AZ80镁合金不同初始状态下的变形组织及性能

选取铸态和均匀化态两种不同状态AZ80镁合金作为变形前试样,在温度T=390℃、变形速率ν=2mm·s-1以及应变ε=1.6的条件下进行压缩变形实验,研究了两种不同初始状态对变形组织及性能的影响。结果表明,铸态试样变形后原晶界和枝晶界处粗大β相被压缩破碎且呈流线集中分布,动态再结晶主要发生在晶界和枝晶界附近。均匀化试样经变形后仍残留有原始粗晶,但动态再结晶比例明显高于铸态直接变形;所有试样变形后力学性能均高于初始铸锭,同时由于均匀化变形后晶粒细化比例高,其力学性能优于铸态直接变形。相比铸锭,铸态直接变形伸长率提高不明显,而抗拉强度和硬度分别提高到原来的1.8和1.5倍,因此旨在提高强度和硬度的铸态直接变形是可行的。

光散射法测定姜中的锰

在微乳液为介质中,锰(II)与1-(2-吡啶偶氮)-2-萘酚形成稳定的络合物,使散射光强度急剧增强。用简易荧光计研究了相应的光谱特征,影响因素及适宜的反应条件。在此条件下,锰的浓度在0.2～1.0μg/mL范围内与散射光强度呈线性关系,方法捡出限为0.561μg/mL,可用于鲜姜中锰的测定。

变径管温挤压成形工艺数值模拟研究

主要介绍了变径管温挤压成形的数值模拟过程。针对变径管的结构特点,设计了零件的挤压件图并制定了加工工艺。利用有限元模拟软件对该零件的成形过程进行了模拟分析。通过观察金属流动的示意图判断成形过程中金属流动是否合理、是否会产生缺陷。最终确定的成形方法是合理的。

CVS中基于多维度参考帧的双稀疏重构算法

为了提升视频压缩感知稀疏重构的准确性,得到更高质量的重构视频帧,基于视频信号在不同表示域具有不同的稀疏特性,文中提出了一种基于多维度参考帧的双稀疏重构算法(MRF-DSR).首先构建双稀疏重构模型,利用视频信号的组稀疏和拉普拉斯加权稀疏特性来刻画重构视频帧的稀疏特性;其次提出多维度参考帧的概念,引入基于时间维度参考帧的半像素和缩放维度参考帧,通过为当前帧的图像块提供更多的可能匹配块来获得稀疏度更高的匹配块组;最后提出菱形形状快速搜索算法,通过粗搜索和精细搜索过程确定时间维度参考帧最优相似块的位置,再在多维度参考帧的相同位置进行小范围的快速搜索,从而实现较低复杂度的大范围搜索.仿真实验结果表明,与现有最优视频压缩感知重构算法相比,MRF-DSR算法在主观和客观标准上都具有较好的重构性能.

CVS中基于视频运动特征的多假设-双稀疏重构算法

针对目前视频压缩感知重构算法对不同特征的视频序列重构质量参差不齐的问题,结合双稀疏对轮廓、细节的高清晰重构以及多假设算法对高频噪声有效抑制的优点,本文提出一种基于视频运动特征的多假设-双稀疏重构算法(VF-MH-DSR).基本思路是基于每个视频组(GOP)的运动特征,采取相应的多假设-双稀疏重构策略.首先给出一种观测域多维度参考帧的多假设重构算法(MD-MRF-MH)及其最优相似块个数设置方案;然后给出一种像素域多假设参考帧的重构算法(PD-MRF-MH)及一种高性能双匹配准则;最后介绍了视频信号运动特征判定方案及多假设-双稀疏重构的具体实现方案.仿真实验表明,本文所提多假设-双稀疏重构算法相对于目前较好的多假设预测重构算法2sMHR及组稀疏重构算法SSIM-InterF-GSR,重构性能平均提升了1.98dB和0.84dB.

CIS中基于残差补偿的组稀疏表示重构算法

针对图像压缩感知(CIS)组稀疏表示重构算法在低采样率下尤其是对纹理特征相对复杂的图像重构质量不佳的问题,提出基于残差补偿的组稀疏表示(RCGSR)重构方法。对稀疏处理前后两幅图像对应位置图像组稀疏系数的残差进行稀疏化处理并补偿至后者的图像组稀疏系数中。归纳一种自适应软阈值收缩方案,对不同稀疏系数残差采取不同的阈值进行收缩处理,增强算法的鲁棒性。仿真结果表明,与目前性能最好的图像压缩感知重构算法GSR相比,所提算法在低采样率时显著提高了图像的重构性能。