基于生成对抗网络的半监督图像语义分割

提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。     

基于混合优化算法的关节臂式测量机参数标定

为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制.     

位移放大型扭转阻尼器性能分析

为了加固梁柱节点、避免框架结构出现"弱节点"的破坏模式、提高框架结构整体的抗震和耗能能力,研制出一种具有自主知识产权的位移放大型扭转阻尼器(DATD),并对其进行数值分析和试验研究.首先,设计了18个具有不同参数的DATD,建立其有限元模型进行数值分析;随后,设计并制作了一个DATD,进行性能试验并与有限元分析结果对比.结果表明:DATD滞回曲线饱满,耗能能力强;有限元分析与性能试验的滞回曲线吻合较好,且随着加载位移的增加,两者间误差变小,因此可以采用建立的有限元模型来研究DATD的力学性能.最后,对DATD进行参数影响分析,研究了铅芯直径、铅芯距中轴距离、橡胶层直径、橡胶层厚度及橡胶剪切模量对其特征参数的影响,结果表明:DATD的屈服剪力、等效刚度、等效阻尼比及耗能系数随着铅芯直径增大而明显增大,随着铅芯距中轴距离的增大略有增大;随着橡胶层直径、橡胶剪切模量的增大,屈服剪力及等效刚度逐渐增大而耗能系数及等效阻尼比逐渐减小;4个特征参数均随着橡胶层厚度的增大而略微减小.     

基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法研究

针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。     

含油饱和度对火驱开发影响的实验研究

在室内利用火烧油层物理模拟实验装置,开展了稠油油藏不同含油饱和度条件下燃烧基础参数测试和火驱开发效果评价实验研究。实验结果表明,同一油品条件下,含油饱和度对门槛温度、燃料消耗量和空气耗量等燃烧基础参数影响较小,但对火线推进速率有较大影响,火线前缘推进速率随含油饱和度增加而降低;实验条件下能够实现高温燃烧的最低含油饱和度界限值为15%,低于该含油饱和度无法形成持续稳定的火驱前缘。从驱油效率和空气油比指标评价了不同含油饱和度条件下火驱的驱油效果,综合分析认为火驱开发含油饱和度下限值为30%。     

一种三维DNA构象的交互式参数化模拟方法

提出一种适用于移动平台的交互式参数化DNA三维动态模拟方法.依据不同的DNA模式参数,利用基于自然特征的AR识别技术和曲线,直观形象地展示DNA的多种三维构象,动态模拟碱基互补配对、碱基对边堆叠边螺旋、 DNA复制的边解旋边半保留半不连续复制等微观过程.研发DNA三维动态模拟原型系统,实验结果表明,通过视、听、触、实物等多通道交互,有利于用户随时随地自主使用,增强用户对DNA知识的理解、掌握,引导用户进行更深层次的思考,提高知识的传递效率.     

基于改进灰狼算法优化SVR的航天侦察装备效能评估

定量评估航天侦察装备效能是武器装备体系建设的重要环节之一, 对装备发展和作战应用具有重要的现实意义。针对评估样本数据少、效能在多指标因素影响下变化规律非线性等条件下的效能评估问题, 提出一种基于改进灰狼(improved grey wolf optimizer, IGWO)算法优化的支持向量回归机(support vector regression, SVR)评估方法(IGWO-SVR)。引入反向学习策略及余弦非线性收敛因子改进灰狼优化算法收敛性能及全局寻优能力, 并将其应用于基于支持SVR效能评估参数的优化。基于航天侦察装备特点, 构建评估指标体系及航天侦察装备效能评估模型。最后, 通过对一定作战想定背景下航天侦察装备效能进行仿真评估, 验证了所提方法的合理性及优化模型的有效性。     

基于回转输运试验的煤散料离散元接触参数修正

为获取精确的刮板输送机离散元模拟结果，基于回转输运试验，通过响应面法对煤料的接触参数进行修正.采用Plackett-Burman试验考察接触参数对受力及堆积角的影响，发现煤-钢静摩擦系数、煤-煤摩擦系数具有显著正效应.根据爬坡试验结果，以受力及堆积角为响应值规划Box-Behnken试验，建立受力、堆积角与显著项间的二次回归多项式，以实测数据为目标值求得最佳参数:煤-钢静摩擦系数为0.401，煤-煤静摩擦系数为0.333，煤-煤滚动摩擦系数为0.041.通过不同输运条件下的回转试验验证了参数的准确性，为刮板输送机的离散元研究提供参考.