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基于知识重用的模块化快速重组方法 被引量：1
1
作者 黄康 陈祥 +1 位作者 朱晓慧 夏公川 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期880-886,共7页
为了提高模块化重组的效率,文章提出了一种快速重组方法。该方法分析了能够描述模块化重组过程的知识组成、知识表达形式,从而构建知识库;利用知识库建立了模块匹配关系库、模块关系邻接矩阵以及模块匹配搜索算法,并进行重组定位;在模... 为了提高模块化重组的效率,文章提出了一种快速重组方法。该方法分析了能够描述模块化重组过程的知识组成、知识表达形式,从而构建知识库;利用知识库建立了模块匹配关系库、模块关系邻接矩阵以及模块匹配搜索算法,并进行重组定位;在模块知识库和匹配算法的基础上建立了接口约束向几何约束转化的流程。以某雷达典型结构的模块化重组为例,开发出快速重组系统,并验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 知识重用 模块化重组 模块邻接矩阵 模块匹配搜索算法 约束转化
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逆向工程中散乱点云变尺度配准算法研究 被引量：11
2
作者 林洪彬 刘彬 张玉存 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第14期1-6,12,共7页
针对传统散乱点云配准算法收敛区间与配准精度之间的矛盾,提出一种变尺度点云配准算法。构造一种基于重合点计数点云配准测度函数;对测度函数的高斯平滑过程进行研究,并对尺度参数对测度函数性能的影响规律进行分析;根据测度函数在大尺... 针对传统散乱点云配准算法收敛区间与配准精度之间的矛盾,提出一种变尺度点云配准算法。构造一种基于重合点计数点云配准测度函数;对测度函数的高斯平滑过程进行研究,并对尺度参数对测度函数性能的影响规律进行分析;根据测度函数在大尺度参数下平滑但存在极值偏移,在小尺度参数下全局极值位置精确但存在局部极值的特点,提出一种尺度参数可变的散乱点云配准算法;借鉴模拟退火算法的思想,通过对比选定Lundy退化策略作为算法的尺度衰减策略;采用曲率约束进行控制点筛选并利用快速高斯变换进行测度函数值的计算以提高算法效率;利用合成数据和实测数据进行对比试验,结果基于变尺度策略的散乱点云配准算法具有更加广泛的收敛区间和更高的配准精度。 展开更多
关键词 散乱点云 变尺度配准 曲率约束 快速高斯变换
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基于消失点检测与分段直线模型的车道线识别 被引量：10
3
作者 王晓锦 王增才 赵磊 《机电一体化》 2017年第5期41-46,共6页
提出一种基于消失点检测与分段直线模型的车道线识别方法。首先对高速公路图像预处理,采用基于消失点检测设定动态感兴趣区域(ROI)的方法,截掉预处理图像中包含天空等的无用信息,然后将动态感兴趣区域(ROI)均分为n部分,采用改进的极角约... 提出一种基于消失点检测与分段直线模型的车道线识别方法。首先对高速公路图像预处理,采用基于消失点检测设定动态感兴趣区域(ROI)的方法,截掉预处理图像中包含天空等的无用信息,然后将动态感兴趣区域(ROI)均分为n部分,采用改进的极角约束Hough变换检测直线段,最后利用分段直线模型拟合车道线。实验结果表明,不管是直道还是弯道,分段直线模型都有很好的拟合效果,继承了Hough变换鲁棒性强、实时性好的优点,避免了曲线模型复杂、计算量大的缺点,同时使直弯道识别统一化。平均一帧图像的处理时间能满足实时性的要求。 展开更多
关键词 图像预处理 消失点检测 分段直线模型 车道线检测 极角约束Hough变换
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双层预紧式多分支六维力传感器及其结构稳定性分析 被引量：3
4
作者 王志军 姚建涛 +1 位作者 侯雨雷 赵永生 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期23-29,共7页
提出一种双层预紧式多分支六维力传感器结构,并对其结构稳定性及工作有效性进行分析。由于所提出传感器采用单向约束的球面副,为保证结构稳定必须使传感器各测力分支在测量过程中始终受压,因此在使用之前需要对传感器施加一定的预紧力... 提出一种双层预紧式多分支六维力传感器结构,并对其结构稳定性及工作有效性进行分析。由于所提出传感器采用单向约束的球面副,为保证结构稳定必须使传感器各测力分支在测量过程中始终受压,因此在使用之前需要对传感器施加一定的预紧力。应用凸分析理论确定出该类型六维力传感器可行的分支数目。通过对传感器静力平衡方程求解,将测力分支所产生的反作用力分为两部分,方程特解部分由六维外力产生,而通解部分只与预紧力有关;通过线性变换减少了通解中待确定参数的个数,并推导出外力在量程范围内时满足所有测力分支受压的预紧力确定方法。给出双层七分支和八分支结构六维力传感器预紧力的确定实例。研制出双层七分支结构六维力传感器样机并进行试验研究,试验结果与理论计算结果一致,从而验证了理论分析的正确性。 展开更多
关键词 六维力传感器 预紧式 双层 单向约束 线性变换
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