基于非成像模型的摄像机校准方法

作为摄影测量关键部件的摄像机,其校准精确度直接影响了整个测量系统的测量不确定度．通过对常规摄像机校准技术的研究,发现基于内参数成像模型的校准方法会因为内参数综合优化的相关性干扰和非线性求解的不确定性使校准的畸变参数不稳定,且无法修正由镜头透镜组制造中的曲率变化非连续平滑等造成的非模型化畸变．结合航空摄影测量光学实验室方法与垂线法,以摄像机的成像原理为依据提出基于非成像模型的校准方法,以实现逐像元（甚至亚像素级）畸变的细化修正．实验表明,该校准方法的角度测量精度为±5″,系统不确定度为10×10-6,并可适用于所有的相机和镜头．     

磁罗盘工程校准方法研究

针对磁罗盘的工程应用,分析了磁罗盘测量误差来源。给出了通用磁罗盘校准软件使用模型。提出了磁罗盘工程校准方法,并对系统中存在多个磁罗盘,提出数据融合校准方法。应用结果表明,该方法可有效解决磁罗盘在工程中的校准及应用问题。     

一种基于校准的模型问题域识别方法

以Petri网作为描述流程模型的形式化方法,利用工作流的四种基本结构描述流程中活动之间的关系;结合流程模型质量维度中的拟合度、简化度、精确度和泛化度,给出了流程模型中执行序列与事件日志中迹的校准方法。通过所提出的校准动作序列与流程模型的映射方法,可以识别流程模型的问题域。通过网上购物的实例验证了方法的有效性和实用性。     

基于Lagrange插值算法的空间多维数据校准模型

针对采集设备在获取空间多维数据时往往是离散的,受设备故障、环境等因素的影响,空间多维数据会出现遗漏或异常问题,提出了基于Lagrange插值算法的空间多维数据校准模型。首先,建立星型和雪花型的空间多维数据库结构,明确数据分布特征。然后,预处理初始数据,经过参数初始化操作,实现数据维数一致性划分,提高数据质量。再通过信息熵蚁群聚类、优化合并等过程完成数据分类,将具有相同特征的数据聚集到同一簇中,减少离群点。最后,利用基函数确立Lagrange插值多项式,引入归一化思想,确保数值在一定区间内浮动,避免龙格现象,生成新的插值多项式,多项式计算结果即为校准的数据值。实验结果表明,该方法具有较好的数据预处理能力,能有效减少校准误差。     

基于Kriging代理模型的平屋盖 女儿墙防风效果优化研究

为确定平屋盖女儿墙的最优参数,基于Kriging代理模型对45°风向角下女儿墙防风效果进行优化研究.首先,选用标准k-ε、RNG k-ε、SST k-ε和RSM 4种湍流模型对设置女儿墙的平屋盖表面平均风压进行数值模拟,并通过风洞试验进行验证.其次,分别以屋面负压峰值和升力系数最小为优化目标,建立了目标函数的Kriging代理模型,同时对女儿墙的孔洞率和高度进行优化.研究结果表明:当女儿墙孔洞率为87.4%,高度为0.049H(H为屋盖高度)时,屋面负压峰值达最小值;当女儿墙孔洞率和高度分别为1%和0.096H时,屋盖升力系数最小.     

基于多岛遗传算法的湍流模型优化研究

采用Isight软件中的优化拉丁方法设计了20组Realizable k-ε湍流模型的经验系数,并在Fluent中采用这些经验系数对Ahmed模型的外流场进行了仿真分析.在此基础上,用Kriging模型建立近似面模型,以风洞试验结果为优化目标,采用多岛遗传算法对Realizable k-ε湍流模型中的经验系数进行优化....     

客户数据一致性管理系统稽核模型的研究

本文简要阐述数据一致性管理的稽核模型在当前企业（中国移动通信集团上海有限公司）中的开发研究。中国移动的产品和服务承载在中国移动及合作伙伴提供的多种业务平台上。对于这些产品订购和服务开通的整个过程涉及跨越多个网元的数据交互操作,由于网络业务平台的复杂化等原因,导致网元与业务受理系统的数据不一致。数据稽核模型就是通过技术手段来消除业务受理系统与各网元用户数据的差异,使业务受理系统同各网元数据保持一致的一种方法。本文首先介绍了数据稽核模型数据处理过程,并重点分析了模型的数据存储及分布以及对网元和业务受理系统系统的业务流程及流向。     

基于Kriging模型的大客车侧翻安全性多目标优化

建立某型客车的有限元模型,依据ECE R66法规对客车侧翻安全性进行了多目标优化.根据侧翻仿真结果,选取客车上部结构关键零件截面形状为变量,以最大质心加速度和质量为目标,以侧围立柱与地板间夹角θ为约束条件,并结合最优拉丁方试验设计法生成了高精度的Kriging模型.利用NSGA(non-dominated sorting genetic algorithm)-II算法对大客车侧翻安全性进行了多目标优化并得到了Pareto最优解集.优化结果表明利用截面形状优化法可以在质量增加较小的条件下提高整车的侧翻安全性能.     

基于落锤动标装置的传感器准静态绝对校准方法

该文介绍落锤动标装置的工作原理及其功能，阐明了传感器准静态绝对校准的定义、方法，按照传感器的压力量程，分别设计了相关模型段的重锤－油缸组件，根据大量实验数据，建立各压力段的绝对校准模型，并且通过实验验证模型的可行性。     

基于Kriging模型优化算法的含分布式电源配电网多目标无功优化研究

分布式电源(DG)在配电网中的渗透率越来越高,使无功优化问题变得复杂。为最大限度保证系统经济安全运行和电能质量,本文构建考虑源荷不确定性及电容器组等动作次数约束的含DG配电网多目标无功优化模型,提出概率场景生成和场景削减的方法描述源荷不确定性,并提出基于Kriging模型的全局优化算法求解无功优化问题,通过MATLAB和OPENDSS搭建求解平台求解含DG配电网无功优化。通过对改造后的IEEE33节点配电系统仿真测试,和粒子群算法比较,验证模型考虑源荷不确定性和本文求解算法的适应性、可行性和有效性,本文建立的无功优化模型反映实际运行情况,基于Kriging模型的全局优化算法求解该问题可行有效。     

基于Kriging代理模型的PX氧化过程优化

基于流程仿真模型的复杂化工过程优化,往往需要较长的优化时间,效率低下,因此提出了用拉丁超立方采样和Kriging建模法构造流程仿真模型的代理模型,建立基于Kriging代理模型的多目标优化策略。将该策略应用于PX氧化反应过程优化,结果表明:所建立的Kriging代理模型的3个目标的输出精度都控制在1%以内,建模精度高。采用改进的多目标粒子群算法对此Kriging代理模型进行优化,不但能收敛到全局最优解,而且与PX流程仿真模型优化相比,优化时间大大减少,提高了优化效率。因此,在满足精度要求的前提下,Kriging代理模型可以代替PX流程仿真模型来进行优化,并具有较高的优化效率。     

基于CW测试的多斜率传播模型校正方法

为了提高多斜率传播模型(包括双斜率和三斜率传播模型)的实用性,以及无线网络规划中传播预测的准确性,提出了一种基于CW(Carrier Wave)测试的多斜率传播模型校正方法。该算法通过多斜率传播模型迭加街区损耗及地物损耗分量将模型扩展,整理成为线性的形式,并将每个分段划分为本地中值分量和随机分量两个部分,采用迭代式线性最小二乘法,在每次迭代中依次求解出两个分量中的各项系数,并引入系数有效性控制以保证校正后模型能够有效使用。通过实验和仿真说明了算法的有效性和合理性,为无线网络规划工程中类似问题的解决提供了借鉴。     

CS5460A数据采集处理数学模型建立及标定

建立CS5460A用作仪器仪表的数据采集芯片时电参数的测量计算数学模型,提出当CS5460A与MCU结合使用时可获得最好的精度,以及在数据标定和数据读取时采用的方法.     

基于Kriging代理模型的造斜率预测方法研究

造斜率受导向工具结构、类型、钻井参数、井眼轨迹、地层和钻头等因素的影响,构成了一个多变量影响的非线性耦合体系。造斜率预测呈现一定的模糊性、随机性和非线性特点,难以用显性的定量关系式来精确刻画造斜率与其影响因素之间的函数关系。从回归分析预测法的角度,提出一种采用Kriging代理模型构建预测功能函数,进行造斜率预测的新方法。该方法基于空间插值理论,以造斜率预测值为输出目标。首先选取造斜率主要影响因素作为输入参数,确定训练样本和测试样本;然后,计算Kriging模型中的最优超参数,并构建该预测模型。最后,以测试样本为基准,计算模型预测性能指标,完成对Kriging代理模型的造斜率预测性能评价。通过现场案例研究表明,与常见的多元回归模型和径向基函数模型(radial basis function,RBF)相比,基于Kriging代理模型的造斜率预测方法在均方根误差(root-mean-square error,RMSE)、最大绝对误差(maximum absolute error,MAE)和平均绝对误差(average absolute error,AAE)3个常见的定量指标上表现了更佳的预测性能。预测结果更稳健,计算量更小,对造斜率的预测精度较高,能克服几何法预测精度不高或力学法计算量大等缺点。在工程应用中能节约计算成本和提高预测效率,便于推广应用。     

基于Kriging模型的冷水机组故障检测与诊断方法

提出应用Kriging模型对冷水机组进行故障检测与诊断(FDD),采用ASHRAE RP-1043项目中无故障运行数据建立并验证冷水机组Kriging模型.利用参数敏感性原理对比T-统计方法和指数加权移动平均(EWMA)方法,对比结果表明,EWMA方法提高了参数敏感性.结合Kriging模型、EWMA方法和故障诊断规则表,用实测故障数据对冷水机组故障进行检测与诊断,检测和诊断的故障包括冷凝器结垢、制冷剂充注过多、制冷剂泄漏、不凝性气体、冷冻水流量减少和冷却水流量减少6个故障.诊断结果表明,应用Kriging模型能够准确有效地检测与诊断冷水机组不同水平的故障.     

阵元位置误差和通道不一致性的校正方法

针对等跨线性阵列天线的阵元位置误差和通道幅度相位不一致性问题,提出了一种采用单校正源分时多方位的无相位延迟模糊校正方法,该方法无须准确已知校正源入射角,对于通道幅度相位参数没有任何限制,对噪声具有较强的坚韧性,而且在校正源频率有一定的估计误差时也可较准确地估计阵元位置参数,文中对校正方法的配置问题进行了分析,提出了使测量误差较小的优化配置方案,计算机模拟实验结果证实了本文算法的有效性和关于校正方位配置的一些结论。     

基于Kriging模型的高压共轨柴油机标定应用

为解决电控柴油机随着控制参数的增多造成的标定工作量大、工作效率低的问题,将基于模型的标定方法应用于VMR425DOHC高压共轨柴油机的经济性优化过程中. 采用LHS-ESE算法设计控制参数的试验空间,根据获得的试验数据建立控制参数与响应数据之间的Ordinary Kriging代理模型,并在此基础上进行优化得到最终的控制参数MAP. 试验结果表明,对比常规标定方法,采用基于模型的标定可以使试验样本点选取更加合理,大幅提高试验标定效率,Kriging代理模型的使用使预测结果更为精确,最大误差率在2%以内,满足共轨柴油机建模需要,优化结果使发动机燃油经济性区域得到扩大.      

基于改进遗传优化算法的线阵相机标定方法

在手机玻璃盖板的缺陷检测中,为了获得缺陷特征明显的高精度图像,不仅需要搭建高质量图像采集系统,而且需要对线阵相机进行精密标定.结合工业现场需求,本文提出了一种基于改进遗传优化算法的线阵相机标定方法.在已有线性扫描模型的基础上,引入线阵扫描图片图像畸变矫正,推导了新的标定参数.在已有无畸变矫正的线性解析解基础上,引入遗传算法进行新参数的求解优化,实现了新标定参数的非线性求解.实验结果表明,与不加入图像畸变矫正的求解方法相比,所提方法具有更高的测量精度.     

基于Kriging近似模型的碳纤维增强复合

以平纹机织碳纤维增强树脂基(CFRP)复合材料为研究对象,通过力学试验测试材料的静态力学和疲劳力学性能,结合Kriging插值方法和Basquin疲劳方程建立预测任意载荷下疲劳应力 循环寿命(S N)曲线的恒幅寿命图模型,并以此作为复合材料结构优化设计的性能约束;同时,利用最优拉丁超立方试验设计方法和Kriging近似模型构建优化目标和约束响应的近似模型,采用遗传算法优化得到CFRP复合材料电动汽车电池箱壳体的厚度,并通过台架实验加以验证.结果表明,优化后,电池箱壳体结构的减重率达到34.39%.