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機械裝備構件的輕量化和可靠性分析是機械裝備設計和制造永恒的主題之一，對于汽車行業(yè)來說，輕量化意味著節(jié)能環(huán)保，高可靠性意味著更高的安全性能；而對航空航天和國防軍事裝備構件來說，解決輕量化和高可靠性的問題更是迫在眉睫。機械裝備構件的輕量化不僅對節(jié)約成本、節(jié)能減排等方面有重要作用，而且對機械裝備構件設計和制造技術進步有著重要的意義。本項目針對機械裝備在加工過程中，主軸端出現(xiàn)較大變形以及機床在快速移動過程中立柱出現(xiàn)較大振動的現(xiàn)象進行分析研究，并對機床的結構和進給系統(tǒng)進行優(yōu)化分析，使得機床主軸末端在加工過程中的變形量不超過0.01mm；將機床的一階共振頻率提高約30%，同時使得機床的重量下降約10%。

【發(fā) 明 人】馬宏躍；段金廒；詹瑧；蕭偉；王團結 【摘要】 本發(fā)明提供了一種中藥注射液致敏性的檢測評價方法，該方法是將中藥注射液制劑經1至3KD超濾富集制備致敏性的大分子部位，然后將大分子部位加入到單個核細胞(PBMC)溶液中，共培養(yǎng)1至3天，然后采用優(yōu)選的臺盼藍或熒光染料染色活細胞數目，以計算、評價中藥注射液的致敏性強度。該方法具有方便、快捷和靈敏的優(yōu)勢，可廣泛適用于各種中藥注射液致敏性、刺激性的評價和檢驗，可為中藥注射液的安全性評價，中藥注射液的質量控制，為保證臨床用藥的安全性，提供科學的依據。

本發(fā)明公開了一種基于支持向量回歸的雷達圖像適配性預測方法。所述方法包括：學習階段，提取 SAR 圖像多維特征構成學習集；對學習集樣本特征預處理后，將其分為學習集 L1、L2，然后用學習集L1 訓練支持向量機，并用得到的 SVM 模型對學習集 L2 進行分類，根據分類正確率、樣本特征和類心之間的距離計算各樣本的適配率；之后利用學習集特征及其相應的適配率，擬合回歸得到適配性預測函數模型；預測階段，對待評估的 SAR 圖像

本發(fā)明公開了一種基于亮度特征和輪廓完整性的輪廓提取方法，屬于計算機視覺和模式識別的交叉鄰域，意在從復雜的環(huán)境背景中將物體的輪廓完整的提取出來。本發(fā)明包括最大能量響應圖的求取步驟、亮度特征調制的非經典感受野抑制步驟、物體輪廓的提取和基于概率模型的高低自適應閾值等后處理步驟、基于輪廓完整性的最近鄰朝向一致性連接斷裂輪廓的處理步驟。本發(fā)明利用 Gabor 濾波器模擬人類簡單細胞經典感受野的響應，得到最大的 Gabor 能量

本發(fā)明公開了一種基于多目標決策提高硬盤可靠性的方法，包 括：獲取不同采樣時刻硬盤陣列的參數，計算不同采樣時刻硬盤陣列 的參數所對應的隸屬值，包括溫度、性能、運行時間以及功耗，根據 用戶的需求得到各自對應的目標系數，包括溫度系數 A、性能系數 B、 運 行 時 間 系 數 C 和 功 耗 系 數 D 。 獲 取 該 硬 盤 陣 列 的 聚 合 值 F=A+B+C+D，改變磁盤陣列的大小，并重復上述步驟，以獲取不同大 小

本發(fā)明公開了一種基于場量分析的視頻圖像顯著性檢測方法，包括以下步驟：S1 獲得視頻圖像的靜態(tài)顯著性圖；S2 根據連續(xù)的視頻幀提取場景的光流向量場；S3 通過聚類方法對光流向量場進行初步分類并找出最大分類區(qū)塊；S4 通過每個分類區(qū)塊與最大分類區(qū)塊之間的對比生成差異性能量；S5 規(guī)范化差異性能量，獲得運動顯著性值并生成運動顯著性圖；S6 將該運動顯著性圖與所述靜態(tài)顯著性圖線性加權相加得到最終顯著性圖，即可實現(xiàn)對視頻圖像的顯著性檢測。本發(fā)明的方法綜合利用視頻場景的靜態(tài)特征和動態(tài)特征來得到顯著性映射結果，特

本發(fā)明公開了一種基于運動顏色關聯(lián)的視頻圖像顯著性檢測方法，包括：獲得視頻圖像的靜態(tài)顯著性圖；提取場景的光流向量場；對光流向量場進行初步分類并拋棄最大分類區(qū)塊；將視頻圖像從 RGB顏色空間轉換到 HSV 顏色空間；根據 HSV 顏色空間 H 分量中對應顏色在輸入圖像中出現(xiàn)的頻率，生成顏色直方圖；針對光流向量場有效分類區(qū)塊中的每個向量，將其范數投射到顏色直方圖的相應區(qū)間中去，得到每個顏色區(qū)間的運動尺度變量；得到每種顏色的運動顯著性值并投影到原圖像生成運動顯著性圖；將運動顯著性圖與靜態(tài)顯著性圖相加得到最終

1. 痛點問題 可靠性是主接線的重要指標之一，發(fā)電廠或變電站電氣主接線可靠性水平對于電力系統(tǒng)整體的可靠性水平具有決定性影響。另一方面，主接線可靠性與經濟性是相互矛盾的一對指標，主接線可靠性水平設計應結合其在電力系統(tǒng)中的應用場景和定位綜合確定，不能一味追求高可靠性而忽略經濟性。因此，對發(fā)電廠及變電站電氣主接線可靠性進行量化分析，對于主接線方案技術經濟綜合比選具有重要意義。目前國內成熟的電氣主接線可靠性評估工具較少，設計院在主接線方案比選中，對于可靠性評估往往采取定性評估，缺乏科學定量的分析工具指導主接線方案的優(yōu)化比選。 2. 解決方案 本產品SSRE－TH（Station and Substation Reliability Evaluation - Tsinghua University）是由清華大學電機系開發(fā)的用于發(fā)電廠/變電所電氣主接線可靠性的評估軟件。該軟件能夠對發(fā)電廠的各種電氣主接線方案進行可靠性及經濟性評估；同時，通過計算條件的改變，也能夠對變電站的電氣主接線進行可靠性及經濟性評估。這樣，大大提高了軟件的使用范圍。 可靠性指標包括各種狀態(tài)下的故障概率、故障頻率、故障平均停電時間、期望故障受阻電力、期望故障受阻電能。本軟件包括兩個部分，其一是主接線的相關信息數據輸入部分，其二是可靠性及經濟性指標計算部分。其中，主接線原始數據通過ACCESS數據庫輸入。計算部分包括可靠性評估計算選項的選擇，可靠性指標計算和經濟性指標計算。 本軟件的主要特點是： 1.用戶界面友好，操作簡單。一旦用戶輸入電氣主接線的原始數據，并確定好計算條件，就可以通過簡單的菜單操作完成可靠性和經濟性指標的計算。整個評估過程不需要用戶干預。所有計算并顯示出來的結果，用戶均可以方便地存儲下來。 2.通用性強。本軟件可適用于各種規(guī)模和電壓等級的發(fā)電廠的電氣主接線的可靠性評估；同時，軟件設置了切換選項，同時適用于變電站的電氣主接線可靠性評估。 3.可維護性強。軟件按照軟件工程規(guī)范進行開發(fā)，開發(fā)過程步驟明確，文檔齊全，原程序結構明晰，可讀性強。 4.可靠性高。軟件有較大的容錯性和自檢能力，充分考慮到了用戶的誤操作、意外干擾及交互式輸入數據范圍越界等因素，提供警告對話框以減少人為錯誤引起的程序出錯，保證軟件正常運行。 5.可擴展性好。本軟件預留了接口，可以根據實際需要進行擴充。 合作需求 本產品的應用場景較為清晰，合作需要主要包括孵化資源和資源對接。本產品目前具有一定升級優(yōu)化的需求，如本產品在使用過程中，需要根據主接線結構編制數據庫文件，該過程需要對軟件數據庫的編制規(guī)則較為了解，否則容易出錯，且軟件一般不會提醒錯誤原因，對初步使用軟件的人員帶來了一定的困擾。為了提高軟件的使用體驗，可基于當前軟件版本進行升級開發(fā)，實現(xiàn)主接線的圖形化編制和可靠性計算，則會顯著降低軟件的使用難度，因此，團隊需要產品優(yōu)化和進一步開發(fā)所需要的資金。另一方面，團隊需要更加廣泛的資源對接，各省份從事發(fā)電廠及變電站電氣主接線設計的相關公司均為潛在客戶，如各大設計院、電氣咨詢公司、電網公司經研院等。

本項目主要針對痕量重金屬元素 Cu、Pb、Zn、Cd、Hg、Fe、Mn、Cr、As和有機物，合成三類萃取樹脂：（1）螯合樹脂（2）大孔吸附樹脂（3）砷萃取樹脂，為了實現(xiàn)在操作現(xiàn)場的痕量重金屬元素和有機物的快速分析，我們將萃取樹脂預富集和流動注射技術聯(lián)合起來，建立一種在線分析方法，并對該方法的測定條件進行優(yōu)化。解決的關鍵問題 1、分離富集海水中痕量重金屬元素和有機物所用的樹脂是本項研究的關鍵。要求所合成的樹脂在具有較適宜的螯合能力（和吸附

本發(fā)明公開了一種基于差分熵和結構相似性的圖像編碼質量預測方法，包括步驟：步驟 1，獲取樣本圖 像序列中各樣本圖像的圖像差分熵及不同壓縮倍數下的圖像結構相似性；步驟 2，基于步驟 1 獲取的數據， 采用線性擬合方式構建不同壓縮倍數下圖像差分熵與圖像結構相似性間的線性關系，即圖像編碼質量預測模 型；步驟 3，根據待預測圖像的圖像差分熵，采用圖像編碼質量預測模型即可獲得待預測圖像在不同壓縮倍 數下的圖像結構相似性。本發(fā)明簡單，高效，無需消耗較大的硬件