基于灰色支持向量机的地铁沉降滚动预测

为了确保地铁隧道主体结构和周边环境安全,必须对地铁隧道结构进行沉降监测,对监测数据进行及时分析与反馈,并对以后的沉降情况作出预测,对防止事故发生有着重要的现实意义。本文结合灰色系统理论和支持向量机(SVM)的基本原理,采用滚动预测的方式建立灰色支持向量机沉降预测模型,以提高沉降预测精度。通过工程实例的预测结果对比表明,组合模型与灰色和SVM两个单独预测模型相比能够更准确的反映实际的沉降过程,具有很大的应用价值。     

利用三维激光扫描技术检测工业构件螺栓孔的空间位置

面向工业检测领域提出了一种工业构件螺栓孔的空间位置检测方法,解决了大型工业钢结构特征位置的检测问题。通过三维激光扫描获得构件的完整点云,提取螺栓孔的点云,利用非线性的最小二乘方法拟合螺栓孔的中心,获得螺栓孔中心在点云坐标系中的坐标。同时,根据设计尺寸建立构件的标准模型作为检测的基准,将模型特征转换成一组点表示,拟合对应的螺栓孔中心,获得螺栓孔中心在模型坐标系中的坐标。利用两个坐标系中若干个公共点计算平移矩阵和旋转矩阵,最后将点云坐标系中的坐标转换到模型坐标系中,计算出标准模型与构件对应点之间的误差,从而实现对工业构件螺栓孔的空间位置精度检测。     

工业构件密集点云数据与CAD模型的配准

针对工业构件人工检测安装效率低的问题,该文提出基于三维激光扫描的点云数据与CAD模型的配准方法。该方法是预先在两模型中找出公共点进行粗配准,把粗配准后的两模型用迭代最近点(ICP)算法进行精确配准,并通过提取公共特征点进行匹配的精度检测。实验表明,通过该方法实现了点云与CAD模型的配准,有效地提高了工业逆安装效率。     

基于改进BP神经网络的孔洞修复探讨

空间散乱点的处理一直是逆向工程的研究重点,其中散乱点的模型重建是研究的核心。针对模型重建过程中存在孔洞的问题,本文提出一种基于误差传播学习算法(BP)神经网络的修补方法,通过介绍BP神经网络的特点及算法原理,提出算法的改进方法,加快了网络收敛的速度、提高了网络拓扑结构,最后通过实验证明改进方法的优越性。     

利用Mascon方法评估南极冰盖质量变化

以南极为例,评估了不同空间分布的观测点(包括规则格网和近似等面积格网以及是否向海洋泄露区域延伸)对空间域Mascon反演结果的影响。结果表明,位于毛德皇后地的Mascon对不同空间分布的观测值并不敏感,结果较为一致;而在位于阿蒙森海地区的Mascon,对于不同空间分布观测值较为敏感,差异可以达到80mm/yr左右。对于南极冰川总体质量变化速率(2003-2012)而言,不同观测值的结果十分相近,在90-100Gt/yr之间,但它们的空间分布会有差异。     

浅谈无人机的发展及应用

阐述了无人机兴起的研究背景。从无人机种类、飞行平台、数据存储和传输、运行环境等方面探讨了无人机系统的基本问题、研究进展。通过描述无人机在大量相关行业的应用,概述了发展无人机系统的研究意义,最后从技术和政策给出了无人机发展的建议。