基于RBF神经网络的储油罐底板缺陷量化方法

提出一种基于RBF神经网络来提高漏磁检测对储油罐底板裂纹缺陷的量化能力的方法。首先利用有限元仿真计算了不同长度、宽度、深度和倾斜角度的槽型缺陷漏磁信号,分析漏磁信号分布规律并提取磁异常幅值和占宽作为磁信号特征量,探讨了磁信号特征量与缺陷尺寸之间的关系并组建样本集。其次,建立RBF神经网络与模拟退火算法相结合的量化模型,并使用样本集对RBF神经网络进行训练,预测缺陷大小及倾角。结果表明,磁异常特征量随缺陷尺寸及角度呈现不同变化规律,通过RBF神经网络建立复杂关系网,结合模拟退火算法可精确量化缺陷,样本集内缺陷平均量化正确率约为98.71%,样本集外缺陷平均量化正确率约为86.67%。因此,基于RBF神经网络并且结合模拟退火的方法可应用于漏磁检测对储油罐底板的缺陷量化,为储油罐的安全评估提供理论依据。     

基于HTTP自适应流媒体传输的3D视频质量评价

3D视频网络服务的关键在于提高用户的体验质量（QoE）,而体验质量往往会由于网络环境的变化及视频内容的不同而受到影响。传统的2D视频传输可以采用基于HTTP的自适应流媒体（HAS）速率自适应机制有效地利用网络带宽,提高用户体验质量。因此对于如何利用动态自适应流媒体技术实现至少需要传输两路视频流的3D网络视频服务已经越来越被关注。HAS技术的关键在于媒体质量级别的动态转换策略,主要研究了3D视频中不同视点比特率的变化对用户观看体验质量的影响。首先,建立一个主观数据库探讨块级客观质量与3D视频的视觉体验质量之间的关系,块级客观质量将随着比特率的变化而变化。其次,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的QoE模型,该模型可以通过块级客观质量有效地评估QoE,模型预测值和平均意见分（MOS）的皮尔森线性相关系数（PLCC）为0.906,可在自适应流媒体应用中为3D视频传输中不同视点的码率调整提供指导。      

波音737NG飞机燃油系统常见故障浅析

介绍了波音737NG飞机燃油系统中燃油盖板漏油、燃油泵低压灯亮等常见故障,并对系统原理进行了分析,讨论了故障隔离步骤的先后顺序,提出对应的快速处置方案,以便实际故障发生时能够快速处置而不偏离手册规定,达到安全高效的生产运行目标。