级和岩体稳定性分析等提供方法支撑.     

烃族组成对柴油储存安定性影响研究

针对柴油储存过程中质量衰变问题，利用典型柴油样品，开展烃化合物对中国成品柴油储存安定性影响规律研究。烃组成分析测定结果表明，柴油中总芳烃和链烷烃之间存在很强的相关性（相关系数为0.90）。综合采用相关分析、逐步线性回归等方法，建立了安定性指标与烃组成的关联模型，拟合验证表明模型可靠，可以直接用于柴油储存安定性预测；研究确定了柴油储存安定性的主要影响物质，按照对储存安定性指标影响的严重程度将烃类物质分为三个等级，其中苊烯和三环芳烃对柴油质量衰变影响最大，链烷烃对十六烷值和热值影响最大。     

基于量子辐射场的大数据安全存储寻址算法

大数据存储过程面临着与日俱增的各种威胁,而传统数据存储算法难以有效应对这些新型威胁。以量子力学和量子遗传的关系为基础,构建量子辐射与量子遗传迭代的、双向可逆过程的数学函数和计算机程序,为流数据的大规模量子安全存储构建软件基础环境。在量子力学和量子遗传的映射关系下,将量子染色体的定义和交互作用通过量子比特和量子旋转门的计算实现,将量子染色体的交互通过量子引力作用和量子斥力作用的交互实现,将量子染色体动态过程的主要衡量指标通过引力和斥力的叠加态来计算产生。用量子引力和斥力来引导流数据的动态存储寻址、出入栈过程与路径,进而将大数据存储过程双向映射为量子辐射场和量子空间域问题,得到安全存储路径与存储地址。     

基于密度自适应深度网络的点云场景语义分割算法

由于传感器噪声干扰，点云密度不均匀，场景复杂多样以及物体之间存在遮挡现象等问题，使得三维点云场景语义分割问题的研究工作极具挑战性。针对三维点云数据采样密度不均匀以及图卷积网络深度有限的问题，提出一种密度自适应的方法。该方法通过多层感知器学习一个权重函数，利用核密度估计学习一个密度函数，对非均匀采样的点云数据进行卷积操作。同时，受深度学习在图像领域的启发，引入残差连接、空洞卷积等结构，训练更深层的点云分割网络。该算法在多个点云分割的标准数据集上取得了优秀的性能。     

地形复杂性对河道槽蓄量计算精度的影响

通过数学曲面建模和3dsmax曲面建模两种方式建立概化河道曲面,按一定间距对曲面进行离散化,利用得到的采样数据计算了曲面与参考面之间的体积及与理论值的相对误差.采用分形维数对曲面复杂程度进行量化,得到了曲面分维数与体积相对误差之间的相关关系.结果表明:在不考虑地形测量误差的理想条件下,河道槽蓄量的计算精度与床面复杂程度线性相关;但床面复杂程度并不是唯一的影响因素,相同曲面分维数下相对误差并不相同,甚至相差很大.     

一种分布式文件系统的推送式数据预取机制

为了克服传统的数据预取机制的不足,提出了一种在分布式文件系统中存储服务器端的推送式数据预取机制.在达到减少网络通信的数据量和通信时延目的的同时,可以让运行客户端文件系统的计算节点从跟踪I/O操作和预测I/O操作的工作中脱离出来,减轻了客户端的工作负担,提高了存储系统的性能.     

陶瓷产品三维互动装饰设计定制服务平台

在个性化定制已经成为一种时尚和潮流的今天，个性化定制实现了企业品牌品质和文化的升级。大数据引领的新经济时代，如果企业能及时获取并满足不同消费者的个性化需求，便会在新经济中掌握主动权。以通过网络获取用户对陶瓷产品的个性化定制需求为例，将陶瓷产品各组成配件进行数字化处理并存储于云服务器，借助Web3D技术，实现在线自由3D组合设计陶瓷产品，同时调用云端装饰图案库资源或在线自主设计装饰图案来对陶瓷产品进行图案装饰，并且建立图案资源与器形之间关联度的数学模型，以辅助普通用户提高陶瓷产品设计作品的美感。在线交互式装饰图案设计是利用Fabric.js在Canvas元素上提供的互动对象模型来实现装饰图案的生成和编辑，图案编辑中应用卷积操作实现了图像滤镜处理变换。通过建立设计图案画布与陶瓷三维模型之间的映射关系，生成具有较强真实感的陶瓷产品三维模型虚拟展示。研究成果可用于陶瓷产品在线三维交互式定制和展示宣传，在满足消费者对陶瓷产品个性化定制需求的同时，还可以为当前陶瓷市场创造一种崭新的营销方式，从而实现销量的增长。     

多重约束下智慧仓储机器人配置仿真优化研究

针对智慧仓库的仓储机器人配置问题,构建了基于排队论的离散事件仿真模型,在保证系统可靠性和服务强度的前提下,考虑到故障对系统的影响,以距离成本、时间成本、空闲成本和购置成本所构成的总成本最小化为目标,提出了一种基于FlexSim平台的离散事件仿真优化方法。通过分析系统平均队长、订单平均逗留时间等指标,将直观化的系统瓶颈与运行实际数据相结合,求得系统成本最小的配置策略。结合实例,对算例中的智慧仓库机器人配置方案进行求解。结果表明,基于FlexSim平台的离散事件仿真寻优方法,能够求解仓储机器人配置的优化方案,并能保证模型方法的计算效率。     

基于ICP算法的非合作目标特征点云配准优化

针对视觉测量中非合作目标无法提供合作信息从而引起的位姿测量问题,采用ICP(Iterative Closest Point)算法配准不同时刻获取的点云降采样数据来完成目标的相对位姿测量。利用运动恢复结构算法获取了目标当前时刻的点云数据并比较了基于阈值匹配与光流匹配的特征点匹配算法,利用三角测量法对提取到的特征点进行重建,同时将点云数据进行降采样处理,根据降采样后的点云数据计算出不同时刻目标的相对位姿关系。实验表明当物体发生旋转运动时,对降采样数据利用ICP算法计算得到的目标绕坐标轴旋转角度最大误差不超过0.11º。     

基于区块链的电子仓单可信存储技术

电子仓单是供应链物流流转过程中的重要凭证，电子仓单及其背后的仓储过程信息必须是可信且不可修改的，而传统数据库技术无法有效解决这一问题.针对仓储物流中物联网的特点，利用区块链技术设计了区块链系统以存储电子仓单及相关物联网信息的总体框架，并设计了基于信誉度的共识算法.基于Bitcoin源码设计了可以存储各种信息以及适合交易运算的底层区块存储系统，并且设计了可以交易电子仓单以及存储仓储信息的交易算法.实验证明了该系统的有效性和可行性.