增材制造铜/钢双金属材料研究进展

铜/钢双金属材料具有力学强度高、物理化学性能优良等优势,在交通运输、电力能源和建筑工业等领域应用前景广阔。然而,传统熔铸工艺在制造铜/钢双金属材料时,容易在铜/钢界面处产生偏析现象,在一定程度上限制了铜/钢双金属材料的发展。与传统工艺相比,增材制造技术不仅能实现复杂加工零件的快速制造,而且在成形过程中较短的保温时间能缓和或消除异种金属材料界面产生的冶金缺陷,进而增强铜/钢双金属材料的力学性能。由于双金属材料是近年来的研究热点,有关增材制造铜/钢双金属材料的综述性文章较少,故综述了近年来激光、电子束及电弧增材制造技术制造铜/钢双金属材料的研究发展现状,分析了各技术的优缺点,并从制备方法、工艺参数及界面合金元素等角度,分析了影响材料界面组织性能变化的关键因素。发现在增材制造铜/钢双金属材料方面,目前激光增材制造技术主要应用于精度要求较高的小尺寸零部件,电子束增材制造技术适用于某些具有特殊性能的合金,如钛合金,而电弧增材制造技术适用于精度要求较低的大型复杂零部件。在铜/钢双金属材料增材制造过程中,界面处易形成显微组织分布不均匀、界面晶粒尺寸差异较大等现象,导致界面处产生应力集中,从而造成材料断裂失效。为解决上述难题,学者们已深入研究第二相形成机理,并采用优化界面处Cu-Fe比例和控制脆相金属间化合物等方式提高铜/钢双金属材料的性能。最后,对目前增材制造铜/钢双金属材料的研究发展现状进行了总结与展望,未来在冶金学和热力学方向上对铜/钢双金属材料仍需进行系统性理论研究,对双金属材料而言需要建立相关模拟数据库,以期为相关从业人员提供精细化指导建议。新型增材制造技术或复合增材制造技术的开发与应用都将成为未来增材制造铜/钢双金属材料研究的重点发展方向。

视频跟踪算法研究综述

在许多计算机视觉应用领域中,视频跟踪是最基本的任务。尽管有了大量的跟踪算法,但是跟踪算法的鲁棒性仍是具有挑战性的问题。物体的突然运动、目标或者背景外观的改变、目标与目标以及目标与背景的遮挡、非刚性物体的结构、摄像机抖动等问题都是视频跟踪算法设计过程中需要考虑的因素。介绍了视频跟踪算法及其研究进展,综述了现有基本的目标跟踪算法分类,详细描述了每种表示方法,并指出其优缺点。进一步讨论了跟踪的重要性问题,包括目标检测、特征选择、贝叶斯跟踪、在线学习跟踪等。

ARM11和Linux在网络视频实时监控系统中的应用

以ARM11为硬件平台,研究了在嵌入式Linux操作系统下利用V4L2应用程序接口实现对USB视频设备的视频数据采集;利用JPEG图像压缩技术对采集的图像数据进行压缩编码;数据传输采用B/S(浏览器/服务器)的构架方案,基于TCP/IP协议的Socket编程,实现视频数据的网络传输;完成嵌入式Web服务器的设计,进行HTTP的请求/响应分析,最终将压缩后的视频数据通过网络传输到客户端,在浏览器中显示出实时的图像.

基于Mean Shift算法的目标跟踪综述

介绍Mean Shift算法及其研究进展,在众多计算机视觉研究和实际应用,尤其是视频跟踪研究中,基于Mean Shift算法的视频跟踪被大量应用。就目前所应用的跟踪算法,Mean Shift算法使跟踪中存在的很多问题得到了解决,例如运动目标的突然加速,背景的干扰,目标和目标以及目标和背景之间的遮挡,背景或者目标外部的变化等。对目前基于Mean Shift算法本身及其改进方法的理论和应用进行分类和比较,详述其各自方法内容和优缺点。

无线传感器网络LEACH协议的改进与仿真

LEACH路由协议是无线传感器网络拓扑控制中最具代表性和重要性的算法之一.针对LEACH路由协议簇头分布不均匀,节点死亡率高,易产生路由空洞等问题,提出LEACH-EED改进算法并进行仿真.首先剔除低能量节点入选簇头的权利,改进簇头选举机制,然后利用待选簇头身份标识编号增加二次簇头选举.仿真结果表明,改进的分簇算法能有效地降低节点死亡率,提高数据融合度,延长网络生存时间.

一种基于散列链的自适应网格安全路由协议

LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)路由协议是无线传感器网络拓扑控制中最具代表性和重要性的算法之一。针对LEACH路由协议簇头分布不均匀,节点死亡率高,易产生路由空洞及其所面临安全威胁等问题,提出一种基于散列链的区域划分网格自治安全路由协议LEACH-SEED。剔除低能量节点入选簇头的权利,改进簇头选举机制,簇头选举完成之后,每个簇头节点随机从散列链组成的密钥池中分配q个链密钥,其他节点利用单向哈希函数和伪随机函数生成通信密钥,网络遭受攻击后利用网格自治和待选簇头身份标识编号进行网络恢复。实验结果表明,改进的分簇算法能有效地降低节点死亡率,增强抗攻击能力,提高数据融合度,延长网络生存时间。

基于相空间重构和柔性神经树的乐器分类

基于相空间重构理论和主成分分析理论,对不同乐器产生的音频时间序列进行处理。通过分析各类乐器的高维特性,采用概率密度函数来刻画各个乐器在相空间中的差异,然后将概率密度函数的参数与其他音色特征相结合,采用柔性神经树作为分类器,提出一种新的乐器分类方法。柔性神经树能够解决人工神经网络结构的高度依赖性问题,还具有较高的识别率。实验表明,该分类器与BP神经网络和支持向量机比较具有较高的平均分类准确率和较低的均方根误差值。

一种基于局部表示的精确跟踪算法

基于局部表示的精确跟踪算法,将局部信息引入目标跟踪算法中,有效地改善了遮挡的问题。对每一部分的局部信息进行分类,同时构建局部分类器,使分类器的学习更加精确。本算法有效地改进了快速压缩跟踪算法中出现的部分遮挡等问题,使跟踪算法更加精确。

沈阳军区“八五”期间档案工作的几点体会

沈阳军区“八五”期间档案工作的几点体会闫庆森，祝志刚五年来，我们军区的档案工作在军区领导和上级业务部门指导下，重点围绕深化档案集中统一管理和开展档案工作达标，促进了军区档案工作全面发展。军区及所属单位先后制定和修订了１００多项规章制度，各项工作有据可...

用电计量在节能降耗中的应用

随着社会经济的迅速发展,国民生产对电力的需求不断增加,但是由于各地区电力供不应求的现状,导致目前电力短缺情况严重,已经成为制约我国经济发展的重要因素。随着科技的不断进步,全球气候变暖情况的日益严重,低碳经济成为主要的经济潮流。因此,降低能耗、走可持续发展的道路成为企业提高生产效率和经济效率首先考虑的问题,本文主要根据我国电力计量的现状,电力在节能降耗方面的应用和重要性进行分析。

浅谈防窃电技术与管理措施

我国经济水平不断的提高,使得工业生活用电不断增加,随之而来的是电价的提升,加上我国存在结构性缺点或缺口增加等电荒现象,导致出现窃电行为,窃电行为的增加造成了极大的经济损失。因此,建立防窃电管理成为电能计量管理的关键,只有建立可靠地计量装置,认真管理防窃电工作,充分认识到防窃电的重要性,并在防窃电管理方面提供可靠见解,才能为今后防窃电和窃电查询提供基础保障,本文主要通过介绍简单快捷的防止窃电的方法,为企业供电正常运作提供参考。

浅谈S11系列变压器绕组的种类及选择

在整个供电系统占比最大的是配电变压器,目前世界各国关注的焦点问题是降低变压器的损耗和提高供配电的系统效率,因此改变配电变压器的性能和降低电压损耗指标,对提高系统可靠性和电力系统节能有重要的意义。低损耗配电变压器可以将损耗得到很大程度的降低,使其电网电能的损失大幅下降,且成本相对低廉、体积小质量轻,所以在电网改造过程中会有非常广泛的应用,本文主要从S11系列配电变压器绕组的运行、结构及选择等方面进行全面的论述。

面向无人移动平台的自主进化学习研究进展与展望

无人移动平台是改变未来人类生产生活方式和战争形态的新质科技力量,其核心在于利用人工智能技术提升无人移动平台的自主化和智能化水平.然而,现阶段的人工智能模型参数、结构、推理链等核心要素固化,当无人移动平台面对复杂多变的对象、环境、任务以及资源受限的硬件平台,泛化和外推能力严重受限,无法满足实际应用需求.为了攻克这一技术难题,受生命智能体进化机制启发,本文提出了面向无人移动平台的自主进化学习方法,并根据进化模式的不同,将智能模型的自主进化过程划分为即时性进化、长时性进化和推理链进化3个层次;详细讨论了每个层次智能模型进化方法的技术路线和优缺点;最后,对智能模型自主进化技术在无人移动平台上的应用进行了展望与分析,并指出了现阶段自主进化学习方法存在的问题以及未来的研究方向.

高光谱图像超分辨率重建技术研究进展

不同于传统图像(如灰度图像、RGB图像等)专注于保存目标场景的空间信息,高光谱图像蕴含丰富的空—谱信息,不仅可以保存目标的空间信息,还可以保存具有高可辨性的光谱信息。因此高光谱图像广泛应用于多种计算机视觉和遥感图像任务中,如目标检测、场景分类和目标追踪等。然而,在高光谱图像获取以及重建过程中仍然存在许多问题与瓶颈。如传统高光谱成像仪器在成像过程中通常会引入噪声,且获得的图像往往具有较低的空间分辨率,极大地影响了高光谱图像的质量,对后续数据分析任务造成了极大的困难。近年来,高光谱图像超分辨率重建技术研究得到了极大的发展,现有超分辨率重建方法可以大致分为两类,一类为空间超分辨率重建方法,可以通过直接提升高光谱图像的空间分辨率来获得高质量高光谱图像;另一类为光谱超分辨率重建方法,可以通过提升高空间分辨率图像的光谱分辨率来生成高质量高光谱图像。本文从高光谱图像超分辨率重建领域的新设计、新方法和应用场景出发,通过综合国内外前沿文献来梳理该领域的主要发展,重点论述高光谱图像超分辨率重建领域的发展现状、前沿动态、热点问题及趋势。