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91.
将离散路径积分表示(DPIR)下的有效场重整化群(EFRG)技巧推广应用于平面三角晶格上量子自旋横向Ising模型的相变研究,在这个方法中,注意区分了两种具有相同配位数而不同几何构形的晶体,并且考虑了起伏的影响,在二阶累积量近似下,得到了接近于精确解的临界值。  相似文献   
92.
利用线性双层规划的全局最优解可在其约束域的极点上达到这一性质,通过对问题可行解集合的结构进行探讨,引进一种割平面技术,提出了一个求解线性双层规划的全局收敛算法,并通过一个算例说明了算法的求解过程.  相似文献   
93.
本文提出一种新颖、有效的稠密三维场景重建算法.在城市建筑场景的重建中,为了快速恢复稠密、准确的深度信息,本文算法首先在视图中对建筑区域进行了语义分割以降低非重建区域(如天空、地面等)的干扰,在提高整体重建速度的同时也增强了采用平面模型对其进行重建的可靠性;然后,在通过基于DAISY特征的空间点扩散方法获取的初始深度图的基础上,针对传统算法难以重建的弱纹理、倾斜表面等区域,本文算法依据场景分段平滑的假设,在超像素级MRF能量优化框架中对其相应的空间平面进行了推断.由于能量函数融合了初始深度图的约束、空间平面先验及空间平面间的几何关系等信息,而且候选平面集通过平面拟合和已知平面约束下的多方向平面扫描两种方法构造,使得相应的两阶段迭代Graph Cuts对能量函数的求解更快速和精确.在标准数据集和真实数据上的实验表明,本文算法能有效克服光照变化、透视畸变、弱纹理区域等因素的影响,快速恢复建筑区域完整的深度图.  相似文献   
94.
高速切削的刀位路径规划与控制策略   总被引:2,自引:1,他引:2  
从4个方面对高速切削路径规划进行了研究,在走刀方向的选择上提出以曲面平坦性为评价准则,以确定不同的走刀方向选取方案。对于曲率变化大的曲面,建立曲面最优进给方向图,以确定最优走刀方向;曲率变化小的曲面,以单条刀轨平均长度为原则,通过优化算法确定走刀方向。 研究了高速切削刀轨生成过程中加工策略的选择、插补、干涉处理等问题,选择适用于高速切削的层切法和行切法,提出 了相应的插补方法,并提出了一种新的适合高速切上干涉处理思路。讨论了几种加减速模式,选取更适合高速切削特点的柔性加减速模式。采用CC插补提高表面质量,考虑机床工作性能,对进给速度、加速度进行优化校验。  相似文献   
95.
基于Hopfield神经网络的平面拟合编码研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了平面拟合编码的一种新的实现方法,即神经网络方法。为了保证Hopfield神经网络的收敛,对该网络模型的迭代算法进行了修改,针对Hopfield网络存在的局部极小问题,给出了一种扰动算法,结合初始状态的合理选择,可以有效地避免网络陷入局部极小,而接近全局最小,以求得待定系数的最优解。计算模拟结果表明,Hopfield神经网络实现的平面拟合编码性能优于传统的最小二乘法,重建图像质量提高约0.6d  相似文献   
96.
对兼按行程速比系数K和许用传动角[γ]设计平面曲柄摇杆机构的理论课题进行了系统的讨论,得到了若干对Ⅰ型、Ⅱ型平面曲柄摇杆机构分析与设计有关的结论。  相似文献   
97.
五轴数控加工中心刀心运动轨迹分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
给出用绝对坐标系表示的含两个回转工作台的刀心轨迹计算方法,采用等步长逼近法进行线性逼近处理,进行凸面加工时为避免刀具干涉,提出了凸面梯形补偿算法,得到了绝对坐标系下五轴加工中心的无刀具干涉的刀位数据计算公式,为五轴加工中心自动编程系统的数控数据获取提供了理论依据,此算法已用于五轴CNC系统的控制软件设计中。  相似文献   
98.
采用中凹的盘形铣刀取代传统的球头铣刀,在第五行程中让刀具运动形成的包络面与被加工表面之间在垂直于进给方向的法截面中达到三阶密切,从而大幅度减少了走刀次数,增加了切削宽度,提高了加工效率,文中给出了边界不受限制的单张曲面的刀位及刀具轨迹的计算方法。  相似文献   
99.
该研究针对传统平面电极阵列电阻抗成像系统问题,构建了一个交叉平面电极阵列的电阻抗断层成像系统。此系统由65个电极组成4个水平和8个轴向相交叉的成像空间。仿真及水槽实验采用了Tikhonov正则化算法,重建结果与原物体的比较表明,该成像方式在空间中能够提供更高的分辨率和定位精度。此外,这种方法能有效地减少计算量,在临床检查和监护上显示出很大的应用前景。  相似文献   
100.
文章提出了一种基于平面模板的摄像机标定方法,仅要求摄像机在3个(或3个以上)的不同方位对同一平面模板进行拍摄,即可标定摄像机参数(包括内参数、外参数、畸变系数).并利用两步法求解摄像机参数.模拟图像和真实图像结果表明,该方法兼顾了标定精度与速度.整个标定过程不需要人为干预,可以自动进行,具有较强的实用性.  相似文献   
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