摘要：针对水平方向振动体的能量回收问题,设计一种基于电磁阻尼的振动能量回收装置,装置主要包括振动台、电磁阻尼器和稳压电路。有别于传统的重力方向上的电磁振动体能量收集装置,水平方向运动的振动台更有利于模拟高层建筑的实际的振动环境;为了减小滑动摩擦带来的能量损耗,设计了基于滚动轴承的电磁阻尼器;针对传统能量回收装置中单个线圈收集的能量功率偏低问题,提出增加单只线圈匝数和多只线圈串联的改进方法。在此基础上,设计了低功耗稳压电路,极大地提高了能量转换效率。实验表明:装置收集的能量输出功率可达20mW,为低功耗无线传感器节点供电提供了一种解决方案。

摘要：针对现有焊缝检测存在换能器尺寸大,带宽窄,成本高和应用灵活性差等局限,该文研制出一种八通道压电微型超声换能器阵列探头。阻抗频率和回波特性测试结果表明,理论模型能有效地指导超声换能器阵列设计,工作频率偏差不超过2%,-6 dB相对带宽可达87.85%。利用探头实现了对25 mm厚度的标准对接钢板试块内部缺陷的准确识别,检测分辨率优于1 mm。该探头体型小且各阵元能独立或协同工作,扫描模式应用灵活,可为焊接钢板的健康监测提供技术参考。

摘要：头部姿态估计在人机交互、辅助驾驶等应用中起重要作用,但因受到光照变化、部分遮挡、不同面部外观差异等因素的影响,导致头部姿态估计的准确率不高。提出一种基于遮挡和几何感知模型的头部姿态估计方法,在预处理阶段采用多任务卷积神经网络进行人脸检测,减小背景环境的干扰,并进行图像增强操作以减小光照变化带来的影响。设计面部遮挡感知网络感知人脸的遮挡区域,从而提取信息量丰富的未遮挡面部特征。为充分利用面部的几何信息,采用堆叠胶囊自编码器对人脸各部分的姿态和位置进行编码,得到面部各部分间的几何关系。实验结果表明,该方法在AFLW2000数据集和BIWI数据集上的平均绝对误差分别为3.91和3.55,能有效提高头部姿态估计准确率,在复杂环境下的鲁棒性较好。

摘要：井下动液面深度是掌握地层动态和确定采注方案的重要依据,对油井的安全生产至关重要。针对传统的井下动液面深度检测仪存在检测精度低、设备自检难以及人机交互差等3种问题,研制了一种基于声波测距法的新型智能化井下动液面深度测量系统。考虑到井下回波信号弱、噪声干扰大的问题,采用巴特沃斯二阶低通滤波器与24位高精度ADC相结合的模数转换电路,实现了声波信号采集的低噪声与高精度;针对仪器自检难题,提出了一种可存储式井下声波信号模拟器设计方案;为了提升人机交互体验,新增了语音交互技术,便于用户操作并了解仪器当前工作状态。经实验测试,该系统噪声均方根值小于5μV、采集电路信噪比约为108.6 dB。在实际油井深度测试中,与对标仪器的绝对误差在0.7 m以内,测试结果表明该系统能够满足油田的现场生产需求,为井下动液面深度检测提供了新的解决方案。

摘要：基于井下超声换能器在不同环境下表现出的差异性,为了减少环境变化造成的换能器功率损耗增加,影响流量计检测精度,设计了超声换能器的发射电路及其动态阻抗匹配检测方案。首先分析了换能器的等效电路模型,得到不同温度下超声换能器的阻抗曲线和相位曲线,在此基础上利用QT进行相应的上位机软件开发,设计完成整个超声流量计的动态阻抗匹配系统,最后在20℃的环境温度下进行了动态阻抗匹配系统功能测试。测试结果表明:该系统实现了超声换能器的动态阻抗匹配设计,可以通过上位机界面监测并调整换能器的阻抗匹配效果,具有很好的实用价值。

摘要：在工程建设范围不断扩大的背景下,工程测绘技术的需求随之增加。现阶段,建筑工人在测量业务时存在数据记录不方便和后期数据管理困难等问题。为了实现工程测绘数据的信息化管理,设计了一套测绘监测系统。通过Web前端的规范化设计,实现了地铁安全监测信息化系统相关数据与设备的在线监管,构建完善一体化的工作模式,有效减少了建筑工人的工作量,全面提高工程测绘的工作效率,达到规范高效测绘的效果。

摘要：针对传统双曲线定位模型求解计算较为复杂,低端微处理器无法满足实时定位运算需求的问题。该文对传统双曲线定位模型做出改进,研究了一种基于双曲线渐近线和TDOA的二维平面定位模型,并据此提出了一种三维空间目标定位的设计方案。利用Matlab软件分别对二维平面和三维空间的定位模型进行仿真验证,在STM32单片机上进行二者的运算速度对比,结果表明,该文所提出的定位模型在整体运算速度上要比传统模型快33%左右。

摘要：针对传统反演方法中存在着依赖初始模型和计算耗时较长等问题,提出了一种全新的基于深度学习的重力异常反演方法。首先基于先建立出大量重力异常体模型,然后对其进行正演模拟产生样本数据集;其次,设计出一种新的全连接反演网络,使用产生的样本数据集训练新的FCN反演网络,再对网络中的参数不断优化;最后,对理论模型和实测数据进行反演实验以此来检验文中方法的真实性和准确性。实验结果表明,该方法可以真实的反演出重力异常体的位置和重力化强度有一定的,学习能力强且有一定的泛化能力,能切实地解决重力异常数据的反演问题。

摘要：介绍了服务器CPU检测硬盘状态中BMC到硬盘这一通信过程,并通过CPLD芯片编程实现解析背板上Expander芯片发出的SGPIO信号,来控制对应的GPIO高低电平的输出,点亮不同的LED灯来显示硬盘状态;同时,展示了SGPIO协议在数据传输中速度快、稳定性高的特点。

摘要：在消化道疾病的诊断中,无线胶囊内窥镜(wireless capsule endoscopy,WCE)技术以其无创、无痛等特点得到了广泛的应用。然而,在诊断过程中,WCE会产生含有整个消化道大约55000张图像,仅靠医生通过人眼观察并作出诊断是既费时又费力的。随着人工智能技术的不断发展与进步,对医疗领域的研究也越来越多,研究人员利用深度学习的技术提出了去除冗余的胶囊内窥镜图像和检测出病灶区域的技术,有利于减轻医生的工作强度,提高医生的工作效率。因此,去除冗余的胶囊内窥镜图像的技术逐渐成为研究热点。利用深度学习的技术,设计并实现了基于深度学习的胶囊内窥镜视频摘要提取的方法,利用ResNet-50提取胶囊内窥镜图像中更为高级的特征,能够克服使用传统方法使用低级特征的局限性,同时使用三元损失函数和二元交叉熵损失函数作为总的损失函数,提升了模型分类的精度。实验结果表明,与现有的相关方法进行对比,基于深度学习的胶囊内窥镜视频摘要提取方法,能够帮助医生减轻工作强度,提高工作效率,具有临床应用价值。