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51.
为了有效提取散乱点云上的特征点,针对现有点云特征提取算法采用全局统一的特征度量阈值易造成特征误判、漏判及需要多次人工调参的问题,基于离散Morse理论,提出一种自适应的特征提取算法。首先,采用基于局部邻域的协方差分析计算每个数据点的特征度量,标定潜在特征点。然后将潜在特征点与其邻域点在主方向上所形成的夹角平均值作为局部特征检测算子,利用该算子计算该点的离散梯度;最后,构建每个潜在特征点局部邻域内的Voronoi图,利用线性插值法计算离散点所在泰森多边形所有顶点的梯度构建离散梯度向量域,将离散梯度向量域中的梯度极值点判定为特征点。为提高算法的稳健性和抗噪能力,将离散梯度计算扩展到多尺度上,将邻域大小作为离散的尺度参数,多尺度地对一点进行判定。实验结果表明,该方法简单、稳健性好,不依赖于特征的尖锐程度,能在有效提取较尖锐特征的同时,尽可能多地保留较平滑特征。当噪声为0.03 dB时,可以有效地提取点云特征,而当噪声为0.05 dB时,尽管存在个别特征点消失的情况,但整体上显著特征点能够得到较好地提取,效果令人满意。 相似文献
52.
针对现有中央空调系统能源消耗严重的现状,基于可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)对中央空调系统进行变流量节能改造。分析改造后中央空调系统的结构组成和变频运行原理,并提出适用于冷冻水泵和冷却水泵的分段速温差控制和PID温差控制设计方案。控制硬件选用三菱FX3U系列PLC和台达VFD-EL变频器,软件选用GX Work2编程软件及力控组态软件。将控制方案进行实验验证,实验结果表明,所设计的两种控制策略不仅跟随系统末端负荷变化快速达到稳定运行状态,提高运行能效比,而且节能效果显著,节能率分别为40.2%和48.7%。 相似文献
53.
结合杰克逊界面理论、分子动力学模拟(MD)和密度泛函理论(DFT),对硅晶体(100)和(111)面生长过程中固液界面形貌进行研究,包括界面自由能变化、结构变化和生长位置吸附能等.通过杰克逊界面理论计算,发现(100)界面晶相原子和流体相原子在表面各占约50;时吉布斯自由能达到极小值,而(111)界面在表面占比约0;或100;时达到极小值,说明当热力学平衡时,(100)面趋向于粗糙面,(111)面趋向于光滑面;分子动力学模拟显示,随着生长的进行,初始光滑的固液界面在(100)面上会逐渐转变为粗糙界面,而(111)面则始终保持光滑界面生长;且在生长过程中,(100)面的生长速率明显高于(111)面,因为(100)面始终为粗糙面生长;DFT计算发现,(100)面上的所有生长位置吸附能接近,可以实现连续生长,(111)面吸附能则存在明显的差值,生长原子需要吸附在台阶处才能进行层状生长. 相似文献
54.
钢渣和污泥作为传统大宗固体废弃物,始终面临处理成本高、回收利用率低等问题,但其内部含有大量可利用物质,具有较高的资源化利用价值,现已成为国内外的研究热点。为了提高钢渣与污泥绿色、高效、协同资源化利用,综述了近年来国内外钢渣在建筑、道路、水处理、农业等领域资源化利用的研究进展,立足固废无害化、减量化,从钢渣和污泥的资源化进行分析与总结,指出不同研究方法的特点和优劣,为固废资源化利用提供参考。并基于我国发展现状对钢渣与污泥资源化利用的未来发展方向进行了展望,以期为固废处理行业的良性发展提供一定的理论支撑。 相似文献
55.
本文研究了开链及环状硅氢化合物中硅原子上取代基的电子效应和立体效应对Si-H键伸缩振动频率的影响。 相似文献
56.
57.
58.
碳酸二苯酯中微量杂质的高效液相色谱分析 总被引:10,自引:0,他引:10
碳酸二苯酯和双酚A产生酯交换和缩聚反应,制得聚碳酸酯.聚碳酸酯耐压、透明性好,在机械制造、电子电器、军事及照明工业.安全与医疗器械等许多方面有着广泛的用途,是一种性能优良的工程塑料.聚碳酸酯的色泽与许多因素有关.由于原料碳酸二苯酯在制造过程中,一些沸点与之相近的杂质极易残留在产品里.要想得到高质量的聚碳酸酯,必须使其每一种杂质含量控制在100μg/g以下.至今未见报道同时检测碳酸二苯酯中3种微量杂质的分析方法.因此,本文结合单位工艺研究建立了一种用液相色谱进行分析的方法. 相似文献
59.
OpenAI开发的人工智能聊天机器人ChatGPT自发布以来,受到了社会各界的广泛关注。凭借卓越的分析计算能力和良好的开放性,该模型已作为一种全新服务信息检索和问题解决的助手。平面桁架结构作为结构力学中的常见结构,在工程实践中通常采用刚度法编写计算程序;然而,初学者或缺乏力学背景的研究人员难以高质量地快速完成编程任务。本文首先简要介绍了ChatGPT的原理及应用,然后以使用ChatGPT快速生成平面桁架计算程序为例,探索并展示了ChatGPT辅助完成计算结构力学程序编制的卓越性能与具体使用方法,最后讨论了以ChatGPT为代表的生成式人工智能在计算结构力学程序开发中的应用和挑战。 相似文献
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