本文详细讨论了利用吴氏赤平投影网制作极点等值线图的原理,并给出了相应的电算程序。用一个具体实例将所得结果与用施密特作图法得到的结果进行了比较。此例说明:经改正的吴氏网作图法更精确、但占用计算时间更多、而用两种方法得到的等值线图是相互接近的

当激光照射到金属表面时,其反射光形成特有的衍射象,检出这种衍射象的形状和分布就可检测表面的粗糙度状态及其它各种缺陷。本文研制的装置是为了开展自动检测薄纲带表面质量的研究而设计制作的。为了提高扫描光点的分辨率,改善扫描的线性,扫描器采用了扩束装置和F-θ镜头。对扫描器的核心元件——旋转多面镜的设计进行了理论计算,推导了半径和面数的设计公式,并提出了扫描效果的合理取值问题。接收器采用了大面积的圆-直变断面光导纤维传光束。在实验室对廿辊轧制的薄钢带表面情况进行的检测试验表明,本文介绍的装置可以检测钢带表面上线度在10μ以上的缺陷

通过重熔和施加脉冲电流，研究了过共晶Fe-C-B合金凝固组织中初生Fe2B的遗传性和消除方法.当不施加电脉冲时，重熔难以有效消除过共晶Fe-C-B合金初生Fe2B的凝固遗传性.重熔温度较低时施加电脉冲影响凝固组织中初生Fe2B的空间分布但不改变其长杆状形态.提高重熔温度并施加电脉冲能消除凝固组织遗传的影响，使Fe2B由长杆状转变为颗粒状，并明显减少Fe2B的析出

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

本工作在三区流化床粉煤气化的基础上,对双区流化床粉煤气化区间气、固掺混进行了冷态研究。实验结果表明,三区流化床改为双区方案是可行的,在原三区的基础上适当提高流化指数可满足燃烧区和气化区热交换的要求,且能减少煤气和烟气的掺混;分区流化床粉煤气化以薄料层操作,有助于提高煤气的发热值;此外,还考察了床内纵向构件和固体粒度分布对区间气体掺混的影响,床内纵向构件可减少两区的气体掺混,进一步提高煤气的发热值

以电炉镍铁渣和普通高炉渣为主要原料，采用Petrurgic一步法制备了微晶玻璃，并结合力学性能测试，对样品进行了X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)等分析，讨论了电炉镍铁渣和普通高炉渣配比、Mg2+含量以及晶核剂TiO2对成品微观结构及性能的影响规律.结果表明：将熔渣冷却至900℃结晶和650℃退火，能够制备出性能优良的微晶玻璃.当Mg2+含量增加且析出晶体为单一辉石族矿物时，微晶玻璃具有较高的力学性能.电炉镍铁渣或Mg2+含量增加，会导致其辉石族矿物含量增加，当两种渣混合掺量达到90%(镍铁渣质量分数50%，高炉渣质量分数为40%)且外掺2% MgO时，所制备微晶玻璃结构致密，仅含有单一辉石族矿物，包括透辉石、普通辉石和斜顽辉石，从而具有最优的力学性能，其抗折强度达210 MPa，抗压强度达1162 MPa.电炉镍铁渣或者MgO含量进一步增加，会导致镁橄榄石析出，此时微晶玻璃的力学性能显著下降.TiO2含量的增加不改变微晶玻璃晶体种类，合适掺入TiO2(本实验为质量分数2%)能够增强透辉石含量，提升性能；但过量掺入会抑制晶体生长，导致其性能下降

以一款插电式燃料电池电动汽车(plug-in fuel cell electric vehicle，PFCEV)为研究对象，为改善燃料电池氢气消耗和电池电量消耗之间的均衡，实现插电式燃料电池电动汽车的燃料电池与动力电池之间的最优能量分配，考虑燃料电池汽车实时能量分配的即时回报及未来累积折扣回报，以整车作为环境，整车控制作为智能体，提出了一种基于增强学习算法的插电式燃料电池电动汽车能量管理控制策略.通过Matlab/Simulink建立整车仿真模型对所提出的策略进行仿真验证，相比于基于规则的策略，在不同行驶里程下，电池均可保持一定的电量，整车的综合能耗得到明显降低，在100、200和300 km行驶里程下整车百公里能耗分别降低8.84%、29.5%和38.6%；基于快速原型开发平台进行硬件在环试验验证，城市行驶工况工况下整车综合能耗降低20.8%，硬件在环试验结果与仿真结果基本一致，表明了所制定能量管理策略的有效性和可行性

内直角台阶的轧齐一直是楔横轧的关键技术之一，一般内直角台阶的轧齐曲线公式和算法不适合小台阶的生产应用。为了解决这一问题，通过改进几何模型，针对内直角小台阶的螺旋体体积提出一种新的计算方法。根据楔横轧工艺的特点，比较轧件初始半径与对应辅助圆半径的大小关系，指出了二辊轧齐过程中内直角小台阶的判断条件。根据轧件大端半径与旋转角度的关系，将轧齐过程分成了三个阶段。通过对小台阶螺旋体的分块，将其近似成三个规则体积的组合，推导出了轧齐过程中各个阶段的体积公式。依据体积平衡原理和楔横轧模具特点，得到了二辊楔横轧内直角小台阶随轧件旋转角度变化的轧齐曲线。最后采用刚塑性有限元软件Deform-3D对一定断面收缩率范围内的轴类件进行楔横轧数值模拟，验证了本文所提出的轧齐曲线计算方法的适用性。同时通过对比分析，发现在小断面收缩率轴类件直角台阶成形时展宽角应尽量取小

增材制造可以制造通过传统方法难以制造的复杂部件，因此在航空工业等领域中得到了大规模的应用.然而，增材制造成形部件的尺寸和几何精度以及表面质量低于传统方法成形的部件，阻碍了增材制造的进一步应用.增减材混合制造将增材制造与传统的加工手段结合，对增材制造成形的部件进行高精度数控加工，以改善部件表面光洁度以及零件的几何和尺寸精度.本文阐述了增减材混合制造的技术原理和研究进展，并指出了未来的发展方向

基于图像处理的方法，采用了由粗及精的瞳孔定位思想，提出了一种高精度的瞳孔定位算法。该算法首先利用瞳孔区域的直方图，采用改进的最大类间方差法自适应地分割瞳孔区域，实现粗略定位，然后利用瞳孔灰度的梯度特性来精确定位瞳孔边缘点，最后在像素级瞳孔边缘点的基础上，采用亚像素定位方法，更精确地求得亚像素级瞳孔边缘点，并通过椭圆拟合的方法来精确确定瞳孔的中心位置。另外，针对瞳孔被遮挡的情况，本文提出了一种等距离补偿瞳孔的方法。多次实验结果证明了该算法对遮挡瞳孔的定位有较强的鲁棒性，可以准确地定位瞳孔的位置