高速铁路视频调用时延测试系统的设计与实现

设计了适用于高速铁路联调联试中视频调用时延的测试系统,应用于视频监控系统、安防系统和VOD系统等含有视频播放功能的调用时延.测试系统采用Windows Hook技术、统计直方图算法和数字图像处理技术,实现对视频调用窗口锁定,快速图像抓取、比较时延的准确计算.在联调联试过程中,可以将每一个测点的综合测试时间,由原来的超过120min缩短到15min以内.目前此系统已在20多条高速铁路的综合视频联调联试中应用,验证了系统的可行性和准确性.     

单元解体法精确求解梁元无应力构形

基于非线性二阶梁柱理论及CR-UL全量求解方法,利用单元解体理论(几何法及零作用法)精确求解平面结构中梁元的完整无应力构形.利用目标构形几何信息及其对应的单元抗力直接求解梁元无应力构形基本参数;采用几何法直接进行坐标转换即得构件单元完整无应力构形;采用零作用法并利用无应力构形基本参数进行逆向计算亦可求解其完整无应力构形;编写程序对提出的两种方法进行了算法及最终结果的验证.结果表明利用几何法可在不建立结构有限元模型的条件下精确高效求解构件的完整无应力构形,利用零作用法亦可精确求解构件完整无应力构形,但需编写完善的几何非线性程序.     

基于复杂融合特征与灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测追踪算法

为了解决当前红外目标检测追踪算法仅依靠单一图像特征对弱小目标增强,使其在背景杂波与噪声干扰严重条件下,难以剔除图像背景中的伪目标像素,导致弱小目标检测与追踪精度不高,提出了基于复杂融合特征与联合灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测与追踪算法。首先,针对红外图像不同特征的背景干扰因素,引入不同方向的腐蚀操作结构元素,设计了分类Top-Hat变换算子,充分抑制背景杂波与噪声,从而将弱小目标从复杂背景中凸显出来;随后,引入方差权重信息熵,构建复杂融合特征,对红外图像进行分割,确定候选目标区域;并基于管道滤波模式,对候选目标区域中的真实弱小目标与伪目标进行筛选,将虚假目标过滤;再考虑弱小目标的强度与纹理特征,基于LBP技术(local binary pattern),设计了灰度-纹理直方图描述子,充分描述红外弱小目标的边缘、线端与角点等鲁棒性特征,较好地保留目标的空域信息,有效剔除图像背景中的伪目标像素;最后,联合均值漂移算法,对红外弱小目标进行精确追踪。实验结果显示:与当前红外目标检测追踪技术相比,在复杂背景干扰条件下,本文算法具有更高的检测精度与更低的追踪误差。     

离心泵叶轮计算机辅助几何设计

改进离心泵叶轮的设计方法和设计手段是改进离心泵性能和提高离心泵效率的重要途径。本文在分析了目前的离心泵叶轮几何设计方法缺陷的基础上，给出了一种新的离心泵叶轮的计算机辅助几何设计方法，并在计算机上实现。该方法改善了叶轮的水利学性能，设计出的离心泵叶轮的轴面流线光顺，流道的过水断面面积变化规律符合设计要求，设计精确性和设计工作效率均大为提高。由于受篇幅所限，本文仅简述该设计方法的基本思想。     

结构应力S(t)复合指数几何过程最大值分布

假定在设计基准期[0，T]内结构应力为复合指数几何过程，给出应力随机过程的样本函数的最大值分布，并获得其近似表达式。     

G^3连续曲面的几何条件

三阶几何连续（Ｇ＾３）曲面的几何条件是建立在具有Ｇ＾２连续特征曲线的基础之上的,即曲线的曲率线,而且曲率线的曲率常常是曲面连续性的具体化。     

含时磁场中自旋团簇两类规范解关系的研究

本文用坐标系旋转方法研究SU(2) 自旋团簇系统两类规范解析解的关系．研究对象选用一个有部分各向异性耦合的3自旋12粒子环链．从中发现系统的单规范解析解可以由双规范解析解获得．还计算了单规范解析解的几何相位,结果显示：单规范的每个基本解析解中的几何相位均为π．如果令双规范中的参数λ=π2,那么这个相位值与对应的双规范基本解析解中的几何相位是一致的．     

几何相似体应力-应变分布相同时的载荷关系

为了保证几何相似模型与原件具有完全相同的应力-应变分布,必须对几何相似模型施加与实际构件成对应比例的各种载荷,因此需要寻求几何相似模型在应力-应变分布完全相同时各种外加载荷的比例关系。从相似理论入手,以2端固支的矩形梁下表面边线中点的应力解析表达式为基础进行推导,得出相应的理论载荷关系,并用算例在弹塑性状态下验证了所得关系的正确性。得到的结论是:对于2个几何相似构件,若几何相似系数为kl,则当外加集中载荷的载荷系数为kl、均布线载荷的载荷系数为kl、均布面载荷的载荷系数为1时,2构件的应力-应变分布完全相同。     

盲孔套筒零件的加工

介绍了从零件结构特点、加工精度来合理选择夹具、切削用量、刀具几何参数，以保证零件加工质量的工艺分析方法。     

Extracting multiple layers from data having graph structures

Much data such as geometric image data and drawings have graph structures. Such data are called graph structured data. In order to manage efficiently such graph structured data, we need to analyze and abstract graph structures of such data. The purpose of this paper is to find knowledge representations which indicate plural abstractions of graph structured data. Firstly, we introduce a term graph as a graph pattern having structural variables,and a substitution over term graphs which is graph rewriting system. Next,for a graph G,we define a multiple layer (g,（θ1, …,θk)) of G as a pair of a term graph g and a list of 4 substitutionsθ1, …,θk such that G can be obtained from g by applying substitutions θ1, …,θk to g. In the same way,for a set S of graphs, we also define a multiple layer for Sas a pair (D,@) of a set 5 of term graphs and a list 6 of substitutions. Secondly,for a graph G and a set S of graphs,we present effective algorithms for extracting minimal multiple layers of G and S which give us stratifying abstractions of G and S,respectively. Finally,we report experimental results obtained by applying our algorithms to both artificial data and drawings of power plants which are real world data.