摘要：In this paper, we present a robust subneighborhoods selection technique for feature detection on point clouds scattered over a piecewise smooth surface. The proposed method first identifies all potential features using covariance analysis of the local- neighborhoods. To further extract the accurate features from potential features, Gabriel triangles are created in local neighborhoods of each potential feature vertex. These triangles tightly attach to underlying surface and effectively reflect the local geometry struc- ture. Applying a shared nearest neighbor clustering algorithm on ~ 1 reconstructed normals of created triangle set, we classify the lo- cal neighborhoods of the potential feature vertex into multiple subneighborhoods. Each subneighborhood indicates a piecewise smooth surface. The final feature vertex is identified by checking whether it is locating on the intersection of the multiple surfaces. An advantage of this framework is that it is not only robust to noise, but also insensitive to the size of selected neighborhoods. Ex- perimental results on a variety of models are used to illustrate the effectiveness and robustness of our method.

摘要：Meshed surfaces are ubiquitous in digital geometry processing and computer graphics. The set of attributes associated with each vertex such as the vertex locations, curvature, temperature, pressure or saliency, can be recognized as data living on mani- fold surfaces. So interpolation and approximation for these data are of general interest. This paper presents two approaches for mani- fold data interpolation and approximation through the properties of Laplace-Beltrami operator （Laplace operator defined on a mani- fold surface）. The first one is to use Laplace operator minimizing the membrane energy of a scalar function defined on a manifold. The second one is to use bi-Laplace operator minimizing the thin plate energy of a scalar function defined on a manifold. These two approaches can process data living on high genus meshed surfaces. The approach based on Laplace operator is more suitable for manifold data approximation and can be applied manifold data smoothing, while the one based on bi-Laplace operator is more suit- able for manifold data interpolation and can be applied image extremal envelope computation. All the application examples demon- strate that our procedures are robust and efficient.

摘要：针对混合澄清槽搅拌装置运行工况的特殊要求,以改善其滑动轴承使用性能及寿命为目标,选用和研制WC-VC-Ni-Cr-Mo金属陶瓷复合材料(WN20)和铁-镍-铬-石墨-二硫化钼自润滑复合材料(FC13).考察了复合材料的微观组织、力学和摩擦学性能,结果表明WN20金属陶瓷复合材料具有优异的力学性能,FC13金属基自润滑复合材料在干摩擦状态下具有良好的自润滑和抗磨损性能,是滑动轴承组件摩擦副轴瓦的合适材料.根据固体润滑滑动轴承的设计原则,设计滑动轴承组件结构及相应的润滑方式.采用C13金属基自润滑复合材料制造轴瓦,并通过嵌入特种润滑剂的方式进行辅助润滑,与WN20金属陶瓷轴组成摩擦副时,滑动轴承组件表现出优异的摩擦磨损性能,经过250 h摩擦试验,摩擦系数和轴瓦温度无显著变化,摩擦系数为0.08,轴瓦径向磨损量为3.8μm,均满足混合澄清槽搅拌装置的使用要求.

摘要：为了解决传统图像水印算法对遥感图像进行版权保护时修改宿主图像的问题,并提升遥感图像水印算法的鲁棒性,提出一种基于二维经验模态分解(BEMD)和离散傅里叶变换(DFT)的遥感图像零水印算法.首先利用BEMD对宿主图像进行多尺度分解,得到内蕴模态函数和余量,并对余量信息进行8×8分块DFT,将高频系数构建成系数图像;然后使用Arnold变换对水印图像进行置乱处理,提高水印图像的安全性;再调整水印图像大小,解决水印嵌入过程中宿主图像和水印图像在图像尺寸匹配上的问题;最后将DFT分解的系数图像和水印图像进行异或操作构建特征图像,实现遥感图像零水印的构建.选取大量遥感图像和水印图像进行实验,结果表明,所提算法能有效地抵抗各类滤波、锐化、直方图均衡、伽马变换、噪声以及缩放等攻击.在12种攻击60种参数情况下,提取的水印图像95.0%与原始水印图像的归一化相关系数值超过0.990.与传统遥感图像水印算法相比,所提算法保证了宿主图像的无损性,使保存在公证机构用来版权保护验证的特征图像不会对宿主图像造成任何破坏,并具有较好的鲁棒性.

摘要：针对受污染的海上疏松砂岩油井所需的最优压裂规模不确定问题,开展了不同裂缝长度和导流能力对油井生产的影响规律研究。采用油藏数值模拟和压裂效果分析手段,设计了裂缝规模优化计算方法。研究表明:污染程度对油井的影响明显大于污染半径,明确了短缝高导流能力的目标是削弱污染程度;裂缝半长大于污染区范围后油井生产具有含水上升趋势,裂缝半长优化为污染半径;储层渗透率越高,裂缝导流能力增大带来的油井提液幅度越趋于平缓,所需导流能力相对越小。

摘要：为了解决当电磁铁外型相同如何使电磁力最大的问题,将现有电磁铁设计思路应用到圆柱型电磁铁设计中,并采用改进的混合粒子群方法优化电磁铁内部结构参数。运用等效磁路法推导出电磁铁数学模型,并通过Maxwell有限元仿真对比验证准确性,然后采用单目标优化方法,得到影响电磁力的参数,最后采用改进的粒子群算法进行多目标优化,得到优化后的参数值。得到的几组优化数据表明:多目标优化方法得到的有效工作区域电磁力更大,仿真结果表明优化后的电磁力综合提高20%,证明优化方法有效。

摘要：在计算机辅助设计与逆向工程应用中,针对缺乏拓扑连接关系的点云数据,提出了基于经验模态分解(EMD)的点云数据平滑与增强算法。首先,以点云模型的拉普拉斯矩阵坐标与法向的内积作为EMD输入信号,提取点云模型输入信号的极值点作为插值节点计算信号的上下包络;然后,为实现特征保持的EMD信号分解,通过检测点云数据上特征点,并在计算信号上下包络的过程中作为约束,克服传统EMD算法无法保持特征的局限;最后,迭代地从输入信号中减去上下包络的均值得到内蕴模态函数(IMF)和余量,并通过设计滤波器实现了点云数据平滑和增强。实验结果表明,本文算法有效地将EMD推广到三维散乱点云数据中,扩大EMD在三维几何中的应用范围,并在点云数据平滑和增强方面取得了很好的效果。

摘要：为了在降噪的同时保持点云的几何特征,并较好地处理离群点,通过对传统的法向量修正方法进行改进,提出基于L1中值滤波的点云平滑方法.根据核回归估计理论建立一种法向修正的框架,并在此框架下引入二阶Hessian矩阵,提高了法向估计的精度;以经典的L1中值理论为基础,提出一种迭代降噪的方法,并指出了该方法与mean-shift方法和双边滤波方法的联系.实验结果表明,该法向修正及点云平滑方法简单、有效,在处理原始点云时具有优势.

摘要：民航有线通信工作与缆线的主干配线资料、电缆光缆路由图纸、管道路由图纸等有线资料密不可分。为了快速准确地定位故障点,必须先做到对有线资料的快速检索、定位。运用VF8.0数据库管理技术设计了民航有线资料管理系统,不仅实现了对有线数据资料、图纸资料的有效管理,还做到了数据的实时筛选、修改、备份等工作。

摘要：为了有效地提取点云数据中的特征信息,针对采自分片光滑曲面的散乱点云数据,提出一种基于局部重建的鲁棒特征点提取方法.首先基于局部邻域的协方差分析计算每个数据点的特征度量,并通过阈值过滤获取初始特征点集合;然后在每个初始特征点的局部邻域内构建不跨越特征区域,以反映该点局部特征信息的三角形集合;再利用共享近邻算法对构造的三角形法向进行聚类,得到对应局部区域数据点的分类集合;最后对每一类点集拟合平面,通过判断该点是否同时落在多个平面来进行特征点提取.实验结果表明,该方法简单、稳定,对局部邻域选取的大小不敏感,具有一定的抗噪能力;能够在有效提取显著特征的同时,尽可能多地保留相对较弱的特征.