新型汽车覆盖件钢板性能研究

UF340作为一种新型超细晶高强钢,在汽车外覆盖件的应用上具有替代HC180BD的潜力,研究了UF340力学性能和成形性能。结果表明,在塑性、加工硬化指数和各向异性方面,UF340与HC180BD具有相似的力学性能,与HC180BD相比UF340没有明显的烘烤硬化性,2种材料的成形性能基本一致。通过Keeler模型计算获得UF340的成形极限曲线与成形试验结果存在一定差异,采用线性分段拟合方式获得的成形极限图与试验结果吻合度更高,采用该方法获得的成形极限曲线可为新材料的成形应用提供参考。

一种模拟CCD星图的方法

星识别算法在空间飞行器自主姿态确定系统中是不可缺少的。同时将ＣＣＤ所拍摄的星图作为算法的输入，无论是软件调试还是地面试验，抑或是对各种算法的评估，也是必不可缺少的。介绍一种利用计算机模拟ＣＣＤ拍摄的星空图片的方法，它包括提取观测星，将观测星进行位置坐标和灰度的转换，并按照ＣＣＤ相机的参数进行归一化等步骤，获得模拟的星图。经过与识别算法结合使用，证明了该方法是可行的。

预应变和烘烤对QP980冷轧板材组织与力学性能的影响

使用万能拉伸试验机、摆锤冲击试验机、扫描电镜和X射线衍射仪等设备,研究预应变+烘烤对QP980冷轧板材组织和力学性能的影响。结果表明:随着预应变量的增加,QP980冷轧板材的极限弯曲性能和冲击性能下降;经过170℃、20 min的烘烤处理后,材料的冲击性能提高,烘烤硬化(BH)性能随预应变的增加而升高;X射线衍射表征分析结果表明,烘烤未造成相变的发生,残余奥氏体中的碳含量有所降低;通过扫描分析发现烘烤处理后,冲击断口中韧性断裂区域显著增加。

成像光谱技术超谱图像分类研究现状与分析

超谱遥感图像由于其高光谱分辨率的特点正受到国外国内的广泛关注。在解决了前期的辐射校正及定标等问题以后 ,超谱图像的推广应用是当务之急。超谱遥感图像的分类研究对农作物生长状况的监测、矿物的识别、海洋水色分析以及其他方面的许多应用都是很有价值的。文章概述了国内外在成像光谱技术方面的发展 ,并首次以像元的构成成分为依据 ,从纯像元和混合像元的角度对分类方法进行了论述。对超谱图像分类技术研究现状的归纳和分析 ,旨在寻找突破点 。

基于多特征多分辨率融合的高光谱图像分类

由于数据维数高 ,利用高光谱数据对地物进行分类 ,常规方法难以获得令人满意的结果 .在基于小波多分辨率融合方法进行特征图像的提取过程中 ,提出了利用多个空间特征所构成的特征矢量确定多分辨率融合权值的算法 ,有效地降低了原始图像的数据维并获得了用于后续分类的特征图像 .对AVIRIS数据进行的实验表明 ,利用新方法提取的特征进行分类 ,获得了高于传统方法确定融合权值的结果 .

基于信息融合的超谱图象分类方法研究

针对高数据维给超谱图象有效信息提取和分类造成的困难 ,引入了自适应子空间分解方法进行数据源的划分 ,并在此基础上进行了基于信息融合的超谱图象分类研究 .在根据超谱数据本身特点获得的子空间上进行信息融合 ,有利于分类特征的集中和提取 .实验结果表明 ,利用自适应子空间分解方法划分数据源是有效的 。

6016铝合金热处理工艺研究

通过硬度测试、力学性能测试和烘烤硬化性能测试,研究了6016铝合金冷轧板材的热处理工艺,结果表明:合金的硬度随着固溶温度升高和固溶时间延长而增加;合金进行预时效处理时,随着预时效时间的增加硬度出现先降低后升高的现象,且预时效温度越高,硬度下降值越大;在本试验条件下,满足覆盖件性能要求的6016合金的热处理工艺为:540℃×20 min固溶水淬+120℃×10 min预时效处理。

铝合金板材抗凹性能研究

通过力学性能测试、烘烤硬化性能测试和抗凹性能测试,研究了用于制备汽车覆盖件的6016铝合金板材的抗凹性能以及抗凹性与材料力学性能和烘烤硬化性能之间的关系。结果表明:6016铝合金板材经两年自然时效后,其强度略有增加,加工硬化指数n值和延伸率增大;板材在不同温度条件下经30 min烘烤后强度增加,烘烤硬化值随着温度升高而显著增加,表现出良好的烘烤硬化性能;板材的抗凹性能与烘烤工艺有关,烘烤温度越高,烘烤后材料的屈服强度越高,板材的抗凹性能越好。

面向新工科的“信号与系统”教学及课程思政探讨

“信号与系统”在电子信息类基础课教学体系中起着承上启下的作用,该课程具有概念多、理论抽象、方法多样、求解难等问题,历来是教师难教、学生难学的一门课程。面向新工科需求,对如何进行线上线下混合式教学及课程思政方法进行了探讨,旨在从课程知识点及相关思想引出课程思政内容,引导学生树立正确的世界观和方法论,进而调动学生学习的主动性,最终达到既改善教学效果、又实现教书育人的目的。

汽车车身用铝合金板材的研究现状

可用于汽车车身的铝合金板材主要包括2000系、5000系和6000系合金。从汽车车身用铝合金板微合金化及热处理、车身用铝合金板的先进成形技术和车身用铝合金板的有限元研究3个方面介绍了汽车车身板用铝合金的研究现状。

递温镁合金板轧制的数值仿真和验证实验

对镁合金板材轧制过程的热量变化方程进行推导,并用有限元方法分析此热力耦合过程,并对仿真结果进行实验验证。结果表明:板材在轧制过程中有较大的温度变化,轧制过程板料的温度变化主要是由变形产热、摩擦生热和板料-轧辊热传导、以及与环境的传热情况决定,并且受板和轧辊间温度差的影响;随着板温度的下降,轧制力和等效应力线性增加,最大轧制力是最小轧制力的3倍;当温度降到210℃,等效应力达到160 MPa时,板料出现边裂缺陷,达到轧制成型极限;板料较佳轧制温度应高于210℃。

一种高光谱图像波段选择的快速混合搜索算法

由于高光谱图像的高数据维和大数据量,现有的波段选择方法大多不能同时具有良好的效果和较短的计算时间。提出了一种用于高光谱图像波段选择的新方法——快速混合搜索算法。该算法将全局搜索和局部寻优有机的结合起来,能够在较短的时间内获得最佳的波段组合,用于高光谱图像的目标分类识别。快速混合搜索算法克服了传统搜索方法在高光谱图像波段选择中的缺陷,能够在提高所选波段性能的同时节省大量的运算时间。分别利用200波段和126波段的AVIRIS对其数据进行了仿真实验。实验结果表明,快速混合搜索算法在所选波段性能和计算耗时方面都获得了令人满意的效果。

一种基于量子遗传算法的红外图像分割方法

针对经典的二维O tsu和最大熵算法的不足,提出了一种基于量子遗传算法的海上红外图像目标分割方法.该方法同时考虑了图像像素点的灰度分布信息和像素间的空间相互信息,将基于fisher准则的类内类间距离判据作为分类依据,利用量子遗传算法进行寻优以获取最佳阈值,实现了海上红外目标图像的分割过程.选取3幅海上红外目标图像进行了仿真实验.实验结果表明,提出的方法在分割效果和计算速度上都优于传统的O tsu和最大熵法.

基于特征的SAR图像与光学图像自动配准

针对现有配准方法在用于SAR图像和光学图像配准时,存在受SAR图像相干斑噪声影响大,手工选取配准点精度低等缺点,提出了一种基于区域特征提取的图像配准方法.对SAR图像首先进行相干斑噪声抑制,并采用图像分割的方法提取出封闭区域的边界作为特征,然后与可见光中提取的边缘利用闭合区域边缘链码的相关寻求匹配,精确配准的误差达到子象素级水平.实验结果表明,该方法能够以较高的精确度从SAR图像中提取配准控制点,从而实现了多传感器图像的自动配准.

模具结构对镁合金棒材裂纹形成的有限元和实验研究

为了减少挤压过程中金属的非均匀流动而导致的AZ31挤压棒的表面裂纹,用三维有限元模拟了其挤压过程,并进行了实验的验证。研究表明:与锥角模具相比,流线模产生死区的倾向大大降低。由于表面附加拉伸应力的降低,使用流线模避免了表面裂纹的产生,而锥模将使挤压过程裂纹的形成趋向增加。结果表明,锥角模将导致连续的裂纹。采用流线模大约能够减少15 t的挤压力。用DeformTM-3D模拟得到的理论结果和实验结果吻合。

高光谱图像混合像元分解算法

传统的高光谱图像混合像元分解技术包括端元提取和估计每个端元的混合比例.虽然很多模型都能得到可以接受的解混结果,但是一些未知端元的存在使得结果在包含未知端元的像素点处出现偏差.因此,提出了一种基于支持向量数据描述的高光谱图像混合像元分解算法.首先高光谱图像数据被分成类内和类外两部分,类内是完全由已知端元数据混合的像素点,而类外数据是包含未知端元的像素点.两类数据交界处被认为是已知端元和未知端元混合的数据.然后再对这些像素点进行混合像元分解,分别对仿真数据和真实高光谱图像进行实验.结果表明该算法可以有效地解决因存在未知端元对解混精度的影响,而且能给出未知端元的解混分量.该方法的解混结果几乎不受未知端元的影响,优于直接解混结果.

基于归一化相关矩的多分辨率遥感图象融合

多传感器数据融合技术已广泛应用于遥感图象处理方面 .针对遥感多光谱图象空间分辨率较低的问题 ,提出了一种基于归一化相关矩的多分辨率图象融合方法 .该方法首先对图象进行二维小波变换 ,然后根据所得到的高频小波系数的一阶、二阶统计特征来定义图象局部灰度相关矩 ,并以此作为图象融合测度来对遥感图象进行多分辨率特征融合 ,从而得到包含更多信息和有效特征的融合图象 .仿真结果表明 ,融合后的图象在保留多光谱信息和提高空间分辨率上均能获得较好的效果 ,因而可以更好地用于目标识别。

基于蚁群算法的遥感图像聚类方法

聚类分析是遥感图像非监督分类的有效方法,蚁群算法具有离散性和并行性的特点,蚂蚁觅食行为、蚂蚁堆积尸体行为和基于蚂蚁自我聚集行为的聚类算法是目前研究较为广泛的3种基于蚂蚁的仿生聚类算法.为验证上述3种算法的有效性,在对这3种聚类算法进行研究的基础上,针对遥感图像进行了聚类实验.实验结果表明,基于蚂蚁的聚类方法对图像的聚类分析是有效的,较传统的k均值和模糊C均值算法有一定优越性.

基于相关向量机的高光谱图像噪声评估算法

为了更准确的估计高光谱图像噪声强度,提出了一种基于相关向量机(RVM)的高光谱图像噪声评估算法。对该算法所采用的RVM回归原理、残差与噪声的关系等进行了研究。首先,介绍了高光谱图像噪声评估中应用较为广泛的空间/光谱维去相关法的特点及不足。接着,对可有效进行非线性回归分析的RVM进行了介绍。然后,针对传统的空间/光谱维去相关法在系统中存在较强的非线性关系时,得到的残差将会过大这一问题,提出利用RVM回归分析去除具有高相关性的信号,利用得到的残差图像对噪声进行估算,从而提高评估系统的稳定性。实验结果表明:噪声强度估计精度优于8%;相比传统算法更有效。总体看,该算法可以满足自动高光谱图像噪声评估的稳定可靠、精度高等要求。

汽车用先进高强钢板材断裂性能研究进展

根据汽车碰撞过程的动态应变响应和大变形特点,针对汽车用先进高强钢板材,从断裂失效机理、影响材料断裂行为的关键因素、断裂预测模型、基于复杂承载工况下材料的断裂预测模型建立方法等多方面进行论述。基于应力三轴度、洛德角、应变速率及极限断裂应变于一体的断裂准则模型,相比于传统方法可实现对汽车安全件碰撞性能的高精度预测,具有行业推广应用价值。