基于粒子群优化Stearns-Noechel模型的全光谱木材配色算法研究

为了提高计算机智能配色技术在木材染色配方预测中的精度与效率,研究运用Stearns-Noechel模型建立木材染色配方预测模型,并采用粒子群算法对建立的模型进行参数优化,不断修正配比量系数Δc与参数M,获取色差最小时的配比量c值与最佳的参数M值。最后获取拟合光谱反射率曲线与标准反射率曲线,计算拟合色差值ΔE并输出相应参数值作为预测配方。结果表明:以水曲柳为染色基材时,对参数M采用循环赋值法得到的最佳配方其平均相对偏差为0.643%,平均拟合色差为0.720。基于粒子群改进的Stearns-Noechel模型对染色木材的配色效果有明显提高,在木材染色配色行业具有一定使用价值。

基于改进人工蜂群算法的大青杨晚材率预测

为了更加准确地预测人工林大青杨(Populus ussuriensis)晚材率,通过对标准人工蜂群算法(artificial bee colony,ABC)的蜜源更新公式进行改进,提出了分段式蜜源搜索半径公式,并用改进的人工蜂群算法(AABC)对径向基(radial basis function,RBF)神经网络的初始参数进行优化,提出一种基于改进的人工蜂群算法和径向基神经网络算法结合的预测模型,并与粒子群(partical swarm optimization,PSO)优化的RBF神经网络预测结果进行对比。结果表明:传统的RBF预测模型不仅收敛速度慢,而且预测精度不高。基于改进的ABC算法优化RBF神经网络预测模型整体比PSO优化的效果相对较好,收敛速度从42步提升至28步,预测的平均相对误差从2.54%降低到0.95%。可见对ABC算法的改进是可行的,而且提高了晚材率预测的精度。

分析汽车产业中焊接自动化技术的现状以及发展趋势

焊接技术的提升能够让工业生产进入更好的发展阶段,因此对焊接技术进行分析和研究能够促进我国社会事业的多项发展,并且为社会经济发展提供动力支持。我国焊接技术伴随科技的发展以及信息的进步也有了很大程度的提升,本文对焊接自动化技术的现状以及发展趋势进行研究和分析。

冲压成形的质量分析与质量控制方法研究

在现今状态下,汽车产业支撑着总体的经济进步;然而与此同时,汽车行业也加剧了内在剧烈的竞争。若要从根本入手提升竞争实力,则要注重质量测查及控制。加工各类的车体配件都不可缺失冲压成形。质量分析及总体视角下的质量控制都要融汇于冲压成形的各环节内,从根本上把控装配强度及精准度,提升整车应有的质量。对于此,解析了质量分析及控制针对于冲压成形的现实运用;在这种基础上,结合实情选取最合适的质量控制方式。