基于改进云推理算法的塔架结构损伤识别

为了解决塔架结构的损伤识别问题,提出了基于应变能和改进云推理算法的损伤识别方法。首先描述了云模型的基本理论和数字特征,并给出了模态应变能的基本公式;然后分析了X条件云发生器和Y条件云发生器的基本算法和运行步骤,借助灰云模型建立相应的前件云和后件云规则,考虑了测量噪声的影响,利用云发生器生成多组云滴,并利用多模式下云滴的确定度和生成值构建了基本云推理算法及其损伤识别指标。基本云推理算法中常会产生不均匀发散的云滴,从而使计算结果产生一定的偏差,为了降低云滴发散产生的偏差影响,提出了基于损伤模式数量加权的云推理改进策略。计算结果表明:云推理算法可以较好地应用于塔架结构的损伤识别,其识别结果明显优于传统的应变能耗散率指标方法;而改进云推理算法进一步提高了识别的精度,优于基本云推理算法。     

激光雷达辅助驾驶道路参数计算方法研究

针对特定场景辅助驾驶的需求,构建道路场景车载激光雷达三维扫描系统,并设计基于三维激光点云的道路参数提取与计算方法,包括路面宽度、横杆或桥梁或隧道限高、拐弯半径等等,为辅助判断道路的可通过性提供决策依据。测试和对比实验表明,所设计算法效果稳定、精度良好,在效率和自动化程度上有一定优势,可为辅助驾驶提供非常有益的决策参数。     

基于迁移学习的原子力显微镜成像恢复方法

受限于探针针尖结构尺寸,用原子力显微镜进行微纳测量时会产生图像边缘失真.提出了一种基于迁移学习的原子力显微镜成像恢复方法,通过迁移学习训练源模型和靶模型实现一维栅格成像恢复.该方法采用数学形态法中的腐蚀算法生成栅格点云数据,通过U-Net网络源模型从点云中提取针尖卷积效应的特征向量,将权重参数迁移至U-Net网络靶模型,靶模型在自适应正则化方法下进行监督学习.实验结果表明,该方法能有效恢复一维栅格的原子力显微镜测量图像,提高横向分辨力,可用于纳米栅格的线宽检测上.     

基于强度扫描上下文回环检测的激光雷达SLAM算法

基于激光雷达的同步定位与建图（SLAM）技术可以在未知环境中实现机器人的实时定位并构建环境地图。LOAM、Le GO-LOAM等经典激光SLAM算法仅依赖点云的几何信息进行位姿估计,忽略了强度信息具有有效位置识别的特性;同时采用迭代计算的方式进行点云畸变补偿,虽然精度有保证但带来了高消耗的计算。基于此,提出了一种基于强度扫描上下文回环检测的激光SLAM算法,同时利用点云的几何和强度信息,采用强度扫描上下文（ISC）作为全局描述符进行回环检测以减少漂移误差,此外,采用非迭代两步法实现点云畸变补偿,以降低计算成本。基于室外公开数据集和室内采集数据的实验表明,所提出的激光雷达SLAM算法可有效抑制里程计位姿漂移,相比仅利用点云几何信息位姿精度平均提高约50%（均方根值）,并在增加回环检测模块的情况下保证算法的实时性。     

基于直觉正态云的决策方法及其在风险评估中的应用

本文以船舶风险评估问题为背景,通过结合直觉语言变量、云模型和前景理论来构建风险型评价模型.首先,采用直觉语言变量表征决策者的主观评估信息;其次,利用云模型生成方法将直觉语言变量转化为直觉正态云,从定性与定量相结合的角度反映决策者的主观不确定性;此外,定义直觉正态云的距离和可能度公式,将其嵌入前景理论构建前景值矩阵;最后...     

基于三维激光扫描的铁路罐车点云优化处理方法

通过对三维激光扫描技术在铁路罐车中的应用研究,对扫描过程中发现的点云残缺及噪点问题进行研究分析,提出一种快速有效点云优化处理方法,新方法包括sp-H点云预处理和EtiG建模优化。验证试验表明,采用新的点云优化处理方法可以在较短时间内将扫描点云进行去噪及残缺修补,并能够快速高效进行模型重建,提升了不同工况环境下扫描点云的适用性,提高了扫描工作效率和准确度,铁路罐车容积测量结果的相对扩展不确定度达到2.4×10-3,为铁路罐车容积扫描最高准确度等级,为三维激光扫描相关技术的发展提供一定借鉴。     

大气云层分布的偏振激光后向散射研究

 利用大气激光后向散射垂直剖面图与消偏振度相结合的方法,分析CALIPSO卫星偏振激光雷达的后向散射信号。以2008年11月23日和24日的CALIPSO卫星数据为例,研究了北京地区大气中云层在可见光和红外光波段的垂直和水平分布特征。利用交互式数据语言IDL(interactive data language)得到大气后向散射强度的垂直分布及其消偏振度,根据垂直剖面图可以直观地观测大气中各成分（如气溶胶、低空云和卷云等）的空间分布情况,并且能清楚地显示大气边界层的高度,由消偏振度可准确获得云层的分布高度及厚度。观测数据的处理结果表明：在海拔高度3 km~7 km存在厚度为2 km~2.5 km的云,其消偏振度约为0.2。     

基于云理论的海洋水环境质量评价方法研究北大核心

建立了基于云理论的综合评价方法与系统的评价步骤,并以渤海湾某工程海域的水环境质量评价为例,检验该方法的可行性,结果表明该综合评价法具有简洁和易操作等优点.基于云理论的综合评价能更好的体现随机性与模糊性,评价结果更具实际意义.     

基于云理论的我国光伏产业产能过剩评估研究

基于云理论的评价方法,构建指标体系,利用云重心理论求出各指标的云模型,计算与理想状态向量的加权偏离度,以此衡量我国光伏产业产能过剩程度.该评价理论提高了评价结果的准确性,评价结果与实际情况吻合,表明该评价指标与评价方法具有较强的可操作性和科学性,并就此对光伏产业产能过剩的治理,提出了政策建议.     

面向不确定需求租户集的云服务智能匹配模型

为了解决云计算环境下由海量租户集和资源集间的不确定性因素引起的高质量云服务获取困难的问题,提出了一种描述动态异构租户集不确定性需求的方法.在此基础上,构建属性权重完全未知情况下的云服务智能匹配模型,排除了租户提交权值造成的偏差.神经网络以属性区间计算的相离度作为输入,服务满意度为输出来动态模拟租户集的不确定需求,运用萤火虫算法求解模型获取最优服务组合.最后,实例验证了神经网络的可靠性以及算法的有效性.实验结果表明,模型能有效获取高质量的云服务组合,优于传统的匹配方法.