接缝角度和针距对涤棉面料接缝强力指标的影响

选择了3种具有代表性的涤棉面料,采用二次通用旋转组合法设计实验方案,缝制了不同方案下的平缝试样,建立了针距、接缝角度与接缝强力指标的回归方程,分析了各因素对涤棉面料接缝强力指标的影响．实验结果表明：针距越小,面料的接缝断裂强力越大;接缝断裂强力在接缝角度为0°、45°、90°时较大;接缝断裂伸长率和断裂功均在接缝角度为45°左右时出现高峰;平纹的接缝断裂强力比斜纹稍微大点;面料的平方米克重越大,接缝断裂强力也越大．     

基于OpenCV的双目测距系统

为解决利用双目设备实现测距并使测距时间控制在毫秒级的问题, 研究了摄像机标定、 立体校正、 极线约束下的块匹配和三维重建等关键技术。使用立体相机将拍摄多个角度的棋盘照片保存到计算机中进行角点检测和标定, 以获得摄像机参数。使用Bouguet标定立体校正算法\, 立体匹配使用块匹配方法。得到视差图后求出三维点云, 进行三维重建, 根据三角相似原理计算目标物体的距离。使用OpenCV2.4.3, 在VS2010编译环境下, 用VC++编程实现。该系统只需普通立体相机采集图像, 成本低, 与其他立体匹配方法相比, 块匹配方案测距速度快且准确度满足应用的要求。     

基于跳数阈值和节点分类的DV-Hop改进算法

为提高DV-Hop(Distance Vector-Hop)算法在随机传感器网络(WSN: Wireless Sensor Networks)中的定位性能, 提出一种基于跳数阈值和节点分类的改进算法。该算法信标设定跳数阈值选择较远的信标估计平均每跳距离, 未知节点根据跳数信息对信标进行分类, 并计算与信标的加权修正距离。同时仿真研究了节点密度、 信标比例、 节点通信半径对算法性能的影响。仿真结果表明, 在随机网络中改进算法能更好地估计跳距信息, 并有效提高定位精度和降低最大定位误差。     

AODV-FABL路由协议的优化及其军事应用

为提高数据分组传输的稳定性, 对AODV FABL(Ad-Hoc On-demand Distance Vector-Fast Adaptive Backup Local）协议进行优化, 提出了AODV-OFABL（AODV Optimize Fast Adaptive Backup Local）路由协议。该协议对HELLO消息格式内容进行修改, 结合现今部队编制及作战实际, 建立特种作战、 野战及城市战模型, 并利用NS3软件进行仿真, 寻找不同作战模型的最佳匹配路由。实验结果表明, AODV-OFABL协议可提高分组投递率, 均衡能量, 降低节点死亡率, 更适用于野战中, 在网络拓
扑的停留时间为60 s时, 分组投递率达到97%, 平均时延降到320 ms。     

基于驾驶员类型的车辆换道模型

由于传统最小安全距离的换道模型忽视驾驶员个体差异,使其缺乏安全性和灵活性.文中首先对与换道相关联的车辆的运动状态进行了详细的分析,给出了车辆与关联车辆之间各种可能的碰撞形式.在此基础上,针对不同类型司机在不同换道环境下的驾驶特性,结合车辆运动学理论,建立基于不同行驶状态及不同司机类型的椭圆最小安全距离换道模型,能够较好地解决传统换道模型存在的缺陷.最后通过Matlab仿真对比发现,文中提出的模型由于考虑驾驶员因素,仿真结果与实际交通更为相符.     

自适应采样间隔的无线传感器网络多目标跟踪算法

多目标跟踪是无线传感器网络当前研究的热点问题。针对多目标跟踪存在耗能较大,跟踪丢失等问题,提出了一种自适应采样间隔的多目标跟踪算法。采用跟踪目标的定位元数据来对目标的运动模式进行建模。基于扩展的卡尔曼滤波器来预测跟踪目标状态,采用预测目标定位的概率密度函数构建跟踪簇。通过定义跟踪目标中心,基于马氏距离来量化主节点 MN 的选举过程。通过跟踪目标重要性和其与MN之间的距离来量化目标的影响强度,并以此构建自适应采样间隔的多目标跟踪算法。基于MATLAB进行了仿真实验,实验结果显示,本文设计的跟踪算法能准确预测目标的运动轨迹,能随着运动目标的状态实时采用自适应的采样间隔。通过数据分析得知,本文提出的算法能在实现 WSN网络节能的基础上提高跟踪精度。     

不同型式绝缘子长串的直流污闪特性比较

超、特高压直流输电的发展需要对长串直流绝缘子污闪特性研究.在人工气候室内对5种型式瓷和玻璃绝缘子进行直流人工污秽试验,分析了试品的50%闪络电压U50与串长、盐密的关系及闪络电压梯度和有效爬电系数.根据5～23片绝缘子串得到试验结果,50%污闪电压与串长呈线性关系.试验结果表明:不同型式绝缘子的污秽闪络性能不同,污秽程度影响特征指数a与型式、结构和材质有关,其值在0.3～0.36间.在同一污秽度下,相同结构的玻璃绝缘子污秽性能优于瓷绝缘子;玻璃绝缘子具有比瓷绝缘子更高的沿面闪络梯度和有效爬电系数.     

露天矿卡车外排土场内部运距预测模型

为有效提高外排土场物料移运规划中运输功能耗模型的精度,以建立更为详细的排弃物料堆置次序优化、规划模型,针对年末排土计划中尚缺乏逐条带运距推估方法的问题展开研究,提出一种采用极限学习机算法(ELM)训练多元非线性运距曲线的预测模型,并将年末排土工程计划位置上已设计运输线路的排土条带作为训练样本,训练预测模型学习运距与影响因子间的时变特征,最终通过非线性运距表达推估待排物料块体的时变运距。为进一步增强ELM算法的预测精度,利用改进粒子群算法建立基于结构风险最小化的参数优化算法,改善了传统经验风险最小化算法的泛化能力,提高了算法预测精度。研究结果表明:采用模拟试算图解法最终确定ELM模型隐含层节点数为27;仿真测试中得出文中算法预测精度评价指标分别为均方误差0.006 8、拟合优度0.995 3、相对误差期望0.027%、绝对误差期望0.62、错估系数0.03、执行效率1.49s;对比多组智能算法预测模型,其绝对误差分别0.116 2、0.094 7、0.139 1,其错估系数分别为0.230、0.200、0.266,算法明显具有更好的预测效果。     

基于马氏距离累积量的斜拉桥主梁损伤识别方法研究

斜拉桥主梁是其运营中最为主要的受力构件,主梁的损伤识别方法研究一直是热点问题。针对结构健康监测数据,提出了一种基于马氏距离累积量的时域损伤识别方法。首先,构造基于马氏距离累积量的结构损伤识别向量,给出了利用监测数据进行损伤识别的操作流程。其次,建立了金塘大桥有限元模型,以正弦力激励的方式获得结构单元在健康及损伤状况下的加速度数据;并利用无损伤状态下的加速度数据作为参考样本,损伤状态下的加速度数据作为待测样本,通过对比损伤识别向量的变化情况进行斜拉桥主梁的损伤识别。最后,针对金塘大桥的实桥监测数据,进一步验证了该方法的有效性。结果表明,基于马氏距离累积量的损伤识别方法可以较为准确的识别斜拉桥主梁的损伤状况。     

投影与距离之间的内在联系

投影与距离在几何学中是两个密切相关的概念,有必要从理论上准确说是在几何空间上揭示它们之间的关系．文章通过问题引入,提出四个问题,从而揭示内积空间中投影与距离之间的内在联系．