李磊
- 作品数:57 被引量:157H指数:7
- 供职机构:西南交通大学更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金四川省科技支撑计划中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域:机械工程交通运输工程自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于图像识别的岩土湿度在线检测系统
- 气体钻井是以气体作为循环介质及破碎岩石能量的新型钻井技术,具有保护储层,钻井效率高等优势,但遇到地层出水时可能会造成卡钻和井壁垮塌等现象,从而造成重大安全事故与经济损失。钻井过程中钻头带出的岩土的湿度情况可以作为检测地层...
- 李磊
- 关键词:气体钻井在线检测混合高斯模型岭回归
- 文献传递
- 基于CS-LBP的散斑应变测量技术
- 2019年
- 针对传统数字图像相关法(DIC)在光照变化时测量精度下降的问题,提出一种基于中心对称局部二值模式(CS-LBP)的数字图像相关法。提取变形前图像模板子区的CS-LBP特征,在变形后图像中查找与之匹配度最高的目标子区,利用模板子区和目标子区相对位置关系计算物体变形信息。实验结果表明:在光照强度变化小于5 000 lx的情况下,该方法的误差增幅相较于传统DIC方法降低了42. 8%,有效地提高了DIC方法在光照变化时的测量精度。
- 董庆丰肖世德李磊李兴坤
- 关键词:中心对称局部二值模式
- 一种球罐内部检测工作平台
- 本发明提供了一种球罐内部检测工作平台,属于专用检测设备技术领域。沿定位卡环圆周120°均布紧固拉杆,机座支腿的下端设有球面垫铁;机座支腿上端通过螺栓与底部机座固定;底部回转轴通过回转轴承的外圈与回转平台支座固定,回转平台...
- 肖世德李磊董庆丰
- Bi2WO6基复合材料的制备及其光催化降解甲苯性能研究
- 钨酸铋(BiWO)具有合适的带隙(2.8 eV),不仅可以响应紫外光,还能够响应一定范围内的可见光。由于其特殊的层状结构、独特的光学和化学性能,在降解污染物方面显示出良好的前景。然而,电荷载流子的严重复合和较差的光吸收性...
- 李磊
- 关键词:可见光催化剂光催化降解活性炭纤维甲苯
- 倾斜柱塞式斜盘变量泵的流量特性研究
- 液压传动技术在工程机械等领域得到了广泛应用。随着节能环保要求的不断提高,液压传动系统的效率问题日益突显。众所周知,变量泵是提高液压传动系统效率的最有效途径。斜盘式轴向变量柱塞泵具有供油压力高、易于实现变量等技术优势,成为...
- 李磊
- 关键词:动态特性液压传动技术
- 文献传递
- 一种高致密度MgB<Sub>2</Sub>超导体的制备方法
- 本发明公开了一种高致密度MgB<Sub>2</Sub>超导体的制备方法,先将Mg粉和B粉按比例混合后压制成薄片,烧结制得MgB<Sub>4</Sub>块材,将MgB<Sub>4</Sub>置于酸溶液中浸泡以除去MgO,清...
- 张红李磊赵勇
- 文献传递
- 悬挂单轨交通限界计算方法研究被引量:8
- 2016年
- 综合借鉴德国BOStrab有轨电车限界设计暂行规定和我国地铁限界标准CJJ96-2003,针对对称悬挂单轨交通系统的限界进行研究,对CJJ96-2003进行修正并得出了对称悬挂单轨交通系统的限界计算公式。
- 李磊张茂帆李芾杨文锐王孔明吴晓
- 关键词:限界
- 基于总体最小二乘法的自适应滤波算法研究
- 自适应信号处理已经广泛应用于系统辨识、回声消除、主动噪声控制以及波束形成等领域。然而,经典的自适应滤波算法如最小均方(LMS)算法、递归最小二乘(RLS)算法以及仿射投影(AP)算法等,都是基于系统输入信号完全精确,噪声...
- 李磊
- 关键词:主动噪声控制冲击噪声M估计
- 多传感器融合的智能车定位导航系统设计被引量:13
- 2019年
- 车辆定位导航系统实时、准确获取车辆位置对实现智能驾驶具有重要意义。针对传统定位导航系统存在的精度低、成本高、鲁棒性差等问题,基于GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system,全球定位系统/惯性导航系统)、机器视觉和超声波雷达技术,设计了一种多传感器融合的智能车定位导航系统,旨在实现智能车在简单、结构化道路环境下的自动驾驶。利用GPS/INS技术实现智能车地理坐标获取,利用机器视觉技术实现智能车前方车道线检测,利用超声波雷达技术实现道路边沿检测,并对地理坐标、车道线和道路边沿数据进行深度融合,实现车道级定位导航。最后,进行了智能车定位导航现场测试,结果表明该系统满足车道级定位导航性能要求。研究结果表明,在简单、结构化道路环境下,多传感器融合的智能车定位导航系统结构简单,实际运行状况良好,可极大提高定位导航精度。
- 李磊肖世德李兴坤董庆丰
- 关键词:智能车多传感器融合车道线检测
- 代价敏感卷积神经网络:一种机械故障数据不平衡分类方法被引量:21
- 2019年
- 机械设备实际工作过程中正常样本丰富、故障样本匮乏,卷积神经网络在处理这种分布不平衡的数据时对少数类的识别率很低。为解决上述问题,提出一种代价敏感卷积神经网络,首先经过多层卷积和池化运算学习原始监测数据中的机械设备本征性能状态知识;其次通过全连接层将本征性能状态知识映射为机械设备健康状态;最后利用代价敏感损失函数为少数类样本赋予较大的误分类代价,实现对不平衡的机械故障数据的有效分类。为验证所提方法的有效性,使用具有不同不平衡比的刀具数据集和轴承数据集,利用代价敏感卷积神经网络以及主流的分类算法分别测试其对于不平衡数据的分类性能。实验结果表明,所提方法对不平衡数据集中的少数类样本识别率相对于传统卷积神经网络提升了22%以上。
- 董勋郭亮高宏力刘宸宇李磊
- 关键词:卷积神经网络智能故障诊断