针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应V1-MT (motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法.首先,引入基于ROF模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响.其次,利用多V1细胞加权组合及非线性正则化模拟MT细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知问题.最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将V1-MT运动估计模型应用于实际大位移视频序列.理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能

针对完全依靠人工带电拧紧高压输电线路引流板螺栓作业效率低、劳动强度大、高空和高电压危险的问题,研制了一种双臂和双机械手的引流板螺栓拧紧带电检修机器人.通过各关节的轨迹规划双作业臂及其末端由初始位姿运动到螺栓螺母对准状态是机器人顺利完成检修作业的关键.针对现有多项式插值关节轨迹规划依赖于轨迹端点时刻,导致该方法实用性差及关节轨迹运动过程中忽略驱动机构对关节状态制约的问题,提出基于Min-Max时间标准化的改进多项式插值关节轨迹规划方法.基于该方法,以关节运动时间为优化对象,提出满足关节轨迹运动全程约束条件的关节运动时间区间范围的求取方法.通过仿真实验验证了改进算法关节轨迹仅与轨迹端点状态及运动时间有关,而与端点时刻无关,进一步淡化轨迹端点时刻对关节轨迹的影响,提高算法的实用性.通过选取最优关节轨迹运动时间,满足了关节状态全程状态约束要求,从而避免超调的发生,优化了各关节运动轨迹,提高了关节运动的效率.最后通过现场试验进一步验证改进算法的工程实用性

本文用伏安曲线外推和极化电动势法（断电法和示波器法）对TiCl4电解试验中采用的三个熔盐体系NaCl-KCl,NaCl-CaCl2,NaCl-KCl-SrCl2进行了电化学研究。三个体系中钠析出的反电势大致相同,但NaCl-KCl系对钛离子的溶解和传质能力较好、粘度较小,有利于提高钛离子浓度,减少钠的析出,提高电效。这三个体系中工业级盐的钠析出反电势比化学纯盐的低,而析钠前的阴极电流密度比化学纯的盐高,不利于提高电效和质量,因此盐的预处理化学净化或预电解尤为必要。本文的研究在国内首次用单相全波整流—示波器法测量反电势。此方法不需中断电解而又无欧姆压降的影响,适宜于对实验室小型电解的监控和研究

作为炼钢厂的关键设备，风机担负着转炉除尘和煤气回收的重要任务，实现风机剩余使用寿命的准确预测具有重要的实际意义.通过对邯郸某炼钢厂风机振动数据的分析，建立了基于Wiener过程的状态退化模型，在首达时间的意义下，推导出风机剩余使用寿命的概率密度函数的解析表达式，提出了一种基于极大似然估计的参数实时估计方法，从而实现风机剩余使用寿命的在线实时预测.实验结果表明，相对于文献中的方法，本文所提出的预测方法可以得到更高的预测精度和较低的预测不确定性

本文比较系统地研究了钴对Fe-Cr-Ni-Co基Refractoloy26合金组织结构的影响。实验采用光学显微镜,电子显微镜,X射线衍射分析及化学相分析等方法对不同含钴量合金的显微组织进行了观察和分析。结果表明:减少Refractoloy26合金中的含钴量将使γ析出相的重量百分数和γ'相颗粒尺寸增加,而使γ-γ'相之间的点阵错配度减小;使合金中析出的MC碳化物稳定性降低,从而使合金在时效过程中形成较多的M23C6和M6C碳化物,并使析出的各类碳化物总量增加,在高钴合金中,M23C6碳化物不再存在,但有μ相析出。另外,定量金相分析结果证明合金含钴量对孪晶形成的数量和形貌也均有影响

基于磁弹效应提出了采用电磁透射方式评价应力和残余应力的方法.针对冷轧带钢磁弹性应力测量方案设计了标定装置并以此对传感器输出特性展开了研究,阐述了其电磁应力检测原理.通过ANSYS有限元数值方法对标定装置结构承载能力进行了仿真分析,在此基础上,采用50 Hz的正弦交流的激磁系统研制了磁弹性应力测量系统样机,并通过搭建的测试平台对样机及标定块进行了单侧式与透射式两种实验方案的静态加载比较试验.试验结果表明:在标定块额定承载范围内,透射式磁测方案能够实现对钢板内应力的线性响应,为磁弹性应力测量技术的工业化应用开辟了一条新途径

CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩.该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导.针对该问题提出基于集合稀疏差异度的启发式分类属性数据层次聚类算法(heuristic hierarchical clustering algorithm of categorical data based on sparse feature dissimilarity,HABOS),该方法从聚结型层次聚类思想的角度出发,在聚类数上限参数的约束下,应用新的内部聚类有效性评价指标(clustering validation index based on sparse feature dissimilarity,CVISFD)进行启发式度量,从而实现对聚类层次的自动选取.UCI基准数据集的实验结果表明,HABOS有效地提高了聚类准确性和稳定性

目前密集冷却工艺已广泛用于生产高强度带钢,但是该技术冷却速率较快的特点易造成带钢冷却不均匀等问题,导致带钢残余应力过大,进而产生边浪等板形缺陷.本文利用有限元方法,使用ABAQUS有限元软件建立某700 MPa级高强度带钢在密集冷却工艺下的模型,实现温度-相变-应力耦合计算,并进行多个实验验证了模型的准确性.通过修改有限元模型边界条件和初始条件,研究边部遮挡和初始温差对带钢层流冷却阶段产生的残余应力分布的影响规律.对于减小带钢层流冷却过程中产生的残余应力,减小带钢进入层流冷却前的初始温差更加有效.本研究成果经过现场试验验证,可靠性较高,可用于指导该种类型高强带钢生产,以减少带钢的残余应力,提高带钢板形质量

针对图像匹配制导中异源图像匹配难度大的问题,提出一种基于椭圆对称方向矩的可见光与红外图像配准算法.基于最稳定极值区域提取异源图像中具有尺度和仿射不变特性的椭圆区域,利用聚类分割方法从中自动选取具有异源不变性的同质区域特征,用椭圆对称方向矩描述区域特征边界各方向上的相似程度,通过互相关性指标进行特征匹配,获取匹配特征对,利用匹配矫正策略减少误匹配.实验结果表明:较传统算法,进一步提高了可见光与红外图像关联特征的匹配效率,正确率超过了95%,计算时间缩短了近一半.基本满足图像匹配制导对匹配算法实时性好、匹配正确率高、抗干扰能力强等要求

建立快速有效的针对大规模文本数据的聚类分析方法是当前数据挖掘研究和应用领域中的一个热点问题.为了同时保证聚类效果和提高聚类效率，提出基于\互为最小相似度文本对\搜索的文本聚类算法及分布式并行计算模型.首先利用向量空间模型提出一种文本相似度计算方法；其次，基于\互为最小相似度文本对\搜索选择二分簇中心，提出通过一次划分实现簇质心寻优的二分K-means聚类算法；最后，基于MapReduce框架设计面向云计算应用的大规模文本并行聚类模型.在Hadoop平台上运用真实文本数据的实验表明：提出的聚类算法与原始二分K-means相比，在获得相当聚类效果的同时，具有明显效率优势；并行聚类模型在不同数据规模和计算节点数目上具有良好的扩展性