工业
柴达木盆地英雄岭南带断裂发育,但断裂控制油气成藏的规律不太清楚。通过重新解释该地区地震剖面,分析了5条主要断裂:狮子沟断裂、号断裂,研究了断裂级次、构造样式、活动强度和演化过程,以及通过分析英雄岭南带油藏生物标志物特征和油气充注期号断裂属于软弱层(膏盐岩+泥次,探讨了断裂对油气成藏的控制作用。结果表明:号断裂由多条断裂叠加生长形成,狮子沟与油砂山断裂属于岩)之下断裂,形成于古近纪,其中软弱层之上断裂,形成于新近纪,由单一断裂生长形成。浅层构造带油气是深层油气向上运移的结断裂控藏演化分为3个阶段:下干柴果,控藏断裂的活动性与油气生烃期和圈闭的形成期相匹配。沟组上段沉积期,基底断裂控制烃源岩形成;下油砂山组沉积期,滑脱断裂控制低熟油气成藏;上油砂山组沉积期,滑脱断裂控制成熟油气成藏,同时对早期低熟油气藏进行改造。不同断裂活动特征的差异性是造成英雄岭南带成藏差异性的主控因素之一。
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为了解决低真空和局部真空电子束焊接时,电子束严重散射而引起的熔深、熔宽降低和焊接过程不稳定的问题,文中研究了加速电压为100 kV,束流为60 mA,真空度在133.32 ~ 1 333.2 Pa变化时的电子束和焊缝形貌的变化规律,并提出了同轴氦气保护的焊接工艺方法. 结果表明,在进行低碳钢材料的焊接时,整个工艺过程稳定,得到了焊缝熔深为30 ~ 40 mm,大深宽比的电子束焊接接头.
超声辅助塑性成形近年来已经成为塑性成形领域的重要研究方向。为了满足超声辅助塑性成形过程中的超声设备与工件安装需求,在自行研制的多孔超声振动平台基础上,设计开发了10kN超声辅助塑性成形压力机。采用C++语言和Qt软件平台开发了压力机的控制系统及人机交互界面,并利用该压力机进行了T2紫铜超声应力软化试验和AZ31镁合金超声辅助压缩试验。结果表明,所设计的压力机可满足超声辅助塑性成形需求,工具辅助超声振动可有效改变镁合金的压缩断裂特性。
珠江口盆地惠西南地区是南海北部陆架区岩性圈闭勘探的首选靶区,已发现岩性油气藏石油地质储量近亿方,对该区岩性圈闭的形成条件、发育类型进行分析有利于明确岩性圈闭勘探方向,提升陆架区海相沉积体系岩性圈闭的勘探潜力。受多期相对海平面变化和复杂水动力条件影响,新近纪古珠江三角洲沉积形成的多成因砂体具有分带性发育和多层系储盖组合纵向叠置的特点,这为岩性圈闭的发育创造了物质基础;东沙运动使东沙隆起在新近纪晚期抬升,断裂体系发育,这为岩性圈闭形成提供了构造背景。惠西南地区岩性圈闭分为三角洲平原带、三角洲前缘带和条带砂发育带个区带。三角洲平原带以河道型岩性圈闭为主;三角洲前缘带以岩性上倾尖灭圈闭为主,可进一步细分为前积末端砂体岩性上倾尖灭圈闭、前积内幕砂体岩性上倾尖灭圈闭和退积砂体岩性上倾尖灭圈闭;条带砂发育带以形成于局限古地貌背景下的条带状砂岩圈闭为主。分析不同类型圈闭的发育位置、尖灭特征及储层物性,认为退积砂体岩性上倾尖灭圈闭具有最好的储集物性和圈闭边界条件。
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目的如何使快速性与完整性达到平衡是运动目标检测的关键问题现有的满足快速性的算法容易受到光照的影响,对动态环境的适应能力较弱,获取的目标信息不完整,导致空洞问题的产生而具有较高完整性的算法复杂度高,运算速度慢,实时性差帧帧差分运算导致目标差分运算简单内部信息提取不完整的问题,采用学习率自适应调整的混合高斯背景差分,在模型创建之初,通过较快的模型更新速率,增加背景模型的迭代次数,消除物体运动造成的在背景模型中的干扰信息消除之后,以目标像素及像素在当前帧与背景模型中的差异度为依据调整学习率,实现背景模型的自适应修正,增加目标图像的完相邻整性;同时,通过删除冗余的高斯分布,降低算法复杂度为进一步确保目标边缘的完整及连续,采用边缘对比差分算法,使参与运算的帧数依据目标的运动速度自适应选取,以降低背景点的误判率,使边缘信息尽可能地连续、在提升检测率的同时保证较高的准确率,达到了完整,所获目标的完整度提高了,基本达到实时与基于混合高斯建模的背景差分法()相比,本文算法。结论实验结果表明,本文算法可以有效抑制动态环境的干扰,降低算法复杂度,既保证实时性,又具;与传统混合高斯算法相比,时间消耗降低了帧差分法(。结果本文算法获取的目标信息完整,且边缘平滑)和基于边缘对比的BD-GMM29.18%TFD-EC针对鬼影”。。3“。。33828.95%95.23%性要求。明显占优有较好的完整性,可广泛应用于智能视频监控关键词:运动目标检测;3军事应用、工业检测、航空航天等领域、。帧差分;边缘对比差分;背景模型;混合高斯建模;自适应学习率EfficientmovingtargetsdetectionbasedonadaptiveGaussianmixturemodellingCollegeofInformationandComputerTaiyuanUniversityofTechnology,Jinzhong030600,China,HaoXiaoli,LyuJinlaiLiuWei,:AbstractObjectiveMovingtargetdetectionisanimportantbranchofimageprocessingandcomputervision,anditisalsoacorepartofintelligentmonitoringsystems.Itsmaincontentistoobservetheentiresceneinthevideosequencesandfindthemovingtargets.Therefore,themainpurposeofmovingtargetdetectionistoextractthemovingtargetfromthevideosequenceseffectivelyandobtainthefeatureinformationofthemovingtarget,suchascolor,shape,andcontour.Extractingmovingtargetsistheprocessoftargetandbackgroundclassification.Theprocessfindsthedifferencebysuccessivesequencesofimagesandextractsthedifferencesowingtothemotionoftheobjecttoobtainthedesiredtarget.Movingtargetdetectionrequiresfastacquisitionofmovingtargetsinthevideoimageand,asmuchaspossible,toensuretheintegrityof收稿日期:基金项目:国家重点研发计划项目(;修回日期:2019-05-082019-07-23;预印本日期:2019-07-302017YFB1401001)Supportedby:NationalKeyResearchandDevelopmentProgramofChina(2017YFB1401001)114theacquiredmovingtargets.Thus,speedandintegrityaretwokeyindicatorsofmovingtargetdetectionalgorithms.Intermsofrapidity,algorithmsarerequiredtohavelowercomplexityandcandetectmovingtargetsinrealtime.Theexistingalgorithmsthatsatisfyspeedareeasilyaffectedbyillumination,haveweakadaptabilitytothedynamicenvironment,andtheVol.25,No.1,Jan.2020acquiredtargetinformationisincompleteintegrityofthetargetcontourarerequired,therebyresultinginaholeproblem.Theinternalintegrityofthetargetandthe,therebyindicatingthattheinternalinformationofthemovingtargetcanbefullyobtained,andthephenomenonofmisseddetectioncausedbythemisidentificationoftheforegroundareaasthebackgroundinthedetectioniseliminated.Atthesametime,thetargetedgesareascontinuousandsmoothaspossible.However,algorithmwithimprovedintegrityhashighcomplexity,slowoperationspeed,andpoorreal-timeperformance.Thereforethe,achievingthebalancebetweenspeedandintegrityhasbecomeakeyissueinmovingtargetdetection,causingthealgorithmtohavehighextractionefficiencywhilefullyextractingtheinternalinformationandcontourofthetarget.MethodThisstudyproposesathree-framedifferencealgorithmbasedonadaptiveGaussianmixturemodeling.Toensurethereal-timeperform-anceofthealgorithm,thisstudyreliesonthethree-framedifferenceoperation,whichissimple,extensible,andhasgoodanti-interferenceabilitytoextractthetargetcontourofthevideoimage.Theoperationcanimprovethedetectionefficiencyofthealgorithm.Fortheproblemthatthethree-framedifferenceoperationleadstoincompleteextractionoftheinternalinformationofthetarget,theGaussianmixturebackgrounddifferenceadaptivelyadjustedbythelearningrateisused.Thedifferenceachievesanadaptiveupdateofthebackgroundmodelbysettingtheframenumberthresholdandadoptingdifferentlearningratesbeforeandafterthethreshold.Atthebeginningofthemodelcreation,therateofiterationofthebackgroundmodelisincreasedbythefasterupdaterateofthemodel,andthe“ghosting”causedbythemotionoftheobjectiselimina-ted.Aftertheinterferenceinformationinthebackgroundmodeliseliminated,thelearningrateisadjustedbasedonthedifferencebetweenthetargetpixelandadjacenteightpixelsinthecurrentframeandthebackgroundmodel,therebyimplementingadaptivecorrectionofthebackgroundmodelandsolvingtheproblemofmisjudgmentandlossoftargetsgener-atedduringthemodelupdateprocess.Theapproachcanincreasetheintegrityofthetargetimage.Atthesametime,tospeeduptheGaussianmixturemodeling,themodelredundancydecisionstrategyisadoptedtodeterminetheweightandpriorityoftheGaussiandistributions,andtheredundantGaussiandistributionsaredeletedtoavoidthetimeconsumptioncausedbytheredundancymodelsinthematching.Ultimately,thebalancebetweenalgorithmintegrityandalgorithmreal-timeareachieved.Tofurtherensuretheintegrityandcontinuityofthetargetedge,weusetheedgecontrastdifferencealgo-,whichisbasedonthetargetedgedetectedbytheCannyoperator.Thenumberofframesparticipatingintheedgerithmcontrastoperationisadaptivelyselectedbasedonthetargetmotionspeed,therebydecreasingthefalsepositiverateofthebackgroundpointandmakingtheedgeinformationascontinuousandcompleteaspossible.ResultSubjectiveandobjectiveevaluationmethodsarecombinedontheexperimentalresults.Subjectively,thebackgrounddifferencebasedonGaussianmixturemodeling(BD-GMM),thethree-framedifferencebasedonedgecontrast(TFD-EC),andtheproposedalgorithmareusedtodetectsingle-targetandmulti-targetvideoindifferentbackgrounds.Theresultsshowthatthetargetinformationobtainedbythealgorithmarecompleteandtheedgesaresmooth.Objectively,theproposedalgorithmimprovesthedetec-tionratewhileensuringahighaccuracyrateof95.23%,andtheintegrityofthetargetisimprovedby28.95%.Theseval-uesaresignificantlyhigherthanthoseofotheralgorithms.Intermsofspeed,thetimeconsumptionisreducedby29.18%comparedwiththatofthetraditionalGaussianmixturealgorithm,therebymeetingthereal-timerequirements.ComparedwiththeBD-GMMandTFD-ECalgorithms,bothsubjectiveandobjective,theproposedalgorithmissuperiortothetwoalgorithms.ConclusionTheexperimentalresultsshowthatbecausethealgorithmadoptsGaussianmixturebackgroundmod-elingbasedonadaptivelearningrate,itcaneffectivelysuppresstheinterferenceofadynamicenvironmentanddecreasethecomplexityofthealgorithm.Thethree-framedifferencealgorithmbasedonedgecomparisonensuresthetimelinessofthealgorithmandintegrityofthetargetedge.Therefore,theproposedalgorithmensuresreal-timeperformance,,andcanbewidelyusedinfieldssuchasintelligentvideosurveillance,militaryapplicationsrityandaerospace.,hasgoodinteg-,industrialinspectionKeywords:turemodelingmovingtargetdetection();GMMadaptivelearningrate;three-framedifference;edgecontrastdifference;backgroundmodel;Gaussianmix-第卷第/1期25/2020年1月刘伟,郝晓丽,吕进来/自适应混合高斯建模的高效运动目标检测1150引言)。2018运动目标检测是通过对视频图像的分析,寻找视频图像中目标运动所引起的帧间差异,从而有效检测和提取运动目标,是目标识别与跟踪的基础(许益成等,运动目标检测要求快速地获取视频图像中的运动目标,并尽可能保证所获取运动快速性是指获取运动目标的算法复目标的完整性杂度低,能够实时检测完整性包括目标内部的完。目标内部的完整指充分获取整和目标轮廓的完整运动目标信息,消除检测中由于前景区域被错判为背景所导致的漏检现象;目标轮廓的完整指目标边缘尽可能地连贯。。平滑、。。目前,3帧差分法以其独有的对场景中运动目标的敏感性,通过计算相邻帧图像间的差异度,达到然而也正是由于对运动快速获取目标轮廓的目的物体的高敏感,常会导致两个问题:)当物体运动场景过于复杂时,由于相邻帧图像中重叠区域缓慢、)在像素值未发生明显变化,导致空洞现象大、背景存在噪音及物体运动过快时,由于同一区域的像素值发生较大改变,相邻帧间差分会导致边缘信息的大量缺失及重影,影响提取运动目标轮廓的完整性,致使检测结果不够准确。21。1。针对问题),通常采用构建背景模型,以当前帧与背景模型的差分运算来提取运动目标,即根据视频图像中的每个像素点在时域上的分布情况构建各个像素点的颜色分布模型,通过目标像素与模型的匹配达到避免空洞的目的目前混合高斯背景建模能够提供高质量图像背景,既能够对复杂的场景进行建模,又能够在物体缓慢运动时充分获取目标信息,同时弱化光线变化和局部扰动的影响当前混合高斯背景建模在学习过程中,所有高斯分布的学习率都被设定为相同值(郭伟等,),忽略了在背景模型构建过程中,不同阶段模型的更新速率应该有差异这一重要事实,造成背景模型稳定后仍保持较快的更新速率,使得由运动变为静止的物体融入背景,导致漏检,减弱了对环境的适应能力;其次,在背景模型趋于稳定后,不需要过多的高斯模型来创建背景,而固定的背景高斯分布个数易造成系统内存的浪费,加大了运算量(王传云和秦世引,因此,如何根据图像信),使算法实时性降低2016。2018。(。。。Hu和20172016Zheng等人(为此,首先利用息自适应选择模型的更新速率,以及如何实现视频图像中背景模型的实时更新是混合高斯背景建模的)提出了一种基首要问题于混合高斯模型的运动目标检测算法3帧差分方法实现运动区域的粗分割,之后在混合高斯背景建模的过程中,依据高斯模型权重的变化决定背景模型数量的增加与删除,使高斯模型个数不该方法提高了算法的检测效率,断适应每个像素但是混合高斯建模采用固定的学习速率,不能快速适应环境的变化,易造成运动目标的误判或丢失。)提出了一种基于改进混合高斯模型Ma的自适应运动目标检测算法根据每个像素的灰度值,自适应地选择高斯分布的数量来学习和更新背景模型并采用形态学方法消除阴影该算法具有良好的适应性,但其学习率无法依据所得图像与目标图像的差异度进行调整,使模型的可靠性减弱问题发生在目标边缘,导致二值化图像会存在大量的边缘缺失;另一方面,在目标快速运动时,相邻图像帧的像素信息相差过大,目标边缘会产生重影等人(帧差分与数学形态相结合的检测算法,但由于像素点的扩充及消除,使得图像中连通区域的大小发生改变,很难得到完整且面积接近真实目标的检测结果)的产生,一方面是由于针对这些问题,)提出空洞2016Chu。“”。。。23。完整、本文的创新点如下:。1因此,目前的检测算法存在以下问题:)目标图像的空洞问题,当物体运动缓慢或对比度低时,前景图像中部分区域被误判为背景,导致检测准确性)无法在完整低获取运动目标的同时有较低的算法复杂度,达到完整性与实时性的平衡)目标边缘信息获取不完整。3。2。33。针对上述问题,本文提出了具有自适应混合高首帧差分法用于运动目标检测斯背景建模的先,为保证算法的高效性,在目标提取上,采用帧差分法快速提取运动目标的轮廓信息;其次,为进一步适应光照及动态变化的场景,采用具有自适应学习率的混合高斯背景建模,以避免目标内部信息的空洞现象;最后,为进一步避免目标边缘的缺失及重影,采用边缘对比差分算法,根据目标速度的不同,自适应地确定参与边缘对比运算的最优帧数,以降低背景点的误判率,使边缘信息尽可能地光滑连续、116Vol.25,No.1,Jan.2020。1。)提出一种具有自适应学习率的混合高斯背根据目标图像的检测效果,自适应调景建模方法。在模型创建之初,选择较大的学习率增整学习率加高斯模型的权重和均值,以加速背景的更新速率,;在背景模型中的干扰消除物体运动造成的”信息去除之后,依据提取结果合理选择学习率,以保证模型的可靠性鬼影“332NCanny)提出一种基于边缘对比的帧差分算法。算子检测得到的边缘为基础,根据目标运以,从动参数自适应获取参与边缘对比的最佳帧数而降低背景点的误判率,使得目标边缘连续且完整。)为解决目标获取完整性与算法实时性之间的矛盾,考虑到对所获运动目标的轮廓信息的精度要求不高,本文利用帧差分法快速的优势,完成运动目标轮廓的提取;考虑到高质量的背景建模是消除空洞的前提,本文利用混合高斯建模生成高精度为了加快混合高斯建模的速度,采用的背景模型模型冗余判定策略,通过判定高斯分布的权重及优先级,将多余的高斯分布删除,避免冗余模型在匹配时消耗时间,最终达到算法完整性与算法实时性的平衡。3。1研究现状)3”“。和Lin。3BiaoVibe鬼影现象(帧差分的背景建模和鉴于快速性与完整性直接决定了目标检测的实用性及检测结果的质量,为了快速提取目标,通常采其中,基于用基于的背景建模将当前帧像素点与所建立的样本Vibe集进行匹配,该方法运算速率快,易于实现,但无法充分获取目标,且存在,帧差分依据相邻图像间的差异获取目标,2017实时性强,虽然提取的目标信息存该方法计算简单、针对上述问题,高在缺失,但能准确获得目标轮廓。)提出基于改进健焮和陈健(算法的运动目标检测方法,在初始时期先使用算法进行检测,当目标像素在图像中所占比例超过设定阈值时,帧差分检测运动目标,该方法运算速率快,易改用于实现,且能减少光照变化对检测结果的影响,但所得目标的边缘图像模糊,未准确提取所有特征信息。帧差分法与光流Han法的运动目标检测算法,该算法选择角点检测提取目标区域以降低算法复杂度,并引入采用大)提出了一种结合等人(Harris20172015ViBeViBe33帧差分3为了保证(3。)的津法(帧差分算法与光流法检测结果融OTSU该方法可以较完整地检测移动物体,并满足实合时性要求,但所得运动目标仍存在信息丢失的现象。帧差分算法具有计算简单由于抗干可扩展性强、、扰能力强等优势,因此本文采用帧差分算法对运动目标轮廓进行检测,以提高算法实时性。然而以快速性为优势获取运动目标的33法,容易产生空洞及边缘不完整等缺陷所获目标内部信息的完整性,通常采用。))LK。LK)光流法和背景差分法Lucas-光流法通过各Kanade个像素的矢量特征对图像进行动态分析,得到完整目标,但计算量过大,导致实时性和可用性差(李成美等,背景差分法是根据当前帧与背景模型之间的差异,获取运动目标的位置信息,因此需要目依靠稳定的背景模型来保证所获目标的完整性前,建立背景模型的方法有均值背景建模(亢洁和等,李晓静,背景建模(2018。。。。20182016、CodeBookZhang)和单高斯背景建模(杨文浩和李小曼,)2018但上述方法建立的背景模型适用场景单一,在等复杂背景下容易过滤掉部分重要信息,产生较大误差而基于混合高斯建模的背景差分法以不断更新背景模型的方式保证所提取目标的完整性,可以有效避免复杂环境对目标提取的干扰(杜鹃和吴芬),但模型更新速率的固定使得算法复杂度芬,增加,实时性受到影响因此本文提出基于自适应学习率的混合高斯背景差分法,通过背景模型的自适应修正,实现目标内部信息的充分获取,并删除冗余的高斯分布,提高算法的实时性2017。。。。He2018等人(为进一步确保目标边缘的完整及连续,目前在)提出了一种基于改边缘提取方面,它使用结构元素进形态梯度的图像边缘检测算法直接处理图像的特征信息,并选择不同形状和尺寸该方法可以有效检测的结构元素对图像进行处理图像边缘信息,较传统的边缘检测算子抗噪能力更强,但易受动态环境的影响,在光照突变时,存在无)提出基于法获取边缘的现象图论的边缘提取算法,将图像看做无向图,并以权值的均值作为阈值,通过节点的保留与更新设置其灰度值,从而获得边缘图像该方法能克服传统边缘不完整的问题,但当目标与背算子所存在的不连续、景对比度低时,边缘信息无法提取鉴于此,本文提出基于边缘对比差分的检测算法,根据运动目标参张宁波等人(2016。。。第卷第/1期25/2020年1月刘伟,郝晓丽,吕进来/自适应混合高斯建模的高效运动目标检测117。鬼影因此,本文提出自适在动态环境中的适应性减弱应学习率的混合高斯建模方法,设定帧数阈值,TH当小于帧数阈值时,加快背景的更新速度,以消除由;当大于帧数阈值时,减于目标运动造成的”慢更新速度,并依据检测效果对学习率进行调整,保证模型的可靠性,以防止过度更新造成的目标丢失。从而达到背景模型的自适应更新,解决模型更新过程中产生的目标误判及丢失问题,学习率的计算式为“α数自适应选取参与边缘对比差分的最佳帧数,从而获取完整的目标边缘,该算法能有效克服光照的影响,自适应强且获取的边缘更完整。2基于自适应学习率的混合高斯背景差分α”“。2016光照突变、在现实场景中,目标缓慢运动物体、遮挡等都易导致运动目标丢失及不完整(张金敏和王斌,),若直接采用传统混合高斯建模,以固),定的学习速率来更新模型(杜鹃和吴芬芬,取值过小易造成目标的丢失及误判当学习率时,由于模型更新速度不及时,易出现现象;取值过大时,容易将运动缓慢的目标判断为背当景,出现误检因此,本文提出自适应学习率的混合。高斯建模方法2.1问题与解决思路α鬼影2017。TH为了更好地消除动态环境对目标获取的影响,需要提出一种高质量且时间复杂度低的背景模型创建方法本文主要从以下两点进行改进:。)采用一种背景模型更新速率不断改变的方1,并在阈值前后采用不同通过设定帧数阈值法的学习速率,以实现背景模型的自适应更新该方。法在模型创建之初,为消除物体运动造成的鬼,通过较快的更新速度,增加高斯模型的权重及影”均值,以加速背景更新在背景模型中的干扰信息去除之后,以目标像素与相邻像素在当前帧与背景模型中的差值作为混合高斯背景更新的参考量,从而调整学习率,保证模型的可靠性。。“8。f)2。。2016帧,对高斯分布进行一次扫描)采用消除冗余模型以加快建模速度由于模型更新过程中,未被采用的高斯分布仍存在于内存中,加速消耗内存资源,造成算法运行速度慢,时间复杂度高(张金敏和王斌,为消除模型冗余,需要每隔检查及优先级,如果某个高斯分所有高斯分布的权重w和(),则布同时满足将该高斯分布判定为多余的高斯分布,并删除该高斯分布,从而避免了冗余模型在匹配时所消耗的时间,提升算法的运行速度2.2自适应学习率t
随着全球能源和环境问题越来越严峻,航运市场低迷和竞争的日益激烈,节能减排已成为航运业的迫切需求。船舶纵倾优化具有成本低、易实现和效果佳等优点,是一种更好的节能减排方法。以KCS集装箱船在设计吃水时平吃水状态为基础,对船舶分别进行不同纵倾状态调节,利用RANS方法和切割体自动划分网格技术,计算船舶在不同首倾和尾倾状态下的阻力数值。结果表明,在不考虑水深影响的情况下,KCS集装箱船在不改变船舶航速、载重量的前提下,可以通过纵倾优化调节减少船舶阻力。
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为科学合理地评估装备的保障性水平,更好地发挥装备的作战使用效能,提出了一种基于偏最小二乘(PLS)的小波神经网络(WNN)装备保障性评估方法。该方法在系统分析基础上,构建了装备保障性评估指标体系;利用PLS提取诸多指标数据的主元特征;并利用获取的主元特征构建WNN模型,进而完成装备保障性评估。仿真结果表明,所提出方法的平均相对误差可达到0.0096,比单一WNN模型评估效果有了改善,从而验证了它的可行性和有效性。
扫描干涉光刻机移相锁定是实现大面积高精度全息光栅曝光拼接的关键之一。为了实现大面积高精度全息光栅高精度曝光拼接,针对扫描干涉光刻机步进扫描拼接轨迹,重点开展了移相锁定系统的研究。在零差移频式相位锁定分系统和外差利特罗式光栅位移测量干涉仪的基础上,阐述了扫描干涉光刻机的新型移相锁定系统原理。针对新型的移相锁定系统原理,构建了移相锁定控制系统实验装置。最后,基于移相锁定控制实验装置,针对移相锁定定位性能,开展了移相锁定定位控制实验以及影响控制精度的因素分析,实现了±3.27nm(3σ,Λ=251nm)的定位控制精度;针对移相跟踪控制性能,在移相跟踪控制精度实验分析的基础上,利用陷阱滤波&PID控制实现了±4.17nm(3σ,Λ=251nm)的跟踪控制精度。关键词:扫描干涉光刻;零差移频式相位锁定;外差利特罗光栅干涉仪;移相锁定控制;陷阱滤波
凯威特单层球面网壳结构的稳定性对初始几何缺陷非常敏感,特别是节点位置安装误差造成的结构曲面形状偏差.由于单层网壳结构各节点之间由刚性杆件连接,因而不同节点的位置偏差具有相关性.理论分析和实测数据均表明,单层球面网壳结构中节点距离越远,节点位置偏差的相关性越弱.根据对节点位置偏差相关系数的计算推导和分析,建立以节点空间距离为自变量的相关系数函数,提出初始几何缺陷相关性的分式函数计算模型,并给出具有相关性的初始几何缺陷生成方法.建立凯威特单层球面网壳结构数值模型,根据提出的分式函数模型生成具有相关性的初始几何缺陷,将缺陷引入模型并进行整体稳定性分析,结果表明缺陷相关性会对结构整体稳定承载力产生明显影响.进一步对缺陷相关性进行参数分析,将不同相关程度和不同规模大小的缺陷引入模型中并计算结构整体稳定性,结果表明:初始几何缺陷较小时,相关性总是有利于结构稳定性;而缺陷较大时,结构稳定承载力会随相关性增强先减小后增大,中等程度相关性会对结构稳定性产生不利影响.因此,忽略缺陷相关性可能会使凯威特单层球面网壳结构稳定承载力的计算结果偏于危险,取相关系数为0.5进行分析,能有效考虑
该文基于逆透视变换技术提出了一种车道线检测方法。将道路图像映射为逆透视图,用二维高斯滤波器对图像进行滤波,然后进行阈值处理;用Hough变换提取车道线的线条曲线,利用三阶Bezier样条曲线拟合算法进行直线拟合,获得车道线的检测结果。实验表明,该方法在图像较清晰的情况下,检测近距离的车道线获得了较好的效果,适用于平坦路面下的白色和黄色等车道线检测。
多信道应急通信网络吞吐量较低会造成网络阻塞,导致应急网络调度时间过长。针对上述问题,提出一种多信道舰船应急通信网络吞吐量优化调度方法。分析多信道应急通信网络的分布特征,对多信道拓扑结构进行设计,通过对网络路由需求的确定,对数据进行分析,得出最佳的调度方案,计算海上观测平台通信网各通道的最大吞吐量,保证每条链路都保证一个最小的吞吐量,使得网络满足约束条件的最低要求,使得整个网络的总吞吐量达到最大。实验结果表明,多信道应急通信网络吞吐量优化方法能够更快速地实现信息优化,降低信息交互过程消耗的能量,对于海上安全行驶有重要意义。
基于分布式电驱动系统,设计转矩矢量控制提高分布式驱动电动客车操纵性能。针对大客车转向时的载荷变化大,以及轮胎、悬架、转向系耦合特性强的特点,采用多项式描述前后轴等效侧向力和回正力矩与侧偏角关系,并设计质量估计算法在车轮垂向载荷变化时对侧偏刚度进行修正。考虑车辆非线性特性,定义车辆理想转向特性,并设计不同转角与车速下的直接横摆力矩控制前馈项。为提高控制器鲁棒性,采用抗积分饱和的滑模变结构控制算法设计直接横摆力矩控制反馈项。仿真和试验结果表明,施加操纵性改善控制后,车辆更接近中性转向,蛇行试验峰值转角平均值降低21%以上,操纵性能显著提升。
煤矿输送带修复点也是易损点,对其准确定位并开展性能监测是输送带健康状态监测的重点。采用高频射频识别技术,基于本安设计准则,研发了煤矿输送带修复点状态监测系统。信息录入系统硬件由ARM主机和KLM930型读写装置组成,软件由LabVIEWforWinCE开发。实时定位及监测系统硬件由STM32单片机、KLM930型读写装置、SDW型串口屏组成。选用KLP1504型无源电子标签为定位单元标签,选用KL9414型无源电子标签为监测单元标签。实验表明该系统能够准确读取粉尘等复杂环境下修复点的定位信息和运行状态信息,具有较高的准确性和稳定性,为煤矿输送带健康状态监测、减少安全事故提供了新的解决方案。
文章研究了机械阻抗板吸声结构性能与板面积的关系,通过分析获得了机械阻抗板吸声结构的声品质因子和相对声阻率随面积变化的关系式,在此关系式的指导下讨论板面积增大对结构吸声性能的影响。结果表明:对相同材料制成的机械阻抗板吸声结构,随着板边长从0.1m增大到0.6m,结构的吸声频率向低频移动,吸声带宽稍微变窄,吸声系数先增大后减小。板面积扩大后需要调整板质量和黏弹性材料的阻尼,以保持结构的吸声峰频率不变,同时能够提高吸声系数的峰值,拓宽吸声频带。掌握机械阻抗板吸声结构性能随面积变化的规律对实际工程应用有指导意义。
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