基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

基于小波变换的图像低通去噪

提出了一种利用小波变换的多分辨率特性对图像进行低通去噪的方法,系统的阐述了其基本原理和核心算法,并对加噪后的图像实现了低通去噪处理。     

气动力星座保持的闭环控制研究

本文研究了利用气动力进行星座保持的闭环控制问题。提出了一种改进的半全局指数收敛闭环控制律，对于指定的任意大的有界域，利用不变集定理论上证明了该控制律的稳定性和抗干扰性，又提出了双ε法以提高响应速度。     

Z—连续偏序集P上σ^Z（P）的Soberity

Sober空间是介于T0空间与T2空间之间又完全独立于T1空间的一类拓扑空间，本文基于拓扑σ^Z(P），证明了Z－连续偏序集P上的拓扑σ^Z(P）当σD(P）≤σ(P）时是Sober空间。     

练内功求实效薄虚名树形象——七一○三厂求真务实抓6S管理

7103厂是从2004年4月5日开始试点推行6S管理工作的，取得经验后在工厂全面推行。如今，各项工作均取得明显成效，从生产一线到机关处室，现场管理得到明显改善，整理、整顿、清洁、规范、素养、安全六要素得到了充分的体现。3A公司的顾问师认为该厂推行6S工作之后，不仅生产环境得到了明显的改善，职工的素养得到了极大的提升，而且形成了职工积极参与6S管理的浓厚氛围，到处洋溢着变革创新的气氛，推行的总体状况达到了国内机加行业一流水平。     

在线点到点数据传输优化选择模型及其算法设计

最优点到点数据传输线路不仅依赖于其固有的传输时间,还依赖于数据总量,因为数据规模决定了加工次数和传输次数.本文首先建立了在线点到点数据传输网络选择的优化模型,给出了有向路代表集的概念,然后给出了一个时间复杂性为O（m^2logn）的算法产生有向路代表集.最后对静态和动态点到点数据传输有向路问题进行了研究,并给出了一个时间复杂性为O（m^2logn）的多项式时间的算法.     

基于粗集的调度Agent知识库建模研究

首先通过相识集、招标集、投标集和中标者的概念，描述了车间调度系统中的调度Agent与资源Agent间任务分配的招投标关系；运用粗集理论，基于任务的属性和资源Agent完全任务的成本、质量、负荷和时间等属性构造决策表；在分析了决策表的特征基础上，生成调度规则集，即调度知识库；最后给出车间调度Agent的调度过程算法。     

纳米-微米纤维复合形式对惯性粒子过滤性能影响的数值研究

考虑纳米纤维表面流体滑移效应,在二维简化模型下采用数值方法研究了纳米-微米复合纤维对惯性粒子的捕集行为。分析了纳米-微米纤维复合形式对粒子捕集效率、效率增长比例因子以及综合过滤性能的影响。结果表明:在微米纤维迎风面45°和90°处放置纳米纤维,可显著增大复合纤维对粒子的捕集效率,并对弱惯性或中等惯性粒子捕集表现出较高的过滤性能质量因子;而当纳米纤维位于微米纤维迎风面0°位置时,仅对3μm以下粒子的捕集效率起增大作用;纳米-微米纤维间距(δ)增大对粒子的捕集效率有增大作用,且与纳米纤维放置角度和所捕集的粒子大小均有关。     

线性四元树表示图象的距离变换

二元数组表示的图象使用的距离概念运用于线性四元树表示。指出棋盘距离特别适合于线性四元树。定义线性四元树的棋盘距离变换为树中各个黑四分形中心到最近边界四分形黑一白边界的距离。这里提出的距离变换算法主要特点是(1)它是一种代数方法,(2)各个四分形只计算一次距离,和(3)距离信息非常快地传递到区域内部。该算法可以推广到线性八元树表示的三维客体。