大规格磨齿机扫描式集成在机测量系统及其误差补偿方法

为实现大规格渐开线齿廓的高精度集成在机测量,提出了一种基于三维扫描式测头的集成在机测量及其误差补偿方法。在分析探针与被测齿面啮合关系的基础上,建立了渐开线综合测量模型;以测量精度为判据,确定了最佳的齿廓偏差在机测量方案;基于多体系统理论及齐次坐标变换方法,推导了对应于测量方案的机床综合精度模型;建立了机床几何及运动误差与测量误差之间的映射关系;计算了各测点处的测量误差;实现了在机测量误差的后补偿;在一台五轴数控成形磨齿机上进行了齿廓偏差的在机测量及其误差补偿实验。将经过补偿的测量结果与齿轮量仪的计量结果进行了对比,结果证明方法测量精度高、可靠性好。

曲轴连杆颈圆度误差的测量与评定方法研究

曲轴轴颈圆度是评价曲轴合格性和加工精度的一项重要指标。针对曲轴综合测量过程中连杆轴颈沿主轴颈公转运动,导致连杆轴颈的检测数据无法直接用于圆度误差评定的问题,建立基于运动坐标系的圆度误差检测模型,实现了连杆轴颈检测数据转换处理。同时,深入分析用于圆度误差评定的3种最小二乘法的适用条件,结合采样数据的特点实现了连杆轴颈圆度误差的高精度检测。以某型号发动机曲轴为例进行大样本误差检测试验,并与最小区域评定结果进行对比,偏差在1μm以内。数据分析表明了所提出的曲轴连杆轴颈圆度误差检测方法理论上的正确性及工程实践的可行性。

基于远心镜头的活塞外轮廓机器视觉测量技术研究

为提高活塞裙部轮廓尺寸的检测效率,提出一种基于远心镜头的活塞外轮廓视觉检测方案。采用矩方法提取活塞裙部特征点,通过特征点定位测量高度位置,利用反正切函数拟合指定高度上活塞裙部边缘在水平方向的灰度变化,借助标准塞规确定真实边缘位置与边缘灰度变化曲线的关系,从而实现图像边缘亚像素级定位。搭建了由远心镜头、平行光源、精密伺服转台、面阵相机等构成的活塞裙部轮廓视觉测量实验平台,实验结果显示,图像测量的标准偏差0.0078mm,置信系数为2时,测量的极限偏差为0.0156mm。

流形学习在机械故障诊断中的应用研究

本文针对信号采集系统的特性对流形学习方法性能的影响尚不明确这一问题,采用理论分析和模拟实验的方法,研究了信号采样系统的非线性、零点漂移等特性对流形学习算法性能的影响.结果表明,当信号采样系统的特性保持相对稳定时,流形学习方法可以在一定程度上容忍系统存在的非线性和零点漂移效应.为了使流形学习算法达到较好的效果,在数据的搜集和预处理过程中,应使得数据容易重构到一个高维空间中且它们之间的相似性易于度量.从而,本文的研究结果为流形学习方法在机械故障诊断中的应用提供了一定的理论基础.

后现代主义视域下的消费文化:没有规则只有选择

消费文化是后现代主义视域下正在经历的一场文化变迁,以物作为媒介和以符号、影像为特征的广告充斥着社会生活。消费文化在大众时尚的范围内对同质性的大众文化整体相颠覆,消费文化的个性不确定性使其与权威性的消费实践和风格相抗衡,注定了未来社会的发展趋势。

论数字化语境下的传统美术元素与美术形象发展走向

数字化产业的飞速发展让我们理解世界,观察世界的视角有了新的认识,在这种时代浪潮的冲击下,传统美术元素与美术形象的发展走向应该何去何从也就不可避免的成为了我们面对的一个重要议题,是应该完全抛弃,还是有选择的继承,使其焕发新的活力,本文尝试从数字化语境下对传统美术作品以及创作方式的冲击入手,层层递进。

RS-BART:一种提升贝叶斯可加回归树预测性能的新方法（英文）

在有监督学习的任务中,任何方法的主要目标是对未来数据进行准确的预测.作为梯度boosting算法的贝叶斯版本,贝叶斯可加回归树(Bayesian additive regression trees,BART)模型在此方面具有巨大潜力.但是,BART得到的关注远远低于随机森林和梯度boosting算法.为扩展BART的应用范围,文中首先对BART模型作了较为详尽的综述.考虑到BART在高维情况下会出现过拟合,本文提出了RS-BART方法以提高其预测性能.RS-BART首先对所有预测变量根据其相对重要性排序,然后使用重要性度量训练一些低维或中等维度的BART模型,将其预测结果平均或投票来得到最终的预测结果.基于模拟和实际数据的试验结果表明,与一些最先进的方法(如随机森林、boosting和BART)相比,RS-BART具有更好或基本相当的预测性能.因此,RS-BART可以作为用于解决实际应用中高维且稀疏预测任务的一种有效工具.

浅谈传统美术与数字美术的发展变迁及其类型

电脑美术的发展已涵盖了实用艺术和纯艺术范畴的各个领域。从平面的静态画面，到三维的动态画面，以及雕塑、版画、壁画到水彩、油画。无处不体现着电脑美术的巨大魅力和强大的生命力。在美术创作领域中，数字美术这一新的艺术形式，也吸引了众多的美术师。本文旨在对传统美术与数字美术的发展及其类型上进行一定程度的探讨。以便今后更进一步深入的研究相关理论。

高考心理调适

按中国的旧历,在岁尾年初之际,最是我们实现美好愿望的时节。在这个充满希望的季节里,开辟这个与升学有关的崭新栏目,寄美好愿望于众学子,轻松上阵,取得理想成绩。每年高考前后,都能听说有一些水平本来很好的考生因心理压力过大、考前学习状态不佳,而最终导致高考成绩不理想。如果说考生的知识水平是考生考取理想大学的硬件的话,那么考生在考前以及考中的心态则成为取得理想成绩的软件。

受限波尔兹曼机

受限波尔兹曼机(restricted Boltzmann machines,RBM)是一类具有两层结构、对称连接且无自反馈的随机神经网络模型,层间全连接,层内无连接.近年来,随着RBM的快速学习算法一对比散度的出现,机器学习界掀起了研究RBM理论及应用的热潮.实践表明,RBM是一种有效的特征提取方法,用于初始化前馈神经网络可明显提高泛化能力,堆叠多个RBM组成的深度信念网络能提取更抽象的特征.鉴于RBM的优点及其在深度学习中的广泛应用,本文对RBM的基本模型、学习算法、参数设置、评估方法、变形算法等进行了详细介绍,最后探讨了RBM在未来值得研究的方向.

国外留学生活惊鸿一瞥

笔者选择的是现在生活在新西兰和德国的留学生作为采访对象，通过对他们的采访我们会看到国外的生活究竟是什么样。偶尔听说小学同学中有一大半现在正在国外留学，我总在想难道国外的月亮真的是比家乡的圆吗?有幸在同学录上找到了他们的联系方式，于是就开始想尽一切办法联系他们。

基于柔性机构的精密调平调心平台设计与分析

高精度调平调心工作台是精密测量设备上最重要的附件之一。文中基于柔性铰链实现了正交2维调平机构的一体化设计,将平行四边形柔性导向机构进行嵌套实现2维平动调心功能。分析了角度调节的具体操作过程,计算了偏转角度与驱动进给位移的关系,加工了调平调心平台样机。试验操作显示该平台具有结构简单、刚度大、无噪声、调节柔和、成本低等优点。

几位年轻朋友的职场经历

有幸在网上结识了三位友人,听他们讲起了自己和好友的创业故事,感慨颇深。又到了大学生求职的黄令季节,不知全年的职场上又是几多欢笑几多愁。但愿这三位友人的故事能给您点启示。

线性回归模型的Boosting变量选择方法

针对线性回归模型的变量选择问题,本文基于遗传算法提出了一种新的Boosting学习方法.该方法对每一训练个体赋予权重,以遗传算法作为Boosting的基学习算法,将带有权重分布的训练集作为遗传算法的输入进行变量选择.同时,根据前一次变量选择效果的好坏更新训练集上的权重分布.重复上述步骤多次,最后以加权融合方式合并多次变量选择的结果.基于模拟和实际数据的试验结果表明,本文新提出的Boosting方法能显著提高传统遗传算法用于变量选择的质量,准确识别出与响应变量相关的协变量,这为线性回归模型的变量选择提供了一种有效的新方法.

对新媒体时代数字博物馆的发展分析

随着社会进步,传统博物馆在文物传承与保护中渐显不足。现代计算机技术的蓬勃发展,为历史文化遗产资源的保护和传承提供了全新模式——数字博物馆,使博物馆建设更加人性化,更加完善。

甲醇汽油对发动机性能及喷油策略的影响

由台架试验获得了电喷发动机燃用普通汽油和不同比例甲醇汽油的外特性和负荷特性曲线。结果表明,发动机中使用不同比例甲醇汽油时,其动力输出普遍下降,油耗性能亦恶化,但考虑到甲醇的市场价格远低于普通汽油,因此发动机燃用甲醇汽油仍具备较好的经济性能。为了高效、稳定地使用不同比例甲醇汽油,必须对发动机的喷油时间和点火提前角做一定调整。

NaX型分子筛的合成及对Cr^(6+)离子的吸附研究

采用高温碱熔融处理后的粉煤灰,合成NaX型沸石分子筛,考察了不同的水热晶化温度对产物结果的影响。通过XRD、SEM和粒径分析等方法对产物的物相、形貌和粒度进行表征。结果表明,在晶化温度为90℃时能得到晶形较好的NaX型分子筛。同时考察所得样品对重金属离子Cr6+的吸附情况,通过单因素实验考察NaX分子筛的用量、时间和pH值等因素对离子的吸附影响。结果表明,在25 mL50 mg/LCr6+的溶液中,最佳吸附条件为:吸附剂用量为0.14 g,吸附时间为2 h,吸附温度为35℃,吸附溶液pH值为8。