基于无人机倾斜摄影测量的校园实景三维建模

通过无人机倾斜摄影测量与BIM（建筑信息模型）技术结合构建校园三维实景模型,并对模型中建筑物内部进行精修、外部周围进行绿化。最后,对测区所设置的控制点和特征点进行了检测,计算了各点位置误差和标高误差,所建立的模型符合地形测绘的精度要求。     

一种基于日志相似度的轨迹聚类评估方法

信息系统收集了大量的业务过程事件日志,过程发现旨在从事件日志中发现过程模型.但面对高度灵活的环境,简单地应用已有的过程发现技术通常会产生不可理解的过程模型(即意大利面模型)问题.轨迹聚类方法允许分解现有的事件日志,从而有效地解决这一问题.现有的轨迹聚类方法有很多,如基于向量空间方法的聚类、基于上下文感知的聚类、基于模型...     

利用重心基准的激光跟踪三维测边网平差

针对激光跟踪三维测边网平差中起算数据不足引起的秩亏问题,引入重心基准约束条件进行参数求解.以Leica AT930型激光跟踪仪为例,在试验场内构建了高精度三维测边网,利用公共点转换模型求取各测站点的近似坐标.然后利用重心基准理论,引入附加约束矩阵,较好地解决了测边网中秩亏自由网平差的问题.实验表明,该模型在10 m测量...     

智能车辆横向轨迹跟踪的显式模型预测控制方法

为保证智能车辆跟踪控制的精确性、行驶稳定性和在线实时性,设计了一种显式模型预测跟踪控制方法.建立了预测时域内的跟踪精准性和行驶稳定性指标函数及约束,将跟踪控制问题转化为动态干扰下的主动转向最优化问题为提高实时性,将传统模型预测控制系统转化为与之等价的显式多面体分段仿射系统,运用参数分区上的显式控制律求得最优转角控制量....     

基于CNN-LSTM的岩爆危险等级时序预测方法

岩爆灾害是一种典型的矿山动力灾害现象,具有高度不确定性和不可预知性,严重威胁矿井安全生产.为了防止岩爆灾害破坏事故,需要掌握准确可靠的预测预报信息.为了预测岩爆未来时刻危险等级,提出一种基于CNN-LSTM的集成方法.首先,选取微震监测角频率、能量和凹凸体半径等特征量,根据灰色关联方法求出特征量关联度作为权重以标记岩爆...     

密度依赖的不可压缩液晶模型的爆破准则

对?N(N≥2)空间上密度依赖的不可压缩液晶流体的柯西问题进行了研究,给出了该模型在临界Besov空间中强解的爆破准则.     

山东CORS站噪声特征分析

针对不同区域坐标时间序列的周期和噪声特性存在差异问题,以山东27个连续运行参考站(CORS站)2015年至2018年的数据为研究对象,在数据预处理的基础上,对各站点坐标分量的周期和噪声进行研究.结果表明:水平方向存在着明显的线性运动,垂直方向的周期运动较为规律;坐标分量的谱指数显示大部分站点的噪声模型为白噪声+闪烁噪声...     

纳入裂尖位置实时预测的天然气管道裂纹扩展模拟方法

数值模拟是协助全尺寸管道爆破试验系统研究天然气管道断裂行为的有效手段。针对传统数值模拟方法无法随裂纹扩展实时调整裂尖前后管道内压分布导致断裂过程模拟不准确的问题,在归纳全尺寸管道爆破试验数据的基础上,提出管道裂纹动态扩展过程中裂尖位置随加载时间分阶段近线性变化的基本假设,结合气体减压模型构建纳入裂尖位置实时预测的迭代加载法。在基于管道全尺寸气体爆破试验结果探究该加载方法有效性的基础上,讨论迭代次数及气体减压模型类型对模拟结果的影响,形成纳入裂尖位置实时预测的天然气管道裂纹扩展模拟方法。结果表明,该模拟方法可有效实现加载边界随裂纹扩展的实时更新,近似实现气体减压、管道变形与裂纹扩展的多场耦合,模拟所得断裂参量、管道变形与试验结果一致性较好。     

基于耦合模型的双台肩螺纹钻杆接头台肩力学性能

双台肩螺纹钻杆接头的预留副台肩间隙对主副台肩接触应力有重要影响,为保证接头性能,需探究其主副台肩的力学特性。通过对双台肩接头进行力学分析和有限元仿真建立其耦合模型,依据耦合模型进行统计拟合得到主副台肩摩擦力力矩和螺纹处力矩与上扣扭矩的数值关系,进而得到接头完整仿真条件。在此基础上以NC38接头为例,研究其在不同上扣扭矩下副台肩预留间隙与其台肩接触应力的关系。结果表明：双台肩接头的副台肩预留间隙对接头性能起关键作用,在一定的上扣扭矩下,应选择合适的副台肩预留间隙,以保证副台肩的主密封性和可靠性;随上扣扭矩的增大或减小,预留间隙也应随之改变,使主副台肩性能得到更好的配合发挥;该研究方法可以帮助设计者更好的确定双台肩接头最佳的副台肩预留间隙。     

基于视觉注意力融合的表面微小缺陷检测

在生产过程中手机等智能设备的屏幕表面可能出现的微小缺陷与灰尘等脏污很相似,传统检测方法易将脏污误检为缺陷。为了提高产品表面微小缺陷的识别准确率,本文提出一种基于视觉注意力融合的检测方法。首先利用金字塔下采样初步识别出潜在目标,以减少图像数据量及提高计算效率,然后将角点检测、伽马变换和Otsu阈值分割等传统检测方法与3种显著性提取方法(布尔图显著性模型BMS、谱残差模型SR和频率调谐模型FT)相结合,建立了融合检测模型。实验结果表明,所提出的融合模型能够较为准确地区分出缺陷与脏污,F₁值可达到0.73,与其他几种显著性检测方法相比,本文方法在对脏污的识别上具有明显优势。