基于GAN的浮选泡沫图像压缩与超分辨率重建

为了解决浮选过程中由于浮选泡沫图像像素高导致的工业现场无法大量保存离线泡沫图像数据的问题，提出了先进行有损压缩图像储存，再对其进行超分辨率重建的方法。该方法采集浮选槽泡沫的无损图像，通过下采样降低图像的分辨率，使用JPEG压缩算法对图像进行压缩。重建时，先使用低分辨率图像和高分辨率图像对生成对抗网络(GAN)进行训练，然后使用GAN对有损图像进行超分辨率重建，恢复图像细节特征，在得到能够满足工业生产所需要的图像质量的同时，大幅减少图像储存所需的存储空间。     

拉杆转子结构宏观非线性刚度特性参数化建模

拉杆转子由于加工和装配工艺误差会引入几何与接触非线性特征,针对非线性模型描述不全面、不精确的问题,结合转子动力学方法和有限元方法,首先建立转子动态平衡方程,将包含有多种接触变形因素的刚度项以未知函数来表示;提出参数化建模的方法,对转子细观结构进行参数化表达,以螺栓预紧不均匀和轮盘质量偏心夹角作为非线性接入因子和刚度函数的自变量,建立参数空间;通过有限元方法对参数空间下的转子模型进行仿真分析,建立起从细观结构特征到宏观非线性刚度特性的映射关系,得到了稳定工作状态下,拉杆转子在参数空间上的宏观位移特性以及宏观非线性刚度特性,拟合出刚度函数,建立了既体现细观结构影响,又可用于动态分析的宏观非线性动力学模型。