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匹配泵環(huán)形壓水室的高效非對稱導葉體及優(yōu)化設計方法
項目簡介 為了提高泵內(nèi)導葉體的效率及穩(wěn)定性，本成果基于流體動力學理論，打破傳統(tǒng)的葉 片沿圓周方向均勻布置方式，提出了一種葉片沿圓周方向非對稱布置的導葉體及設計方 法。屬國內(nèi)首創(chuàng)項目。該成果經(jīng)計算流體動力學計算驗證，并申請了專利，專利號： 201320001584.5。 性能指標 根據(jù)導葉體出口過流斷面上流體沿水泵旋轉(zhuǎn)方向流量增加這一特性，通過逐漸增加 葉片之間的角度，重構(gòu)每一流道的過流能力，
江蘇大學
2021-04-14
一種跨比例尺矢量地圖水網(wǎng)數(shù)據(jù)同名目標匹配方法
本發(fā)明涉及一種跨比例尺矢量地圖水網(wǎng)數(shù)據(jù)同名目標匹配方法：1.導入具有相同投影坐標系的兩份 同區(qū)域不同比例尺版本的待匹配水網(wǎng)數(shù)據(jù)，將小比例尺數(shù)據(jù)設置為匹配層，大比例尺數(shù)據(jù)設置為參考層； 2.分別對匹配層和參考層水網(wǎng)數(shù)據(jù)進行幾何維度一致化處理，使之統(tǒng)一表達為結(jié)點—弧段的線狀水網(wǎng)結(jié) 構(gòu)；3.引入概率松弛模型依據(jù)距離關系指標進行結(jié)點匹配，4.基于結(jié)點匹配關系以及距離、長度指標進 行弧段匹配；5.由線狀水網(wǎng)結(jié)構(gòu)間的弧段及結(jié)點匹配關系，導出原始匹配層水網(wǎng)數(shù)據(jù)與參考層水網(wǎng)數(shù)據(jù) 間的同名目標匹配關系。本發(fā)明克服了不同比例尺版本水網(wǎng)數(shù)據(jù)目標表達存在維度差異的難點，能夠準 確高效地建立不同比例尺版本水網(wǎng)數(shù)據(jù)同名目標匹配關系。
武漢大學
2021-04-13
一種用于光學散射測量的基于擬合誤差插值的庫匹配方法
本發(fā)明公開了一種用于光學散射測量的基于擬合誤差插值的庫匹配方法，包括：確定樣品待測結(jié)構(gòu)參數(shù)的變化范圍并對其執(zhí)行離散化處理，將所獲得的離散網(wǎng)格點及其對應理論光譜值儲存到光譜庫中；獲得待測樣品的測量光譜并計算出離散網(wǎng)格點對應的測量光譜值與理論光譜值之間的擬合誤差，然后將其同樣儲存到光譜庫中；為擬合誤差設定閾值并執(zhí)行粗搜索，利用搜索出的擬合誤差所對應的離散網(wǎng)格點來構(gòu)建候選參數(shù)集，并對擬合誤差執(zhí)行多維插值處理獲得相應的擬合誤差插值函數(shù)；基于擬合誤差插值函數(shù)細搜索找出全局最優(yōu)點，其所對應的參數(shù)值即為最終確定的
華中科技大學
2021-04-14
一種基于眾包指紋分簇和匹配的室內(nèi)子區(qū)域定位方法
本發(fā)明公開了一種室內(nèi)子區(qū)域定位方法，包括：在給定目標區(qū)域中設置 N 個信號源，并將目標區(qū)域依據(jù)物理結(jié)構(gòu)劃分成 K 個子區(qū)域，終端設備接收到指紋后將其上傳到服務器構(gòu)成指紋集，當服務器接收到的指紋集中指紋的數(shù)目達到設定閾值后，則將當前指紋集利用分簇算法劃分成 K 個簇，并將這 K 個簇一對一地匹配到 K 個子區(qū)域中，再將各指紋簇中所有指紋的均值作為對應子區(qū)域的區(qū)域指紋用于定位，定位時計算定位指紋和子區(qū)域指紋中所有對應信號的差值序列，得到各差值序列的方差，并將具有最小方差的子區(qū)域為最終定位結(jié)果。本發(fā)明能夠解決現(xiàn)有指紋定位技術(shù)中人工采集指紋信號以構(gòu)建指紋數(shù)據(jù)庫帶來的工作量大和異質(zhì)設備定位精度差的問題。
華中科技大學
2021-04-11
利用單一YAG: Ce3+熒光粉和紫外LED芯片匹配獲得白光的制備
最近以來，LED照明以其節(jié)能環(huán)保等優(yōu)點，獲得了大規(guī)模的應用。 傳統(tǒng)的黃色熒光粉YAG：Ce3+在藍光LED芯片激發(fā)下發(fā)出黃色的光，通過藍光和黃光復合產(chǎn)生白光，但這種粉體不能應用于高能量的紫外LED芯片產(chǎn)生白光，因為YAG：Ce3+的光譜中缺乏藍光波段。本項目通過特有的表面包覆和處理技術(shù)，使得YAG：Ce3+的外觀和普通YAG：Ce3+沒有區(qū)別，但在紫外光365nm激發(fā)下，不僅呈現(xiàn)出黃光發(fā)射，而且具有藍光發(fā)射，通過調(diào)控膜層的組成和厚度，匹配與紫外LED芯片時，器件發(fā)射出CIE坐標（0.32,0.33）的白光。 利用此方法，可使得YAG:Ce3+粉發(fā)出藍光和黃光兩種波段，進而復合產(chǎn)生白光，工藝簡單，技術(shù)領先。
電子科技大學
2021-04-10
利用單一YAG: Ce3+熒光粉和紫外LED芯片匹配獲得白光的制備
成果簡介： 最近以來，LED照明以其節(jié)能環(huán)保等優(yōu)點，獲得了大規(guī)模的應用。 傳統(tǒng)的黃色熒光粉YAG：Ce3+在藍光LED芯片激發(fā)下發(fā)出黃色的光，通過藍光和黃光復合產(chǎn)生白光，但這種粉體不能應用于高能量的紫外LED芯片產(chǎn)生白光，因為YAG：Ce3+的光譜中缺乏藍光波段。本項目通過特有的表面包覆和處理技術(shù)，使得YAG：Ce3+的外觀和普通YAG：Ce3+沒有區(qū)別，但在紫外光365nm激發(fā)下，不僅呈現(xiàn)出黃光發(fā)射，而且具有藍光發(fā)射，通過調(diào)控膜層的組成和厚度，匹配與紫外LED芯片時，器件發(fā)射出CIE坐標（0.32,0.33）的白光。 利用此方法，可使得YAG:Ce3+粉發(fā)出藍光和黃光兩種波段，進而復合產(chǎn)生白光，工藝簡單，技術(shù)領先。
電子科技大學
2017-10-23
一種基于子空間融合和一致性約束的準稠密匹配擴展方法
本發(fā)明公開了一種基于子空間融合和一致性約束的準稠密匹配擴展方法。首先獲取可靠的種子匹配，在種子匹配周圍選定待擴展區(qū)域。然后對區(qū)域內(nèi)的所有待擴展像素點進行稠密 SIFT 特征提取，并通過子空間學習將待擴展點的特征信息和位置信息進行融合。在尋找匹配時，利用一致性約束學習一個局部非剛體變換，該變換與仿射變換·748·等模型相比可以更好地描述非平面復雜場景。每一次擴展完成之后，對擴展結(jié)果進行優(yōu)化，剔除不好的匹配
華中科技大學
2021-04-14
面向工程機械機電液一體化系統(tǒng)的動態(tài)性能匹配方法與分 析軟件
面向工程機械機電液一體化系統(tǒng)的動態(tài)性能匹配方法與分析軟件（以下簡稱為軟件）， 能夠根據(jù)用戶對工程機械整機動力配件的選型，自動組成整機系統(tǒng)模型，并預測工程機 械整機運行時的性能以及各配件的功率輸出和發(fā)熱情況。該軟件可應用于工程機械產(chǎn)品 開發(fā)的各個階段如參數(shù)選型，性能匹配、故障診斷、實驗輔助等，并已成功應用于山推 工程機械股份有限公司的新產(chǎn)品開發(fā)中。 技術(shù)特點： (1) 機電液熱融合建模，理論定位高級。軟件以預制的機電液零部件模塊模型為基 礎，可快速地、精細化地實現(xiàn)極端工況條件下機電液融合模型。 (2) 一體化的系統(tǒng)分析，問題覆蓋面廣。軟件綜合多種軟件資源，對特定工程機械 機型的核心動力系統(tǒng)，可實現(xiàn)任意節(jié)點輸出的、圖解化的、基于機械系統(tǒng)實驗結(jié) 果的系統(tǒng)分析。 (3) 機型軟件快速開發(fā)，面向用戶需求。軟件可針對牽引底盤和非牽引底盤，快速 開發(fā)出面向特定工程機械機型的機電液一體化性能分析軟件。 (4) 功能契合實際需要，適用范圍廣泛。適用于工程機械各個技術(shù)階段的參數(shù)選型、 性能匹配、故障診斷、以及實驗輔助。
同濟大學
2021-04-13
在光強分布不均勻環(huán)境下的融合光流和SIFT特征點匹配的低動態(tài)載體速度計算方法
本發(fā)明公開了一種在光強分布不均勻環(huán)境下的融合光流和SIFT特征點匹配的低動態(tài)載體速度計算方法，通過安裝在移動載體上的車載攝像機采集載體的動態(tài)圖像，采用金字塔Lucas?Kanade光流和SIFT特征點匹配兩種算法分別檢測出當前幀和下一幀圖像中的特征點并對其進行匹配，然后根據(jù)匹配成功的若干對特征點所對應的像素位移計算出在載體坐標系下的速度V光流、VSIFT，并將兩者的差值ΔV以及加速度差值Δa輸入到改進的自適應卡爾曼濾波器,對光流法計算得到的載體速度VSIFT進行直接校正。通過本發(fā)明求取速度精度高和求
東南大學
2021-04-14