基于动态阈值的混凝土裂缝高抗噪提取及识别方法

针对表面布有蜂窝麻面等复杂噪声的混凝土裂缝,提出了一种基于动态阈值的混凝土裂缝高抗噪提取方法.首先,通过灰度变换、高斯滤波、信息增强等技术弱化、去除噪声,增强图像中裂缝的亮度,提高裂缝与背景的对比度;然后,采用OTSU阈值分割算法去除伪裂缝,基于裂缝与干扰噪声面积的差异,引入动态阈值,实现各类型裂缝的提取;最后,基于边缘检测和裂缝骨架细化处理,计算裂缝的长度、宽度和面积3项特征参数.基于室内实验和室外实际桥梁拍摄的4组裂缝图像结果表明,4组裂缝的平均宽度分别为2.01、1.07、1.34、0.97 mm,说明该方法适用于不同背景下各类型裂缝的提取,具有较强的鲁棒性.     

基于FFT的互感式电流信号检测装置的设计

为解决对电路中电流信号的实时监测及谐波分析问题,利用传感器技术设计出一套高精度基于FFT( Fast Fourier Transform) 的互感式电流信号检测装置。该装置可对环路电流信号进行非接触式测量,硬件电路包括互感式电流传感器和检波电路,软件部分以STM32 为主控制器,对信号进行傅立叶变换得到频率和幅度信息。这种以微处理器为核心的测量装置可以实现测量自动化和功能多样化,在工业领域具有一定的应用价值。经实验检测,该系统的频率分辨率可达到1 Hz,幅度分辨率可达到0． 5 mA,测量电流信号频率误差小于2% ,幅度误差小于5%。     

加压热解煤焦的气化反应动力学研究

利用常压和加压热重的方法研究了我国典型煤种加压热解焦的CO_2气化反应特性和反应动力学,并引入分数维收缩核模型探讨反应级数与煤焦的表面结构特性的关系.实验结果表明:不同煤焦的CO_2气化反应速率的大小关系为小龙潭褐煤>神府烟煤坪寨无烟煤>合山贫煤.与常压热解煤焦的气化反应对比发现:加压热解降低了煤焦的反应性(高灰分的合山贫煤除外),加压热解煤焦的气化反应速率的峰位提前,同时起始气化反应速率减小.煤焦CO_2气化反应级数、速率常数与煤焦的表面结构特性及灰分密切相关.理论分析和实验均证明:煤焦比表面积越大,对应的CO_2气化反应级数也越大.     

水泥CI元素浓度分布测量的模拟研究

对瞬发Y中子活化分析（PGNAA）技术在水泥检测中的应用,本文提出一种结构装置来对水泥中Cl元素浓度分布进行检测并且通过MCNP程序对其慢化体厚度．屏蔽体厚度,扫描宽度等参数进行了模拟分析。计算结果显示：通过该结构对水泥中Cl元素浓度分布检测是可行的。模拟结果显示当慢化体厚度为5．5cm,屏蔽体厚度为70cm,扫描宽度为5cm时为宜。     

关于线性多项式乘积序列的最小公倍数的误差项估计

设f(x)可表为几个整系数线性多项式的乘积.本文详细地研究了log lcm(f(1),...,f(n))的渐近行为,并利用算术级数的素数定理以及Hong,Qian和Tan等人所得的已知结果最终得到了log 1cm(f(1),...,f(n))的一个带余项的渐近公式.     

水泥Cl元素浓度分布测量的模拟研究

对瞬发γ中子活化分析(PGNAA)技术在水泥检测中的应用,本文提出一种结构装置来对水泥中Cl元素浓度分布进行检测并且通过MCNP程序对其慢化体厚度、屏蔽体厚度、扫描宽度等参数进行了模拟分析。计算结果显示:通过该结构对水泥中Cl元素浓度分布检测是可行的。模拟结果显示当慢化体厚度为5.5 cm,屏蔽体厚度为70 cm,扫描宽度为5 cm时为宜。     

三维激光扫描技术在开平碉楼保护中的应用研究

近年来,具有扫描速度快、精度高等优点的三维激光扫描技术为空间三维信息的获取提供了强有力的技术手段.文章通过研究三维激光扫描技术在世界文化遗产——开平碉楼的应用,对从点云数据获取、预处理到如何快速准确建模的完整流程进行了详细的分析并优化了技术路线,以及针对此项新技术与传统测量技术的优劣进行探讨.研究结果表明,三维激光扫描技术对古建筑的量测具有重要意义,可为广东省的古建筑修缮保护与展示提供强有力的数据支撑与技术支持,并达到真实比例的虚拟仿真三维效果.     

固相萃取GC-MS法测定蜂蜜中挥发性成分

通过比较溶剂萃取(SE)、同时蒸馏萃取(SDE)和固相萃取(SPE)3种样品前处理方法,确定蜂蜜中挥发性成分的最优提取方法,建立蜂蜜中挥发性成分的固相萃取-气相色谱-质谱(GC-MS)检测方法.以亲水性HLB固相萃取柱为对象,考察并优化HLB柱的淋洗与洗脱条件,确定HLB柱在以1mL的V(甲醇)∶V(水)=1为淋洗剂,1mL二氯甲烷为洗脱剂的条件下对蜂蜜中挥发性成分提取效果最好,GC-MS可分析出蜂蜜中47种挥发性成分.     

基于收益-风险双目标规划的随机能力扩张模型

能力扩张问题是指在不同计划期,根据不断增长的市场需求,调整生产能力,使产能与需求合适匹配以寻求企业盈利的最佳表现.能力扩张涉及长期的产能投资,是生产领域的战略决策问题.当面对不确定需求时,这一决策任务变得十分复杂,需要从回报与风险两个角度评估能力扩张方案的性能.本文基于Scenario树描述多阶段的随机需求,从而建立随机环境下能力扩张问题的Scenario决策模型.其中考虑两个决策目标:最大化利润和最小化期望下方风险,因而形成了一个双目标规划问题.为求解该问题,基于二进制粒子群优化技术,提出了双目标优化的粒子群算法.算例表明该算法可以得到近似Pareto前沿,且能揭示利润与风险的同向变化关系.