矩形件优化排样的自适应遗传模拟退火算法

针对理论上属于NP完全问题的矩形件优化排样问题,提出了一种基于小生境技术的自适应遗传模拟退火算法。研究了将矩形件在板材上的排列方式转换为特定编码的方法,利用遗传模拟退火算法进行全局优化概率搜索,考虑到算法中交叉概率和变异概率的选择影响到算法收敛性,提出了自适应的交叉概率和变异概率,并通过小生境技术对子辈个体是否替换父辈个体加以控制,最终得到矩形件排样的最优次序和排放方式,采用最低水平线策略的启发式排样算法实现自动排样。排样实例表明,该优化排样算法行之有效,具有广泛的适应性。

存在表面缺陷原材料的矩形件优化排样问题研究

针对存在表面缺陷原材料的矩形件优化排样问题是一个组合优化问题,提出了一种单亲遗传算法求解方法.研究了将矩形件在板材上的排样转换为遗传算法特定编码的方法,通过单亲遗传算法的遗传算子进行优化搜索,最终得到矩形件排样的最优次序和排放方式,用基于矩形件与板材内靠接临界多边形最低点的排样算法实现在表面存在缺陷原材料上的自动排样.排样实例表明,该优化排样算法行之有效,具有广泛的适应性.

基于客户应用的带钢表面质量评价

带钢传统的表面质量评价方法仅仅考虑了表面缺陷的数量及等级,而未考虑与客户应用密切相关的缺陷分布对表面质量的影响.在客户应用及带钢表面缺陷分布数据已知的情况下,建立线性规划模型,得出缺陷分布数据已知的带钢利用率,并将其与表面无缺陷的带钢利用率的比值作为衡量带钢表面质量的标准,由此得到一个基于客户应用的带钢表面质量评价方法,改变了传统的质量评价方法客户应用无法体现的局限性,保证了带钢表面质量评价的科学性及实用性.实例表明该方法可行、有效,且具有一定的推广性.

带钢表面缺陷严重程度的模糊综合评判研究

为解决传统带钢表面缺陷严重程度评价方法实时性差,漏检、误检错误率高的问题,提出了基于模糊综合评判法的带钢表面缺陷严重程度评价方法。在分析出带钢表面的缺陷种类后,运用图像处理方法对带钢表面的缺陷图像进行区域测量,准确计算出缺陷面积、缺陷长度、缺陷周长、缺陷细长比以及缺陷形状因子等参数。应用层次分析法确定各种因素对带钢表面质量影响的权重,运用模糊综合评判方法,合理地评判出缺陷的严重程度。通过应用实例表明了该方法的实用性和有效性。

带钢质量属性识别理论评价模型及应用

针对带钢质量评价属性多、指标多的特点,提出了带钢质量综合评价的属性识别模型。依据属性识别理论中有关属性集、属性测度、有序分割类等基本概念,建立了质量等级属性集并计算出带钢质量影响因素的单属性测度和综合属性测度。以置信度准则和评分准则为判别准则,根据置信度准则进行带钢质量的等级评定。同一等级的带钢质量差别由评分准则来区分。实例表明,该模型计算简便,易于计算且具有一定的推广性。

缺陷板材非规则件优化排样

针对理论上属于NPC问题的非规则件优化排样问题,论文提出一种基于小生境技术的自适应遗传模拟退火算法与基于内靠接临界多边形最低点的启发式布局算法相结合的方法。考虑到算法中交叉概率和变异概率的选择影响到算法收敛性,提出了自适应的交叉概率和变异概率,通过基于小生境技术的遗传模拟退火算法对非规则件排样的最优顺序和各自的旋转角度进行优化搜索。将非规则件定位在有缺陷原材料和非规则件多边形的内靠接临界多边形最低点以实现个体的解码,同时避开了原材料表面缺陷。排样实例表明,该优化排样算法行之有效,具有广泛的适应性。

带钢质量评价的属性权重灵敏度分析

带钢质量评价中涉及众多的带钢属性。将带钢质量评价抽象为多属性决策问题,应用主观赋权法和客观赋权法得到两组属性权重。利用线性规划理论,对两组属性权重分别求解维持带钢质量排序的权重变化区间以及相对应的属性敏感性排序。将不同赋权法的属性权重的变化区间大小分别求和,根据其和的大小来衡量不同赋权方法所对应评价方法的稳定性,以确定合理的属性权重值。实例表明,该方法可行、有效且具有一定的推广性。

军事伪装技术的发展现状与趋势

介绍了伪装技术的含义,指出伪装技术在现代战争中的重要性。详细说明了现阶段应用于军事伪装领域的几种伪装技术的原理及其应用,其中包括遮障技术、示假技术和迷彩伪装技术,展示了当今世界军事伪装技术的发展现状。分析了军事伪装技术的发展趋势,指出伪装技术正向着多波段、多元化、智能化的方向发展;随着更多学科理论的应用,伪装技术会融入更多的新方法和新思路。

Gabor滤波器在带钢表面缺陷检测中的应用

利用Gabor滤波器具有频率选择和方向选择的特性,将其应用在带钢表面缺陷检测系统中,不但能够去除噪声,而且能够把缺陷的纹理特征完整地保留下来.引入评价函数使缺陷图像和无缺陷图像的能量响应差别最大化,以确定最佳滤波器参数.基于最优的阈值函数得到二值化图像,并应用形态学分析方法去除二值图像上小的噪声,得到分割后的缺陷图像.实验结果验证了该方法的有效性.

引入局部信息的带钢缺陷图像凸优化活动轮廓分割模型

为解决Chan-Vese模型和局部二元拟合(Local binary fitting,LBF)模型在带钢缺陷图像分割时存在的对初始轮廓位置敏感、运行速度较慢等问题,提出引入局部信息的带钢缺陷图像凸优化活动轮廓分割模型(Local information convex activecontour,LICAC)。该模型利用凸优化技术将一个非凸的分割模型转变为凸优化问题,并采用Split Bregman方法对问题进行快速求解,从而解决Chan-Vese模型和LBF模型对初始轮廓位置敏感等问题。通过引入图像局部信息,该模型可以有效分割灰度不均匀的带钢表面缺陷图像。使用该模型分别对焊缝、黄斑、孔洞和划伤等4大类单个带钢缺陷目标区域的图像进行分割试验,分割效果和运行时间都明显优于其余两种模型。同时,该模型也可用于含多个缺陷目标区域的图像分割,并通过对划伤、夹杂、麻点和抬头纹等4大类常见的多个缺陷目标区域的图像进行分割试验,验证了该模型的有效性。

基于SQL Server数据库和C++实现专家系统外壳

本文详细介绍了正向推理的基本原理及算法,在SQL Server数据库中创建知识库和全局数据库,及在Windows环境下用SQL Server数据库和C++实现专家系统外壳。只要在SQL Server数据库中建立不同的知识库便可以生成不同的专家系统。

结合邻域信息的带钢表面明暗域缺陷图像配准

为解决带钢表面明暗域缺陷图像检测方式采集到的同一位置处的图片之间存在位移及旋转问题,同时考虑到因板带振动及现场生产环境造成的噪声影响,提出采用结合邻域内像素间空间与灰度信息的互信息配准方法.在互信息配准计算中图像中每个像素的灰度值由其邻域内像素的灰度值按照距离及灰度变化关系分配不同的权值共同得到.实验证明,该方法的配准精度完全可满足带钢缺陷检测需求,有效减弱了噪声对配准精度的影响,为带钢表面缺陷识别及质量评价奠定了基础.

基于SQL Server数据库和C++实现专家系统外壳

本文详细介绍了正向推理的基本原理及算法,在SQL Server数据库中创建知识库和全局数据库,及在Windows环境下用SQLServer数据库和C++实现专家系统外壳.只要在SQL Server数据库中建立不同的知识库便可以生成不同的专家系统.

薄壁管矫直过程中性层位移解析

为进一步揭示薄壁金属管材矫直变形机理,基于薄壁构件弹塑性理论及相关假设建立了薄壁管材矫直变形区的应力应变关系模型,基于此完成了矫直过程应变中性层位移模型的解析,通过对模型变化趋势的分析,证明了位移量随相对反弯半径的增大而减小,并给出了不同金属材料位移模型的应用方法,为深入研究薄壁管材的矫直机理和变形过程提供了理论依据。