面向混合增减制造的拓扑优化研究

回顾了混合增减制造、面向混合增减制造的拓扑优化的最新发展,以及面向混合增减制造的拓扑优化中存在的权衡关系,还讨论了这些主题的挑战和未来趋势。希望能够激励学术界为连接多目标拓扑优化(MOTO)和混合增减制造做出更多贡献。     

近距配置声呐方位门关联分析

由于空间分辨率低,两声呐纯方位目标关联存在关联模糊性,从而产生虚假目标(幻影)。当两声呐配置距离较近时,利用两声呐同目标的方位相似性,提出方位门快速关联,消除关联的模糊性,分析配置距离和目标方位对关联门的影响,提供目标早期接触跟踪关联方法。随着跟踪的进行,在具有初步的距离范围信息的情况下,提出距离范围方位门关联方法,提供目标接近态势下的目标关联。计算机仿真说明这2种方法的有效性。     

城市公交线网差异化计程票价多目标优化

为获取更加接近实际城市公交线网的票价策略，将出行者的社会互动行为与后悔心理引入广义费用，提出线路客流OD矩阵均衡算法；分别以交通管理部门利润最大化及出行者效用最大化为目标，以公交计程票价、发车频率、私家车停车费为变量，建立固定需求下公交线网差异化计程票价多目标优化模型.引入集群智能多目标优化算法求解，并应用于Mandl 标准公交线网.研究发现：以线路里程为标准，差异化计程票制可以有效降低出行成本；依据帕累托最优解调节票价，可以促进出行者选择行为向优势均衡转移.     

一种基于深度神经网络的腕臂底座开口销缺失检测算法

在接触网装置故障中,腕臂底座(包含平腕臂底座和斜腕臂底座)开口销缺失较常见,包括横向和垂直销钉开口销缺失两种.为对腕臂底座开口销缺失缺陷进行自动识别,本文提出一种基于深度神经网络的腕臂底座开口销缺失检测算法:首先采用YOLO算法对原始大图进行一级定位得到腕臂底座区域,然后对腕臂底座区域进行二级定位得到开口销区域小图,最后采用CNN(卷积神经网络)分类算法对横向和垂直开口销小图进行分类识别.实验测试证明该检测算法识别准确率高、漏检率低,可对腕臂底座开口销缺失进行有效检测.     

背景灰度非均衡的舰船目标图像分割方法

现阶段,IR成像系统在舰船目标检测中的应用备受关注。由于IR图像存在背景灰度非均衡的特征,从而使得常规的图像分割方法很难对舰船目标进行准确检测。为了有效解决这一问题,探寻一种能够对背景灰度非均衡的舰船目标图像进行有效分割的方法。本文从舰船目标图像分割的现状分析入手,对背景灰度非均衡的舰船目标图像分割方法进行论述,期望本文研究能够对舰船目标图像分割精度的进一步提升有所帮助。     

圆筒型FPSO阻尼板结构强度计算方法研究

阻尼板作为增加圆筒型FPSO附连水质量和黏性阻尼的关键装置,可有效降低垂荡和横摇运动.阻尼板通常为与柱型筒体相连的悬臂梁式箱型结构,阻尼板及其与筒体连接区域处的结构设计及强度校核是圆筒型FPSO结构设计的关键.以阻尼板处最大压力及最大阻尼力作为目标设计载荷,采用子模型法校核其结构强度,以总强度分析得到的变形作为子模型边界条件,采用Morison法模拟黏性阻尼载荷,对阻尼板结构强度进行校核分析,为阻尼板的结构设计提供依据和指导.     

高职英语教学中立德树人的教育目标及实现途径

本文基于文献研究和比较分析,总结概括高职英语中立德树人的具体内涵及目标要求。结合新时代要求,提出高职英语教学中立德树人教育目标实现的四个途径:构建高职英语立德树人目标体系,在课程与教学中贯行;挖掘教材中的“立德”元素,在知识传播中培植价值观;融合德育于情景体验与活动教学中,调动学生的认知情感;改革教师、学生双向考核机制,提高教师思政教育的能力。     

一种基于孪生网络的高鲁棒性实时单目标船舶跟踪方法

视觉目标跟踪在各种海事应用中发挥着重要作用。然而,现有的跟踪方法大多属于生成模型,只关注对象的特征,忽略背景信息。因此,对目标的视觉显著性有更高的要求。本文将深度学习方法应用于船舶跟踪,提出使用孪生网络和区域推荐网络的海上船舶跟踪方法。为进一步提高跟踪性能,参照AlexNet网络对孪生网络的CNN模块进行修改,并提出一种基于历史轨迹的自适应搜索区域提取方法,以适应不同的运动场景。利用数据集对所提出的跟踪器进行评估。结果表明,在使用Intel Xeon CPU E5-2620,GTX TITAN的PC机上可以达到58%的平均精度和124.21 FPS。