针对红外电气设备图像对比度低和信噪比低导致图像识别率不高的问题,提出一种改进的红外图像分割与识别方法。首先通过K均值聚类结合区域生长算法实现对图像的预处理,通过GoogLeNet网络对图像特征进行提取;其次在图像识别阶段,为提高识别率,引入超参数构建联合损失函数,以此改进GoogLeNet网络训练的识别率;最后搭建深度学习算法实验环境,并以实验室搜集的电气设备红外故障图像为例对图像进行识别。结果表明,所提方法可有效提取图像特征,并且识别率要明显高于improve_cnn、VggNet、AlexNet 3种模型。

主要阐述在工程测量方案设计阶段，如何采用最小二乘法估算被测要素平面度误差的不确定度和如何确定合理的采样点数，即测量设备的单点坐标不确定度已知时，采用理想点坐标估算法，计算不定乘数系数，继而获得被测要素的采样点数量及其最小二乘法平面度误差的测量不确定度。

城市公交车辆具有行驶车速低和制动、起动频繁的特点造成燃油过多的无为消耗。车辆制动性能应迅速、平稳。为此建立了从控制量到目标转速响应的系统动态响应模型并在MATLAB/SIMULINK环境下对整车制动工况进行动态仿真得到仿真结果并进行试验验证试验结果验证了该模型的合理性为进一步工作打下理论基础。

通过对液压机械无级传动换段过程进行研究,建立了液压路和机械路及分汇流系统的数学模型,并基于AMESim软件平台构建了液压机械无级传动系统的仿真模型,在Matlab/Simulink中建立了液压路的仿真模型,进行了联合仿真。通过对仿真结果分析,研究了系统主要参数对换段过程的影响规律,为提高换段品质和制定换段策略提供依据。