核电站压力容器接管端异种金属焊缝超声检测计算机仿真及实验研究

利用接管安全端异种金属焊缝显微组织分析结果对该焊缝进行了超声检测物理分析.通过CIVA软件对该焊缝进行了计算机超声检测仿真模拟,开发了焊缝超声检测的检测工艺,利用模拟试块实验对仿真结果和检测工艺的可靠性进行了实验验证.实验数据表明超声仿真模拟能够得到所需的探头参数及不同角度探头的定位精度,模拟试块实验有效验证了仿真模拟结果,并证明了检测工艺的可靠性.该文对核电站接管安全端异种金属焊缝进行了焊缝物理特性分析,包括异种金属焊接接头组成,焊缝及母材显微组织分析,焊缝组织对超声波衰减影响分析等,根据分析结果及该类型焊缝的检测特点.     

碳纤维复合材料丝束带剪断状态快速检测方法

为解决在狭小空间内无法准确有效识别碳纤维丝束带剪断状态的问题,提出了一种基于电信号的碳纤维丝束带剪断状态的检测方法,并设计了相应的剪断状态监测硬件及软件系统。该检测方法首先通过简单的检测电路以及数据采集卡,实现对碳纤维丝束带剪断过程中的电信号实时采集,然后对采集得到的信号进行低通滤波处理,获取电压信号的峰值,将峰值与设定的检测阈值相比较,可以有效识别出碳纤维丝束带的剪断情况。实验结果表明,在进行剪断操作时,未完全剪断的碳纤维丝束带电阻为10~500Ω,而完全剪断的丝束带电阻为无穷大,将丝束带与检测电路连接,电阻的变化即可反映到两电极间的电压变化。实验中,完全剪断时,丝束带两端电压从0V大幅跃升到4.377 03V,大于设定的阈值,而未完全剪断时,丝束带两端电压从0 V小幅跃升到0.067 97V,小于设定的阈值1V,均可有效识别剪断状态,证明该方法检测结果较为准确。该方法可以在铺丝头内部的狭小空间进行检测,同时能够快速识别出碳纤维丝束带的剪断状态。     

基于混合高斯模型的储物柜存取货行为检测方法

针对储物柜存取货物场景的实际情况和人员行为的特点，提出一种通过融合时间调整机制控制前景融入背景的改进型混合高斯建模检测方法，并引入手臂识别机制。融合时间调整机制减小了由于人员停止运动而错误决策为背景的可能性；手臂识别算法模型有效地识别人员伸手动作。实验结果表明，该方法可以简单有效地从连续的图像序列中检测出人员在储物柜场景下的存取货物行为。     

自备电厂直流系统故障的分析及解决措施

通过对新疆天业集团电厂直流系统运行中出现的故障进行分析,找出直流系统接地故障的原因,以及解决的方法和措施,对以后的检修维护起到借鉴指导作用。     

以系统思想推动部队党委决策的科学化

着眼贯彻习近平主席的指示精神,努力实现决策的科学化,部队党委应构建可靠的信息系统、强大的咨询系统、高效的决断系统、有力的纠错系统,从而使自身职能作用得到充分发挥,不断增强新世纪新阶段我军履行历史使命的能力。     

考虑单元互测的测试性指标分配方法

测试性分配是将系统级测试性指标按照一定规则分配给各组成单元的过程。针对现有主流测试性分配方法未考虑单元之间的互测情形,导致分配结果不合理,尤其是部分单元分配指标虚高,难以实现或代价过高等问题,提出了在综合考虑单元故障率、故障危害度等多重影响因素基础上,进一步考虑单元互测因素的测试性指标分配方法。首先实施考虑多重影响因素的指标初次分配;然后基于单元测试性初步设计结果,实施测试性建模与分析,得到单元自检故障率与他检故障率;再利用这两个数据以及初次分配结果构造分配函数实施再次分配,进而得到最终的分配结果;最后应用该方法进行仿真和实例运算,证明了该方法的有效性和先进性。     

4GLTE的关键技术及应用分析

21世纪以来，我国通信技术水平不断提高，2013年我国就正式进入到了4G网络通信的时代，4G通信技术的发展有利于满足市场对无线数字服务越来越大的需要，以及人们对高速率的网络结构的期待，目前4G通信技术在我国的发展还并不是十分成熟，仍然存在一些局限，对4G关键技术的研究和探讨已经成了移动通信领域的热点问题，该文主要对4GLTE的关键技术进行了探讨。     

加里宁格勒:俄罗斯欧洲战略的桥头堡

<正>2014年12月5日~10日俄罗斯西部军区在加里宁格勒举行了大规模的突击演习,近9000名士兵和642部军事装备参加演习,其中包括约250辆坦克,55艘船只和100门火炮。作为远离俄罗斯本土的飞地,在"并入"克里米亚后受西方制裁的背景下,俄罗斯为何选择在加里宁格勒进行军演?加里宁格勒因特殊的地理位置而成为俄罗斯和西方关系的桥头堡和风向标。     

美国研制能思考在机器人

<正>谷歌公司正与牛津大学的两支人工智能研究小组合作,研制先进的类人机器人。第一支研究小组的任务是帮助机器人更好地了解用户的想法和意图,第二支研究小组的任务是通过深度学习技术提高机器人的视觉识别能力。据国外媒体报道称,谷歌正在研制一种模拟人类大脑的超快量子芯片,这让搜索和软件更加直观。被谷歌收购的人工智能创业公司Deep Mind联合创始人、谷歌工程部副总裁杰米斯·哈萨比斯在博客中表示:"对于当前的人工智能研究来说,这无疑是一个非常令人兴奋的时刻。我们在很多方面不断取得进步,其中包括图像识别和语言理解能力。我们很高兴地宣布与牛津大学展