Application of digital pattern-less molding technology to produce art casting

Compared with the conventional casting process, digital pattern-less casting technology has many advantages such as good machining accuracy, a short processing cycle, and low production cost. It is a new rapid manufacturing technology for castings, integrated with CAD/CAM, casting, CNC machining and many other advanced technologies. With this digital casting technology, no pattern is needed for making molds; it is precise, f lexible, and green. Usually, art castings have complex structures and are made in small batches or even made in a single-piece, especially for large-sized art castings. So it has the shortcomings of high cost, low eff iciency and long time for making a pattern to produce art castings with the conventional casting processes. However, the digital pattern-less casting technology can be applied to fabricate art castings, since it can greatly shorten the manufacturing cycle and lower the production cost, thus having a very good prospect. In this study, based on the digital pattern-less casting technology, a plaque casting with artistic Chinese characters(a Chinese poem) was designed and manufactured, and the production process was demonstrated in detail.

Research on the Development Trend of Art Design Patterns under the Perspectives of Interaction Design and Visual Reconstruction

In the paper, we conduct research on the development trend of art design patterns under the perspectives of interaction design and visual reconstruction. With the increasing of people’s living standard, people on the industrial product requirements are constantly increasing, industrial products have gradually become to meet people’s life comfortable, functional, aesthetic and cultural history of the pursuit of all kinds of needs and the carrier of many connotations it is because of these changes in art design. In this paper, we integrate the Bauhaus’ idea to construct the new idea of constructing the interaction design and visual reconstruction. To note here that includes both the facts to the reality of the fact that also includes the artistic truth, or “virtual reality experience such as writer”, sequence of works of art, etc., and the former is an artist biography, the object of art history. With these basis and references, we propose the new idea on the issues. The result is satisfactory.

新文科背景下传统图案设计课程的实践研究

通过对课程改革实践内容与方法的详细阐述,文章探究了如何将传统图案与现代设计相结合,以及如何在教学中实现传统图案的创新设计和应用。通过项目驱动教学法、案例教学法、实地考察与调研法、自主学习与合作学习相结合法以及实践教学与理论教学相结合的方法,可以有效提升学生的综合素养和创新能力,同时为传统图案的现代应用提供新的思路和方法。

ART-2神经网络的改进及建模实现

指出了传统的ART-2神经网络对渐变过程不敏感的局限性,提出了一种新的改进算法。并对ART-2网络进行建模,通过与其它建模方法的对比,详尽讨论了ART-2的建模方法及特点。最后通过应用改进算法解决了原先模型中的“模式漂移”现象,使模型性能得到了明显的改善。

改进ART Ⅱ算法的仿真研究

ART Ⅱ网络以模式的相似性量度值为基础,能够对动态的输入模式样本进行自适应的聚类和识别,然而标准的ART Ⅱ网络在输入数据处理过程中,忽略了样本数据中的负数信息和幅值信息,造成信号畸变和"同相位不可分"问题,在权值调整过程中,聚类中心发生移动,容易造成"模式漂移"现象。针对上述问题结合相关文献提出了引入非线性函数对输入数据进行变换的方法解决"同相位不可分"问题,用待测数据与同一模式类中有限数据的欧氏距离与限定值进行比较实现聚类判定,抑制"模式漂移"现象。用Matlab仿真表明,改进算法性能优于标准算法。

用改进的ART-2网络建立移动机器人环境模型的研究

本文应用自适应共振理论中ART 2神经网络进行移动机器人环境障碍模式识别 .ART 2神经网络在处理单方向渐变的模式输入时具有模式漂移的特点 ,机器人在静态环境中运动依赖这种特点 ,但在动态环境中模式漂移的特点却会对机器人的安全造成威胁 .为此 ,设计了一种改进的ART 2神经网络 ,使得移动机器人同时适应在静态和动态环境中安全运动 .

ART-2网络在超声检测信号分析中的应用

本文以焊缝超声检测常见的缺陷(夹渣、气孔、未焊透、未熔合)为对象,选取缺陷时域波形的上升时间、波宽、上升角度和频域特征的波动次数、底宽等特征值组成特征矢量作为ART-2的输入,来实现缺陷性质的识别,并与射线检测结果对比。实验结果表明：采用该方法得到的正确识别率达到81．5％,具有良好的应用前景。

纺织品艺术设计中数码印花图案的创作特色

数码印花图案在纺织品艺术设计中的应用,大幅提升了纺织品艺术设计的灵活性,使设计师能够突破传统设计思维限制,实现更多的创意表达,精准捕捉并满足现代消费者对于个性化纺织品的需求,促进纺织品艺术设计的创新发展。数码印花图案可通过单一工艺应用于纺织品,也可与手绘艺术、刺绣工艺等相结合,丰富纺织品艺术设计层次与质感。为实现数码印花图案与纺织品艺术设计的完美融合,应不断优化数码印花图案的工艺,提升设计团队的数字化设计能力,并加强印花工艺与色彩管理控制,确保设计作品的高品质呈现,推动纺织品艺术设计领域的繁荣发展。

小波包分解与Fuzzy ART神经网络在磨削振动监测中的应用

针对磨削加工的特点,通过小波包进行振动信号细化分解,提取各尺度能量作为特征量.利用无导师学习的Fuzzy ART神经网络进行振动异常的辨识,在发生未知模式振动异常时,网络将产生新的类报警.与传统监测方法相比,该方法能对已知和未知的振动异常进行辨识报警,在实际磨削过程监控应用中效果良好.

一种基于最小风险检测ART网分类器的设计与人脸识别

本文通过对传统的自适应共振网络(ART)的研究,分析了其优缺点及应用领域,在此基础上提出了一种适合训练样本数较少、样本特征值维数较高的图像目标分类的最小风险检测 ART 网络,并重点讨论了该网络在结构上的改进和运行原理,以及基于该网络的分类器的设计及其算法实现过程。通过对 ORL 人脸库和 Yale 人脸库的图像样本仿真结果表明,应用该分类方法进行人脸图像分类识别,同时获得了较高的分类速度和分类效果。

ART－2网络学习算法的改进

详细介绍了ＡＲＴ－２网络的算法。通过一个渐变输入模式序列揭示了ＡＲＴ－２网络潜在的模式漂移现象，由此导出ρ０＞ρ０的矛盾，并改进了网络的学习算法。

ART网络在柴油机故障诊断中的应用

将人工神经网络应用于柴油机故障诊断，给出了一种利用自适应共振理论（ＡＲＴ模型）的故障模式识别方法及应用实例。

基于ART-2神经网络及不变矩特征的图像模式识别

将图像进行预处理并提取图像的特征,计算出图像的不变矩,利用ART-2神经网络完成了对图像的模式识别。通过实验证明ART-2神经网络具有较高的识别率,并很好地解决了神经网络在模式识别中面对识别对象出现新模式时,网络的可塑性与稳定性的矛盾。

传统皮革服饰图案艺术与现代艺术融合研究

传统皮革服饰图案艺术是一种极具特色的艺术形式,具有悠久的历史和文化传统。本文研究了传统皮革服饰图案艺术的发展现状、发展价值以及未来的发展趋势。为实现皮革艺术的有效传承和发展,将其与现代艺术进行融合,以遵循现代审美情趣和民族认同感为前提,通过现代艺术手段来提炼皮革艺术中的元素,以此来把握优秀传统皮革艺术的深厚内涵和文化寓意。将传统皮革服饰图案艺术与现代艺术融合既可以保证传统皮革服饰图案的创作理念,又能够实现皮革服饰图案的创新,具有重要的研究意义。

基于模糊ART神经网络的变压器局部放电模式识别

对变压器主要放电类型的3种局部放电典型电极模型进行试验,通过分析计算提取局部放电信号特征量,建立相应的局部放电信号特征库,以此作为模糊ART网络的输入,对局部放电的类型进行模式识别,并将识别结果与BP网络的识别结果进行对比。实验结果表明,模糊ART网络用于变压器局部放电模式识别是有效的。

传统吉祥图案在现代艺术设计中的重构

吉祥文化是我国传统文化之中非常有特色且非常重要的内容,代表着我国劳动人民对于美好生活的无限向往和殷切期盼。吉祥图案作为吉祥文化的具象化表现,在漫长的传统文化发展进程之中不断地进化与完善。吉祥图案不仅有着很高的文化价值,同时也具有很高的艺术价值,对于当代艺术设计而言,对传统吉祥图案进行重构不仅可以很好地继承并发扬传统吉祥文化,也可以以更符合现代受众审美的方式重现传统吉祥图案的艺术价值,让我国传统吉祥文化能够在现代文化语境之中找到更好的传承发展方式。

慢速权值更新的ART2神经网络研究

ART2是基于自适应谐振理论的一种自组织神经网络,通过竞争学习和自稳机制原理实现分类,可以在非平稳的、有干扰的环境中进行无监督的自学习,其学习过程能迅速识别已学习过的样本,并能迅速适应未学习过的新对象。提出了一种基于慢速权值更新的ART2神经网络算法,该算法在对输入模式进行识别分类时,会减慢学习速率,降低模式漂移的速度。新的网络学习规则在分类实验中取得了较好的效果,并在一定程度上解决了模式漂移问题。

符号学视域下晋系青铜编钟纹饰研究

晋系青铜编钟是先秦礼乐精神的重要载体,晋系青铜编钟纹样是研究“三晋文化”不可或缺的重要部分。皮尔斯符号学所构建的三元关系对于研究晋系青铜编钟纹样有着重要作用,首先揭示了晋系青铜编钟纹样符号所具有的图腾崇拜与政治谋求的文化价值;其次总结了晋先民灵感创造下以抽象提炼与重复排布为主的异化表现方式;最后,还需要结合人工智能技术,通过纹样造型、工艺、展示的创新,让青铜艺术文化在新时代焕发新的生命力。

基于双重竞争共振机制的模糊ART神经网络

提出了一种基于双重竞争共振机制的模糊ART神经网络模型．该模型将输入节点的竞争共振机制引入到输出类别节点，采用输入节点和输出节点双重竞争共振机制，形成了一种新的模糊ART结构，解决了传统模糊ART网络记忆不稳定问题．将该模型应用于图像分割，解决了传统模糊ART网络图像分割结果随警戒参数的升高而出现的过度分割．实验结果表明，和原始模糊ART算法相比，新算法具有更好的分类识别性能，在飞机目标识别中平均识别率比原始算法提高3％～5％．

基于主元分析和Fuzzy ART模型的人脸识别算法

本文从子空间的理论出发，先用一定数量的人脸样本构造优化的“人脸空间”，“人脸空间”能更好的描述人脸图象矢量的分布。把人脸图象在子空间进行投影得到人脸的特征向量。然后在FuzzyART模型的基础上设计神经网络分类器。用40组共计400张人脸图象对系统进行测试，实验结果表明识别率在95％以上，系统具有良好的识别能力和鲁棒性。