基于最小二乘支持向量机的彩色磨粒图像分割

分析了磨粒的自动识别研究在铁谱技术发展和应用中的重要性。指出铁谱磨粒图像分割是磨粒自动识别的重要环节,铁谱图像所包含的彩色信息对磨粒识别和磨损形式分析非常重要。将最小二乘支持向量机LS-SVM用于彩色磨粒图像的分割,利用模糊c均值选取训练样本,把磨粒图像的R,G,B分量,同一像素点各分量的方差以及像素点邻域像素均值作为特征,对彩色磨粒图像分割,取得了很好的效果,为磨粒自动识别提供了更有效的信息。     

基于正面碰撞的TESW波型计算与拟合

由于尖顶等效方形波（tipped equivalent square wave,TESW）具有简单、直观、计算方便等优势,在乘员约束系统开发设计阶段,在保持最大动态变形量C和反弹时刻tm相等的特征下,采取简化的等效方形波TESW拟合实际正面碰撞中的车体减速度。在证明TESW波型质心tc与最大动态变形量C和初始碰撞速度v0相关后,推导了TESW波型3个关键点的坐标公式,从而确定TESW波型并举例计算。对TESW波型进行一次和两次积分分别得到速度和位移的曲线,与实际车体的速度和位移曲线拟合较好。最后分析了TESW波型在碰撞安全设计中的应用。     

城市环岛广场人车矛盾问题分析

中国城市大多数都是在原有城镇的基础上发展起来的,尤其我国一些主要城市在20世纪初沿用了西方的城市规划思想,将放射状的城市道路系统应用在城市规划中,形成了带有环岛广场的放射状的城市道路系统。该文通过分析这些城市的环岛广场人车矛盾现象,归纳出环岛广场人车矛盾的三种类型,并总结出环岛广场人车矛盾的主要特征,最后提出了城市环岛广场规划建设的几点思路。     

一种少自由度并联机器人雅克比分析的新方法

提出一种对称少自由度并联机器人雅克比方阵的建立方法.利用螺旋理论分析单个支链的结构,找出动平台对驱动关节的映射系数,根据不同的输入选取,对映射系数进行组合,去除映射系数矩阵中非独立运动参数对应的列,得到满秩的映射系数矩阵.对映射系数矩阵求逆,得到对称少自由度并联机器人的雅克比方阵,说明了运动输入与运动输出之间的对应关系,并得到实例验证.     

汽车悬架参数优化的一种新方法研究

研究利用最优控制理论和最小二乘法对汽车悬架系统参数进行优化设计的方法,并利用该方法对某汽车的悬架参数进行优化。研究了悬架参数优化后的汽车对标准路面激励的响应。研究结果表明,利用该方法,可以得到兼顾各方面性能且能使某方面性能显著提高的悬架系统参数。     

大跨径预应力混凝土连续刚构桥高程监控研究分析

阐述了大跨度预应力混凝土连续刚构桥高程控制的重要意义,提出了高程控制原则和方法,分析了高程控制的主要影响因素。并以某大跨径预应力钢筋混凝土连续刚构桥的高程控制为依托,应用桥梁结构分析程序BRCAD,建立计算模型,计算各阶段的理论的高程,以最小二乘法为基础进行参数识别的误差分析和状态预测法进行标高控制,比较合拢成桥后实测高程和理论计算高程,分析了产生偏差的原因,其可供同类的桥型的高程控制提供有价值的参考。     

薄壁方管在冲击载荷下的应变及应变率特性

在汽车碰撞模拟过程中,材料的应变率效应已经得到越来越多地关注和应用,要求更全面地认识材料应变率效应对模拟结果的影响情况。本文选择具有应变率效应的材料以及薄壁方形管件为研究对象,通过模拟分析验证了材料应变率效应的引入对计算结果的影响,同时分析了冲击载荷下的方管典型区域的有效塑性应变及塑性应变率分布情况。     

软土地基上方桩倾斜后基础三维有限元分析

针对软土地基上基础方桩经常发生倾斜的现象,探讨基础桩倾斜对上部构筑物沉降的影响。结合某实际工程对倾斜群桩基础进行了有限元分析,并用实际观测资料对计算结果进行了验证,为以后的工程建设出现类似问题时提供一点参考经验。     

浅谈城市广场规划建设

该文针对目前全国各地的城市广场建设遍地开花,规模、性质各异,但设计质量良莠不齐而且大多缺乏特色的情况,以新乡市牧野广场的规划设计为例,简要论述了兴建城市广场的必要性以及规划设计过程中应遵循的原则。     

NIR Hyperspectral Imaging Measurement of Sugar Content in Peach Using PLS Regression

Near infrared (NIR) hyperspectral imaging measurement of sugar content in peach was introduced. NIR spectral images (650～1 000 nm, resolution: 2 nm) of peach samples were captured with developed hyperspectral imaging setup. Partial least square (PLS) regression prediction model was developed to estimate the sugar content in peach; step-wise backward method was utilized to determine optimal wavelength subsets. Experimental results show that the calibration model with optimal wavelength subsets has a correlation coefficient of prediction of 0.97 and a standard error of prediction of 0.19, the prediction accuracy is higher than the calibration model applied over the whole wavelength, which proves that variable selection plays an important role in improving the prediction accuracy of PLS regression model.