西沟矿采场新增控制点精度分析和解决措施

酒钢西沟矿是典型的山坡型露天矿,随着生产的进行,采场高度逐层下降,并且在西部预留了固定边邦,这样就阻挡了布设工作控制点的视线,导致了采场测量盲区的出现。针对以上问题,提出了新增具有切实可行的必要精度的测量控制网。     

基于深度学习的两阶段多假设视频压缩感知重构算法

传统视频压缩感知重构算法重构时延过长,新发展的基于神经网络的视频压缩感知重构算法虽解决了高耗时的问题但未能充分利用视频的时空相关性,重构质量较差.为了解决上述问题,文中提出了基于深度学习的两阶段多假设视频压缩感知重构算法(2sMHNet).首先,采用时域可变形卷积对齐网络实现基于像素的深度学习多假设预测,在避免了块效应...     

提高BEST110型摩托车齿轮精度的措施

对BEST110型摩托车发动机离合器齿轮通过毛坯热处理、机械加工、和最后的热处理等结合在一起来提高齿轮的精度,解决了发动机异响较大的问题并实现了国产化。     

无人机载LiDAR测深系统进行海岸带测绘的可行性分析

如何快速获取高精度、全覆盖的海岸带浅水地形数据一直是海洋测绘的难点之一。无人机载LiDAR测深是一种有效的海岸带水陆地形一体化测量技术,利用RIEGL VQ-840-G ALB系统在山东青岛海域开展了无人机载LiDAR测深实验。基于获得的青岛实测ALB数据,从海底点密度、最浅探测深度、最大探测深度、测深精度四个方面定量分析无人机载LiDAR测深系统的测量性能,并进一步分析了无人机载LiDAR测深系统对海岸带测绘的可行性。实验结果表明,该无人机载LiDAR测深青岛实验的水深点密度达603个/m²,最浅探测深度仅0.16 m,最大探测深度(基于平均海面)达6.14 m;通过与船载单波束测深数据和陆上RTK数据对比,水下测深精度为17.6 cm,陆上高程精度为5.2 cm,能够满足海岸带测绘的要求,相关成果可以为我国无人机载LiDAR测深技术研究与应用提供参考。     

大型射电望远镜天线发展动态及机电耦合应用

射电天文望远镜作为射电天文学中不可或缺的仪器,其平稳运行至关重要.本文首先以引力波的发现、中子星的合并以及首张黑洞照片的拍摄等重大天文发现为切入点,介绍了射电望远镜在射电天文学中的重要性.同时,随着射电天文学步伐的前进,射电望远镜也需要朝着更大的口径和更高的指向精度方向发展,这也使得其中的机电耦合关系愈发紧密.解决射电望远镜的机电耦合问题,发展机电耦合技术也就成为大口径射电望远镜平稳高效运行的关键.为此,本文概述了近10年来已建成并投入使用的射电望远镜,以及在建和将建的射电望远镜的进展,指出了机电耦合技术在射电望远镜设计制造和观测运行中的重要作用.然后,系统性地总结了近年来机电耦合技术在射电望远镜中的发展和应用.最后,基于射电天文学的发展对大口径射电望远镜天线性能提出的苛刻要求,提出未来机电耦合的研究热点.     

心理学实验反应设备的时间精度——一种测试反应设备时间精度的简易方法

探讨了利用心理学实验编程软件E-Prime测量反应设备时间精度,并利用高精度的外部信号产生设备对这一方法的有效性进行了验证.结果表明:该方法具有很高的效度,可以方便地用于检测反应设备时间精度;该方法弥补了以往用大多需要昂贵和特意设计的相关软硬件,或者只能测量出由时钟引起的精度变化等局限.     

一种扰动混沌跳频码的新方法

针对数字化混沌系统的有限精度效应及单一混沌跳频码相关性差、易被攻击的缺点,提出了利用细胞自动机产生伪随机序列来扰动混沌映射产生跳频码的方法,性能分析和数值仿真实验都表明这种方法极大的增加了系统抗干扰,抗截获的能力,尤其对序列的平衡性、汉明相关性,跳频间隔分布、抗预测性方面都有极大的提高,且结合细胞自动机自身特点,该结构便于硬件高速实现,具有广泛的应用前景.     

基于模型概率的多模型融合定轨建模及仿真

针对实际定轨系统中存在的不确定性和非线性性,提出了一种基于模型概率的多模型融合定轨方法.通过多个线性模型的组合来逼近卫星定轨复杂非线性时变过程,将卫星状态的最优估计与多模型融合方法相结合,利用残差的大小来设计性能指标函数,给出了两种模型概率的表示形式,并建立了多模型融合估计相应的算法.仿真结果表明,与单一模型定轨方法相比,该方法不仅能大大提高卫星定轨精度和可靠性,而且还可以最终辨识和估计模型参数的真值,且对外界环境发生的变化有很强的自适应能力.     

基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略

为了处理具有连续属性的决策系统,利用模糊理论与粗糙理论在处理不确定性问题方面的差异性,提出一种基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略.首先利用模糊π函数对决策系统中的连续属性构造三个模糊参数进行模糊化,从而确定条件属性的模糊区域;再根据模糊相似关系构造模糊相似矩阵,然后基于模糊等价类划分的概念,提出了利用逼近精度近似度量的数据挖掘方法进行属性约减,最后应用实例说明如何在决策表中发现分类规则.实验结果表明此方法挖掘出的规则简练且合理可靠.