曲面分段全建造流程的误差累积及精度预测

以海洋平台典型曲面分段为研究对象,梳理建造企业对切割和弯曲工艺的精度要求及误差响应,以及焊接工艺对应的典型接头力学载荷,并将其作为曲面分段建造的源头误差。基于弹性有限元方法,分析焊接工艺对曲面分段建造精度的影响;考虑切割和弯曲误差对焊接工艺的影响,并预测闭合加工误差的焊接工艺及其产生的焊接变形。为提升曲面分段建造精度的评估效率,建立基于遗传算法的BP(Back Propagation)人工神经网络,并以27组数据为训练样本,以9组数据为验证样本检验其预测的准确性。通过弹性有限元分析研究不考虑、保留及矫正切割和弯曲加工误差等3种情况下的曲面分段建造精度,结果发现三者存在明显差异。考虑切割、弯曲的加工误差及其焊接闭合工艺对曲面分段的建造精度的显著影响,基于遗传算法的BP人工神经网络具有极高的预测精度和稳定性。     

基于浮动车速度波动特征的交通状态识别

为实现路段交通状态的准确判别,解决单参数无法直接识别道路交通状态问题,本文利用高频浮动车速度数据,使用灰度共生矩阵特征值对比度和逆方差表示车辆行驶的波动特征。基于城市道路交通状态变化的动态性与连续性,围绕固定时间窗口内车辆的平均车速、对比度和逆方差,采用FCM (Fuzzy c-means)算法进行聚类分析,得到畅通、平稳、拥挤和阻塞这4种状态阈值。提出基于多维高斯隐马尔可夫模型的交通状态识别方法,分别以3,5,6 min固定时间窗口训练模型。模型状态转移矩阵表明,时间窗口越小其保持原有交通状态的可能性越大,时间窗口越大交通状态突变的可能性越大。使用不同序列长度对比3种时间窗口在测试集中的识别精度,结果表明,随着序列长度的变化,精度显示出先升高后降低的趋势,且固定时间窗口越大,不同序列长度的识别精度变化越均匀。最后利用5 min固定时间窗口划分数据使用本文方法和支持向量机以及随机森林分别进行道路交通状态识别,综合精度分别为92.00%、84.89%、88.48%,同时本文方法在查准率、召回率和F1度量(F1-score)指标均优于其他两个模型,说明道路车速的波动特征可以很好地反映道路交...     

遥感监测海上溢油图像处理方法的研究

在最近30年里,全球溢油量超过4,500万m3,事故就有62起。尽管已有很多国际性的环境保护协议,包括1972年80个国家签订的《防止倾倒废物及其他物质污染海洋的公约》,然而,随着现代工业的发展和人类生活的现代化,海洋污染的程度仍在不断地严重。利用卫星遥感技术监测海上石油污染是一个亟待发展和完善的课题,遥感图像的数字处理工作是影响溢油监测准确性的关键。为了改善上述情况,通过拉伸灰度范围,对像元灰度值进行变换的方法对海上溢油图像进行增强处理,可使使图像对比度提高,灰度范围增大,图像变得清晰,特征明显质量改善,从而提高海上溢油监视的力度,保护海洋环境。     

典型船体结构的修理及水火矫正工艺

文章介绍了典型船体结构的修理工艺和船体结构焊接变形采用的水火矫正的工艺方法,对船体修理和船体结构焊接变形的矫正具有一定的指导和参考作用。     

25型客车钢结构侧墙板平整度矫正工艺研究

车辆在运行过程中受到的冲击、振动等外力和焊接残余应力的合力作用,墙板和加强筋受不同程度的腐蚀影响以及抛丸打砂等是造成25型客车侧墙板松动和波浪变形的主要原因,可通过采用“氧-丙烷焰矫正+机械矫正”相结合的工艺手段实现墙板平整度的矫正。     

结合CEEMDAN和灰度关联分析方法的滚动轴承性能退化评估

针对大型机械设备中滚动轴承容易发生故障的问题,提出一种将自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)和灰度关联分析相结合的滚动轴承性能退化评估方法。首先利用CEEMDAN对轴承全寿命周期的振动信号进行分解,得到能量熵特征,其次以正常状态下的特征矢量作为灰度关联分析的参考序列,然后计算轴承全寿命周期内的特征矢量与正常特征矢量的关联度,作为性能退化过程的定量评估指标,结果表明该方法能及时发现早期故障,并能很好的描述轴承退化的各个阶段。最后利用基于CEEMDAN和Hilbert包络解调的方法对评估结果的正确性进行了验证。     

基于双结构元素数学形态学的铁轨图像边缘检测方法

针对铁轨图像在采集过程中经常受到不同程度的噪声影响,传统边缘检测方法难以检测并提取准确的铁轨边缘.文中通过分析灰度数学形态学抗噪图像边缘检测的常用方法,提出基于不同几何形状及大小的双结构元素抗噪数学形态学铁轨图像边缘检测算法.并应用这种算法对掺杂有噪声的铁轨弯道图像边缘进行铁轨边缘检测,实验结果表明:该方法具有比传统经典边缘检测方法更好的铁轨弯道边缘检测及提取效果.     

钢结构工程高强度螺栓微小松动视觉检测方法研究

基于计算机视觉的螺栓松动检测方法中,一类是通过对连接节点图像进行透视矫正并分析螺栓轮廓边缘直线角度的变化以及时发现微小的松动缺陷。然而,目前这类方法在图像矫正和螺栓轮廓边缘检测的可靠性方面还有较大的改进空间。为此,针对钢结构螺栓连接节点,提出了基于深度学习的螺栓松动视觉检测方法。首先,基于YOLOv5检测螺栓目标。针对螺栓感兴趣区域(RoI),基于鲁棒性较高的Attention U-Net提取螺栓轮廓边缘直线。为了提高螺栓目标检测精度,目标检测模型应设定较低置信度阈值以保证目标无漏检,再通过螺栓RoI提取的边缘直线数量筛除伪螺栓。使用透视变换法对节点图像进行矫正,变换所需的参考点是根据螺栓检测框之间空间移动后的相交关系自动定位的。最后,根据矫正图像中的螺栓轮廓边缘直线计算螺栓角度,通过检测螺栓和基准螺栓之间的角度差异判断松动情况。研究结果表明：螺栓目标检测的AP值为0.97;螺栓轮廓边缘检测的准确率、召回率和F1的均值分别为0.846、0.807与0.825,且在多种复杂背景干扰下具有较高的鲁棒性;伪螺栓筛除法可过滤掉99.82%的伪螺栓目标;提出的图像矫正法适用于常见的多种螺栓排列形...     

优胜:继往开来,2013年在中国主推事故车矫正设备

日前,记者来到卡尔拉得优胜汽车修复系统(北京)有限公司位于通州康盛工业园的新址进行参观,了解到经过近几年的推广,其车轮车桥(四轮)定位设备已得到了中国市场的认可,下一步将重点推广事故车矫正设备。     

不规则形状目标毁伤效果计算方法

针对不规则形状目标的毁伤效果评估问题,研究了一种基于不规则形状目标灰度图像进行毁伤效果评估的新方法。通过采用不同灰度等级表示目标不同部位的重要性,结合像素点分析法进行蒙特卡罗模拟评估射击毁伤效果,分析了基于灰度图像运用像素点法评估不规则形状目标毁伤效果的基本步骤,并在Matlab软件中通过实例分析进行了仿真验证。仿真结论验证了该方法的可行性和便捷性。