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1.
为了扩大镜像双目视觉传感器的视场范围,采用球面反射镜替换平面反射镜成为一种有效方案。但利用凸球面镜进行反射成像,将会导致图像质量和清晰度的下降,为此研究单相机镜像双目视觉传感器的光学特性。以离轴非中心式球面镜反射为研究对象,建立不同光学特性的成像模型,通过仿真和实验来定量分析球面镜参数对视场范围、分辨率和景深的影响,在给定工业相机和光学镜头参数的情况下给出双球面镜参数的设计方法。搭建基于单相机和双球面镜的视觉传感器,该传感器可以实现镜像双目视觉成像。通过分析基于球面镜反射的视觉传感器的光学特性,为新型镜像双目视觉传感器的设计提供了依据。 相似文献
2.
随着光学测量与遥感领域的不断发展,折反式光学系统对重量、体积和环境适应性等需求不断提高。基于增材制造技术的金属反射镜以其便于实现优化设计、快速制造和加工工艺性好等优点,逐渐获得国内外学者的关注与研究。与传统金属反射镜相比,增材制造金属反射镜可以提高反射镜的结构刚度,同时可实现更高程度的轻量化。增材制造反射镜可以满足光学系统对环境适应性和快速性的需求。本文首先讨论了金属反射镜的评价指标;其次,综述了国内外在基于增材制造技术制备金属反射镜领域的发展现状和技术参数,从增材制造金属反射镜的基体设计与制备和基体的后处理2个方面展开论述;然后,通过分析,总结了增材制造金属反射镜的技术路线和关键技术;最后,对增材制造反射镜的应用前景提出了展望。 相似文献
3.
以陶瓷基功能材料载体为研究对象,按照其生产工艺配方,研究了纤维种类(莫来石、氧化铝、氧化锆)及其添加量对陶瓷基功能材料载体性能的影响.在相同实验条件且不影响其功能化参数前提下,将其与未添加纤维的空白试样力学性能进行对比.结果表明,试样经1200℃烧成后,相比莫来石与氧化铝纤维增强的陶瓷基功能材料载体,氧化锆纤维的增强效果最好.当氧化锆纤维的添加量为0.8 wt;时,试样的吸水率和气孔率均较低,分别为2.0;、4.0;,相比空白对比试样抗折强度增强了42.4;. 相似文献
4.
睡眠呼吸暂停综合征(SAS)素有“睡眠杀手”之称。由于其诊断金标准多导睡眠监测仪(PSG)的限制,诊断率一直偏低。由于呼吸暂停发生时会引发心率节奏的变化,因此利用心电图(ECG)通过心率变异性(HRV)分析可以实现SAS的自动筛查。但是,ECG-SAS方法所用电极穿戴繁琐、材质致敏性较高,影响睡眠安适度。鉴于脉率变异性(PRV)分析与HRV分析高度相关,并且光电容积脉搏波(PPG)信号相对ECG信号获取方式更加简单,不仅电极不易致敏,而且更易于穿戴,对睡眠干扰小。由此,提出利用同步采集的PPG信号和ECG信号,应用相同的建模方法,比较二者的疾病识别能力。应用反向传播(BP)神经网络,分别建立PPG-SAS与ECG-SAS自动筛查模型,并采用十折交叉验证法及受试者工作特征(ROC)曲线对模型进行对比与评估。实验数据来源于MIT-BIH Polysomnographic Database,共8 248个样本,其中正常样本6 227例。首先采用三层BP神经网络,默认参数下建立PPG-SAS与ECG-SAS模型,使用十折交叉验证法及ROC曲线进行模型分类准确性的对比;然后依次改变影响分类性能的隐层节点数、训练函数以及传递函数,建立多个PPG-SAS与ECG-SAS模型,从中选取各自的最优模型再进行对比。通过比较识别率、预测率以及ROC曲线面积,采用默认参数的PPG-SAS模型优于ECG-SAS模型。通过比较平均分类准确率,隐层节点数为50、训练函数为一步正割算法、隐含层传递函数为双曲正切S型函数时,PPG-SAS模型得到的最高识别率与预测率分别为80.30%和80.13%;隐层节点数为50、训练函数为一步正割算法、隐含层传递函数为径向基时,ECG-SAS模型的最高识别率与预测率分别为77.60%和77.67%。以上实验结果均表明PPG信号的SAS分类能力较ECG信号更具优越性,由此证明了PPG信号筛查SAS的可行性及可靠性,为临床SAS病症的早期发现及诊断率提升奠定理论基础。 相似文献
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6.
深海采矿系统中悬臂式立管涡激振动分析 总被引:1,自引:0,他引:1
不同于传统的海洋立管, 深海采矿系统中的垂直提升管道可以被视为一个底部无约束的柔性悬臂式立管, 工作过程中同样面临涡激振动和柔性变形问题. 本文采用一种无网格离散涡方法和有限元耦合的准三维时域求解数值模型, 系统性地研究了不同流速下悬臂式立管的涡激振动问题. 结果表明: 悬臂式立管的横向振动模态阶数随折合速度增加而增大, 在一定折合速度范围内主导振动模态保持不变; 当主导模态转变时, 对应的横向振幅会发生突降, 但是当新的高阶模态被激发后, 立管振幅随来流速度增加而再次逐渐增大; 在相同的振动模态下, 立管底部位移均方根值随折合速度线性增加, 主导振动频率在模态转变时会出现跳跃现象; 特别地, 本文讨论了三阶主导模态下悬臂式立管的振动响应, 无约束的立管底部呈现出较大的振动能量, 且振幅的驻波特征随折合速度增加而逐渐增强; 本文比较了两端铰支立管与悬臂式立管的涡激振动响应特征, 两者在振幅和主导振动频率两方面均表现出了相同的变化趋势. 相似文献
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8.
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恒星光谱数据的分类是天体光谱自动识别的最基本任务之一,光谱分类的研究能够为恒星的演化提供线索。随着科技的发展,天文数据也向大数据时代迈进,需要处理的恒星光谱数量越来越多,如何对其进行自动而精准地分类成为了天文学家要解决的难题之一。当前恒星光谱自动分类问题的解决方法相对较少,为此本文使用了一种基于卷积神经网络的方法对恒星光谱MK系统进行分类。该网络由数据输入层、四个卷积层、四个池化层、全连接层、输出层构成,与传统网络相比具有局部感知、参数共享等优点实验。在Python3.5的环境下编程,利用Tensorflow构建了一个简单高效的具有四个卷积层的卷积神经网络,并将Dropout作用于全连接层之后以防止过度拟合。Dropout的基本思想:当网络模型进行训练时,把一些神经网络节点按一定的比例丢弃,使其暂时不发挥作用。Dropout可以理解成是一种十分高效的神经网络模型平均方法,由于它不依赖于某些局部特征所以能够让网络模型更加鲁棒。实验中使用的一维恒星光谱图是取自LAMOST DR3数据库,首先进行预处理截取光谱3 600~7 300 Å的部分,均匀采样后使用min-max标准化法对其进行初始化。实验包括两部分:第一部分为依据恒星光谱MK系统对光谱进行分类,每一类的训练样本包含1 000条光谱数据,测试样本为400条光谱数据,首先通过训练样本对CNN网络进行训练,进行3 000次的迭代,用训练后的网络将测试样本进行分类以验证网络的准确性;第二部分为相邻两类的恒星光谱的分类,其中O型星数据集样本为250条光谱,其余类别恒星样本数据集均为4 000条光谱,将数据5等分,每次选取当中的一份当作测试集,其余部分当作训练集,采用5折交叉验证法求得模型准确率,用BP神经网络进行对比实验。选择对网络模型进行评估的指标包括精确率P、召回率R、F-score、准确率A。实验结果显示CNN在对六类恒星光谱进行分类时其准确率都在95%以上,在对相邻类别的恒星进行分类时,由于O型星样本量较少,所以得到的分类结果不太理想,对其余类别的恒星分类准确率都高于98%,以上结果都证明了CNN算法能够很好地解决恒星光谱的分类问题。 相似文献