基于神经网络的挖掘机斗杆结构应力约束模型

针对挖掘机斗杆结构智能优化过程中,采用ANSYS有限元软件进行应力约束处理的效率低,结构应力等强度化控制难度大,未能实现最大限度的省材等问题,提出一种基于应力普查的挖掘机斗杆结构智能优化应力约束模型。通过多工况斗杆结构应力普查法,确定可准确表征斗杆结构应力分布状况的应力特征截面,建立斗杆特征截面神经网络应力预测模型。本文,以中小型挖掘机耳板分离式斗杆结构为例,构建基于应力普查的斗杆应力约束模型,实现斗杆结构应力约束,提高斗杆结构优化速率。     

一种复杂背景下运动车辆分割方法

提出了基于形变模板的运动汽车表示和分割方法.建立了几种具有代表性汽车的形变模板模型和参数约束函数,用最优化算法达到从图像中检测和分割运动汽车的目的.通过对EM算法改进,用几何温度进度代替对数温度进度,加快了算法的收敛时间,提高了算法的稳健性.实验结果表明:本分割方法能够达到克服多运动目标和阴影的影响,有效实现汽车的识别和分割,并且在分割率和运算时间上都有了一定提高.     

一种基于商标的图像搜索引擎方法

以商标的二值化图片作为商标的形状特征,待辨识图案经过一系列预处理过程(包括商标图案的分割和定,图片大小调整)之后,以点对点比对方式与作为模板的标准图片进行比较,通过得到最大相似程度的方式来进行商标图片分类。通过对实验结果进行分析,表明二值化图片作为商标图案的形状特征具有一定的有效性。     

液压挖掘机工作装置性能分析及拓扑优化

工作装置是液压挖掘机中最重要组成部分,其性能直接决定整个挖掘机的性能。利用Pro/E软件建立工作装置的三维模型,并将模型导入ANSYS软件,对危险工况下工作装置中的动臂及斗杆进行静力分析,求解出危险截面最大应力及最大应变,以有限元分析结果为依据对动臂及斗杆进行拓扑优化,并对优化后的动臂和斗杆进行静力分析及模态分析。结果表明改进后的动臂和斗杆结构正确并有效,在静强度和刚度及动力特性方面得到提高。     

虚拟实验室导览系统的关键技术研究

虚拟现实导览系统除了能实现实时交互、顺畅浏览外,还应具备场景内空间对象的信息查询功能。探讨了采用VRML技术构建综合型虚拟实验室的一般流程、空间对象的场景数据组织、空间网格对场景的分割方法以及浏览时的场景分割与优化。以综合型虚拟实验室为例,实现了基于空间网格分割的信息双向查询,并给出了具体实现结果。     

基于特征单应矩阵的双目摄像机系统贪婪标定方法(英文)

在贪婪及直觉的框架下,针对双目摄像机系统提出一种基于平面模板且未考虑光学畸变的线性标定方法.利用单应矩阵的特性及近距离的双目一致性约束进行标定.首先,为计算双摄像机内部几何特性,根据所有模板平面各自的单应矩阵具有特征线的属性,构造具有几何意义的成本函数;采用鲁棒的总误差最小二乘拟合策略,恢复精确的主点坐标.其次,引入像素单元纵横比的先验信息,求取精确的主轴长.然后,精确地获取所有平面模板关于各自相机的外部几何.最后,利用强加于三维几何空间中的一致性约束来计算双目摄像机之间的刚体变换关系.仿真及真实图像实验表明,所提算法能获得较可靠的标定结果,满足精度要求不是很高的应用需求,且对计算机视觉不是很内行的普通用户,能较容易地实现.     

基于加权非负矩阵分解的非负张量分解算法

提出一种基于加权非负矩阵分解的非负张量分解算法.为了充分利用图像本身的结构信息与内在几何结构,首先根据图像类别构造权值矩阵,把图像集合构造成三阶张量,然后,针对该三阶张量利用张量几何运算与非负矩阵分解得到非负张量分解算法的初值,最后实现图像的分类.实验结果表明该算法应用于手写数字图像库中能有效改善图像分类的准确性.     

三维深度学习网络的几何差异感知能力

在使用深度学习技术处理三角网格等三维数据时,如果网络不具备感知数据位置、朝向、尺寸等几何属性差异的能力,可能导致模型泛化能力不足、准确率偏低的后果。为解决该问题,在变换网络T-Net的基础上,提出名为几何差异感知(geometric difference perception, GDP)的网络模块。其核心思想是通过多样化的样本训练,学习到一个变换矩阵,对高维特征进行规范化。通过以牙齿网格分割为任务的多项实验表明,GDP能够有效应对三维数据的几何差异问题,避免其对模型性能造成的不良影响,对于网格分割等三维任务性能的提升具有重要意义。     

基于改进堆叠独立子空间分析模型的行为识别

视觉特征提取与特征表达方法在图像分类及识别中十分重要,从特征学习和特征表达角度出发,提出一种基于改进堆叠独立子空间分析模型提取特征的行为识别算法。首先采用两层独立子空间神经网络构建堆叠网络,在特征学习过程中融入正则化约束项,并结合时空卷积算法,获取视频时空层次化不变性特征基元;然后以堆叠卷积网络两层特征基元的非线性映射获取一种规则网格划分下的视频块状局部特征描述符;最后结合时空金字塔匹配模型构建时空层次特征,采用一对多支持向量机分类方法对视频中的动作进行分类。在KTH视频数据库中进行实验。结果表明,该算法学习到的特征基元可对视频构建低维高效的特征描述符,与现有多种行为识别算法进行对比,改进行为识别算法有效性进一步提高。     

基于改进型DAISY的稀疏三维地图构建的算法

局部三维地图构建与移动轨迹跟踪在无人机导航、移动机器人和AR等众多领域有着非常重要的作用.本文采用改进型DAISY特征描述符对视频图像序列进行特征匹配跟踪,再利用对极约束求解基础矩阵,结合对极几何与射影几何关系得到相机参数与三维空间点坐标,最后利用增量BA优化三维稀疏地图和相机移动轨迹.实验表明本算法的特征点正确匹配率、三维点重建精度与完整度均有提高,能够输出清晰的相机移动轨迹和三维稀疏地图.     

基于灰度关联分析的苹果病害识别方法研究

为实现自然条件下低分辨率苹果病害的智能识别,对获取图像进行预处理,采用改进的水平集交互式分割方法提取病斑。在实验的基础上,基于灰度共生矩阵提取8个纹理特征参数作为病斑的有效识别特征,构建了基于灰度关联分析的病害识别模型。实验结果表明,用优选的8个纹理特征和基于灰度关联分析识别模型,对3种病害的平均正确识别率最高达到85.41%,可以有效识别苹果的病害。     

均匀B样条曲面生成及显示软件包的设计

以局部参数表示的均匀Ｂ样条曲面矩阵为基础,利用空间网格点的矢量坐标及参数增量ｄｕ和ｄｗ在参数平面ｕ和ｗ方向上自动计算相邻曲面上诸点并自动连线,经过透视变换,显示出曲面ｕ和ｗ参数方向的网格透视图;调整特征网格点的位置可改变曲面的形状。该软件包满足工程外形设计用曲面的需要,并且调整透视变换参数可控制该曲面的显示效果。     

基于伴随求解的核主泵轴向力优化方法（英文）

目的:核主泵轴向力过大容易造成水润滑轴承磨损,因此在保证扬程和效率性能的同时需要降低核主泵轴向力。本文旨在建立目标性能与叶轮几何形状的函数关系,探究基于伴随求解的扭曲叶轮的变形方案,在保证扬程不变的条件下同步优化叶轮的轴向力和效率,并找到影响该综合性能的叶轮关键区域。创新点:1.提出一种同步改进多个目标性能的叶轮形状优化方法;2.将伴随求解和径向基函数网格变形相结合以实现核主泵叶轮三维曲面优化。方法:1.通过理论分析,建立基于径向基函数网格变形的伴随优化方法,并在开源平台编写迭代程序;2.通过公式推导,构建扬程、效率和轴向力对应的目标函数(公式(19)～(21)),并运用正交实验确定各个目标函数的参数因子;3.通过迭代计算,在保证扬程不变的条件下实现轴向力和效率的同步优化,确定影响该综合性能的关键区域(图8),并获得叶轮的改进设计方案;4.通过流场分析,对比改进前后流场内部的压力和流速分布情况(图9和10),并验证改进方案的可行性和有效性。结论:1.与传统的随机算法相比,该优化方法直接沿梯度方向进行迭代优化,可以避免使用大量样本数据来寻找优化路径;2.该优化方法将伴随求解和径向基函数网格变形相结合,实现了流场计算和结构变形的自动化,可以保证流场网格光滑高效地更迭;3.叶轮靠近出口边的下半部分是同步优化核主泵轴向力和效率的关键区域。     

基于投影图与直方图的机械零件模型检索

为实现资源重复利用与产品创新,通过检索出数据库中的相似零件给设计者提供帮助。首先对机械零件模型进行方位归一化与预处理,以起始点为圆心作最大内切圆,划分连通区,在连通区内根据距离变换值判定邻域像素,进而确定新的骨架点,迭代生成完整骨架。将骨架转换成直方图曲线,划分网格生成骨架点数矩阵,根据矩阵特征值和之间的差计算两模型间的差异度,从而判定机械零件相似度。通过实例验证以及与 D2形状分布算法及递归分割算法的比较,该方法检索速度高于递归分割算法,准确性高于 D2 形状分布算法和递归分割算法。     

通过构建“几何结构”与“代数表达”的关联解题

平面几何主要研究图形的形状、大小和位置关系,构建各种图形之间丰富的几何结构与代数表达之间的关联,这是寻找平面几何解题思路的一把“钥匙”.文章通过例子揭示学生的解题图式和“几何结构”及“代数表达”之间的内在关系.     

车牌号码识别设计与实现

基于形态学处理方法和车牌纹理特征实现车牌定位、分割,通过模板匹配法完成车牌号识别.基于MATLAB GUI以用户体验为导向搭建车牌识别系统,通过对100张车牌图像的试验,识别正确率达到85%,用户界面效果良好.     

基于 DenseNet 的人脸脸型分类研究

脸型在三维人脸重建、人脸识别与检索等领域有着重要应用。针对脸型分类问题提出一种基于傅里叶描述符、三角形半径描述符和几何特征描述符的 DenseNet 网络脸型分类方法。通过主动形状模型方法定位得到人脸边缘轮廓点,分别使用傅里叶描述符、三角形半径描述符和几何特征描述符将轮廓点数值化为一维向量,并将其输入 DenseNet 网络进行训练,实现脸型分类。通过实验对比分析,该方法能够充分挖掘人脸形状信息,有效提高脸型分类准确率,同时避免旋转、尺度等影响。     

基于最小二乘正则化的高密度电法在小港煤矿71502工作面底板中的应用

为了提高高密度电法煤矿底板探水的准确性,消除反演过程中的多解性问题,基于现场勘探数据构建了光滑约束最小二乘法耦合正则化约束的反演模型.首先,通过建立光滑矩阵消除相邻网格的电阻率差异,采用正则化反演迭代对模型进行泛化处理并获得最优模型参数.然后,以山东小港煤矿71502工作面为例,将高密度电法勘探成果代入模型进行反演.结...     

基于权因子变动和约束优化的NURBS曲线形状修改

提出了一种通过约束优化改变控制顶点相应的权因子, 进行NURBS曲线形状修改的新方法. 运用该方法可使得修改后的NURBS曲线满足给定的几何约束, 如单点约束和多点约束. 同时引入了一些自由参数,可以在不破坏几何约束的条件下能进一步改变NURBS曲线的形状,而且能使修改后的曲线形状更自然.由于推导出了明确的公式来计算修改后曲线新的权因子, 因而该方法简单且易于编写程序. 实例表明该方法适用于CAD软件系统.     

基于Isight的液力变矩器泵叶优化设计

针对液力变矩器复杂的内流场仿真计算与泵轮叶片优化设计这两类非线性且孤立的计算问题,提出了一种新的叶片优化设计方法.这种方法是在Isight平台上,集成参数化的三维流道模型文件,网格划分文件和流体分析文件,以内置的多岛遗传算法为工具,进行自动优化设计.该方法实现了将LB46液力变矩器泵轮叶片几何形状的优化转化为控制其叶片形状的参数数值优化.将优化结果与实验数据进行对比,证明了该方法的可靠性.