基于深度学习的小样本墙壁缺陷目标检测及分类

近年来,无须人工干预的深度学习已成为缺陷图像检测与分类的一种主流方法。文章针对室内墙壁缺陷缺检测中数据集大多是小样本的问题,提出了相关的深度学习研究方法。首先,自制墙壁表面缺陷数据集（Wall surface defect dataset,WSDD）并对其进行数据标注,进而使用Faster RCNN和YOLOv5进行目标检测,两个模型的评价指标（Mean Average Precision,MAP）均高于0.517,表明本文采集的WSDD有效。然后,采用几种传统的数据增强方法（尺度调整、旋转和翻转）及图像拼接和图像融合的方法来扩充原始数据集的数量。最后,将增强前后的数据集分别用四种经典的深度卷积神经网络（ResNet34、ResNet50、DenseNet121、VGG16）模型进行测试,结果显示经过数据增强后,四种模型的识别精度明显高于增强前,分别为98.86%、99.47%、99.06%和90.25%,证明本文所采用的数据增强和深度学习方法缓解了数据集小样本的问题。     

多车场车辆路径问题及混合遗传算法

在多车场车辆路径问题中,综合考虑车辆的行驶路程和使用车辆的数量能有效降低配送成本,考虑了这两方面的因素建立了相应的数学模型,运用混合遗传算法进行了求解,并通过实例证明了模型和算法的有效性。     

批量生产模式下考虑设备运行负荷的预防维护策略

以批量生产模式下的单设备生产系统为研究对象,考虑设备在不同批量下运行负荷不同,建立了扩展混合非完美维护模型,并采用极大似然法对参数进行估计.考虑生产计划以批量为周期滚动更新,为确保同一批量产品的质量具有一致性,设定预防维护只能在批量转换时刻实施,提出了一种基于当前生产计划的动态预防维护策略.在每个批量转换时刻进行决策,随着生产计划的更新,动态决策出最佳预防维护时刻点.算例证明了考虑负荷的必要性和模型的有效性.     

三峡升船机卷扬提升系统和液压平衡系统的动态耦合分析

卷扬提升子系统是一个二阶系统，很容易进行动态特性分析，液压均衡子系统是一个一阶系统，无法求其动态响应．针对两个子系统的动态数学模型存在的特点，提出了一种动态耦合的综合理论分析方法，其核心是将液压平衡子系统的动态方程耦合到卷扬提升子系统的动态方程中，因为卷扬提升子系统是一个二阶系统，故综合动态方程最终是一个二阶方程．建立了耦合的数学模型，并用数值直接积分方法计算了提升过程中系统的动态响应．     

多故障并发下考虑部件经济相关性的串并联系统选择性维护决策方法研究

现代制造系统中大量集成机械、电子等技术的先进设备,增大了复杂系统因部件老化或故障而停机时维修决策的难度。以具代表性的复杂系统——多状态的串并联系统为研究对象,将选择性维护建模引入多状态串并联系统的非计划停机维修决策中。针对多故障并发下的串并联系统,对事后维修存在维修时长和费用限制等约束条件下,考虑部件间由于经济相关性导致的维修耗时和费用的依赖性,建立选择性维修优化模型,并将遗传算法用于模型求解中。算例结果显示,该方法能为多故障并发下的串并联系统的维修决策提供有效支持,且说明部件间经济相关性是影响维修决策的重要因素。     

基于二叉树的遗传算法求解设施平面布局优化

针对设施布局优化问题,使用二叉树的顺序遍历结构,结合设施顺序、相互关系及位置等因素形成新的染色体编码形式.以设施相邻性和随机原则相结合产生初始解,针对染色体的三段编码分别进行遗传操作,运用动态原则和反馈机制改进算法的惩罚函数.通过典型案例验算表明,本论文提出的算法在寻优效果和执行效率上有一定地改善.     

城市路灯照明智能控制系统的应用及研究

城市路灯照明以前大部分采用一个时间模块控制,这种控制方式在特殊情况或电缆被盗情况下,监控中心或道路运营部门无法及时知道及时修复,并且模块一般只能存储10天的路灯开启时间参数设置,时间的设置和修改比较费时费力。以北京机场高速公路机电大修项目中对路灯照明系统的改造为例,详细介绍了PLC电力监控及智能防盗器的集中解决方案,以期对业内人士有所帮助。     

基于均生函数-最优子集回归预测模型的青藏高原气温和降水短期预测

以青藏高原78个站点50年的逐年降水和温度数据为基础, 使用 SOFM 人工神经网络模型对高原的降水和温度变化进行了分区, 并采用均生函数-最优子集回归( MGF-OSR) 预测模型对青藏高原的降水和温度进行了5年情景的预测。预测结果表明:总体而言, 今后 5 年青藏高原的降水年际波动较大, 并没有显著的趋势;但青海东南和西藏东部部分地区有明显的减少。青藏高原的总体温度变化增加趋势显著, 仅高原东南部明显降温。     

基于高剪切分散乳化技术的黄芪中黄酮类化合物提取方法及动力学研究

利用高剪切分散乳化(High shear dispersing emulsifier,HSDE)技术为样品前处理方法,以甲醇为提取剂.通过单因素实验、L9(34)正交试验,优选出HSDE提取黄芪中4种黄酮类化合物(毛蕊异黄酮-7-O β-D葡萄糖苷、毛蕊异黄酮、芒柄花素、芒柄花苷)的最佳条件为:料液比1∶20,转速16000 r/min,时间180 s.在此提取条件下进行黄芪提取的动力学研究,结果表明,黄芪中4种黄酮类化合物的HSDE提取过程符合准二级动力学方程特征.以时间(t)为横坐标,时间与峰面积的比值(t/A)为纵坐标,进行线性拟合,方程分别为:毛蕊异黄酮-7-O-β-D-葡萄糖苷:y=0.00974x+ 0.00869,R2=0.99736;毛蕊异黄酮:y=0.00153x+0.01654,R2=0.9862;芒柄化素:y=0.00196x+0.02322,R2=0.98492;芒柄花苷:y=0.00527x+ 0.046,R2=0.99228.在实验的基础上推测其提取机理为气蚀效应、机械效应和剪切效应的协同作用.     

HPLC法同时测定油橄榄叶中的5种多酚类化合物含量

建立了HPLC法同时测定油橄榄叶抗糖尿病有效部位中的5种多酚类化合物含量。优选的色谱条件为:色谱柱:Sinochrom ODS-BP柱(250×4.6 mm,5μm);DAD检测器;检测波长:230 nm;流速:1.0 mL/min;柱温:30℃;进样量:10μL;流动相:水(A)+甲醇(B),梯度洗脱:0~5 min,30%B;5~20 min,30%B~52%B;20~25 min,52%B~50%B。在优选的色谱条件下,5种多酚类化合物能够得到较好的分离。日内RSD为1.4%~2.6%,日间RSD为0.8%~2.8%,回收率为97.1%~113.2%。方法可用于测定油橄榄叶及其抗糖尿病有效部位中的5种多酚类化合物的含量。