管端相贯线坡口切割割炬位姿控制

针对管端相贯线坡口切割过程中存在三维空间曲面加工问题,研究割炬轨迹的保证和姿态的选择是获得良好加工质量的关键.利用空间解析几何原理,建立了管-管,管-板及管-管、板相贯带坡口切割时割炬位姿控制数学模型.提出了最大Z坐标原则求管-管、板相贯线坡口切割割炬轨迹的方法.对管-管、板相贯线坡口切割实例进行了割炬位姿控制仿真分析,研究了在不同相贯段时割炬位姿和两面角、坡口角以及割炬姿态角等相关参数的数学表达式,理论研究表明在拐点处割炬姿态的转变应分多步进行,从而保证拐点处的切割质量.为管端相贯线坡口精确数控切割提供了理论基础.

稀疏隐空间支持向量机

利用L1范数放宽函数集的VC维上界,构造出基于L1范数的结构风险.在隐空间中,利用这一结构风险,提出了稀疏隐空间支持向量机.由于L1范数具有诱导稀疏性的本质,使得稀疏隐空间支持向量机获得了良好的稀疏性.同隐空间支持向量机一样,稀疏隐空间支持向量机对核函数没有Mercer条件的限制,扩大了核函数的选择范围.在人工和基准数据集上的分类和回归实验表明,所提算法具有同支持向量机相当的推广能力,并且其稀疏性优于支持向量机,从而使得函数评价速度大大加快.

基于支持向量机的车载称重模块设计

称重测量模块是车载称重系统的核心部分.介绍了车载称重模块的工作原理、流程和实施方案.利用Pro/Engineer软件建立了车架的三维模型.在ANSYS中对模型作必要的简化,联系现实情况在车架上施加载荷,找到应变敏感点,分析了应变和载荷之间的关系.基于支持向量机设计了称重算法,用总体样本交叉验证的方法验证了不同工况下该算法的可行性和正确性.

支持向量机在字符分类识别中的应用

为了对数字字符和字母字符进行有效识别,提出了一种利用二值字符图像投影的特征参数构造字符特征矢量的方法,对这些特征矢量进行归一化处理并作为支持向量机的训练集.采用支持向量机和多层感知器网络对字符的特征矢量进行训练,分别构造出26个字母分类器、10个数字分类器以及36个字母-数字综合分类器.通过对字符的分类识别测试,字符识别的准确率平均为96.5%,识别速度平均为20.5ms/字符,结果表明了支持向量机在字符识别应用中的有效性.

基于EMD与多重分形去趋势法的轴承智能诊断方法

引入经验模态分解(EMD)方法去除故障信号的趋势项,提出EMD-MFDFA(multifractal detrended fluctuation analysis)的多重分形分析方法,并通过仿真分析EMD方法去趋势效果的有效性。然后将采用EMD-MFDFA方法提取的电机滚动轴承振动信号的多重分形特征向量作为训练集,利用混合遗传算法搜索全局最优的能力优化支持向量机(SVM)模型参数,建立电机滚动轴承的智能诊断模型。最后,通过对电机滚动轴承不同状态的振动信号进行分析。研究结果表明:EMD-MFDFA方法能很好地揭示滚动轴承的振动信号多重分形特性,对滚动轴承正常状态、单一故障与多故障耦合等状态具有很强的辨识能力;所建立的智能诊断模型可以有效地诊断滚动轴承不同的故障状态,能够作为滚动轴承故障在线监测的有效工具。

移栽密度组合对机插水稻淮稻5号生长发育及产量形成的影响

以迟熟中粳淮稻5号为材料进行机插试验,研究不同移栽密度组合对机插水稻淮稻5号生长发育及产量形成的影响。结果表明:降低密度能使单株生产力增强,提高单株成穗数和单株经济产量,穗型增大,穗长增加,穗粒数增多,粒重和结实率也增加,茎秆矮壮,抗倒伏能力增强,群体茎蘖消长较为缓和,成穗率升高。但也存在着茎蘖数量不足,群体LAI和生物产量积累较少,最后成穗数不足等特征。综合来看,机插水稻淮稻5号以移栽密度组合A3B3群个体矛盾协调最好,产量最高。

氢对TC21合金切削加工性影响的试验研究

通过对不同氢含量TC21合金试件进行车削试验,测量切削力和加工后的表面粗糙度以及观察切屑形貌,研究氢对TC21合金切削加工性的影响。试验结果表明:随氢含量增加,TC21合金的切削加工性提高,并且有一个最佳氢含量范围,超过该范围,随氢含量增加,TC21合金切削加工性变差。

聚晶金刚石复合片的电火花线切割精密加工试验

为了提高聚晶金刚石(PCD)刀具的生产效率,改进加工表面质量并减少刃磨余量,利用慢走丝电火花线切割机床(WEDM)对PCD复合片进行了加工工艺试验。对PCD复合片进行了5次切割,并分别测量了每次加工后的表面粗糙度、富钴界面层凹槽深度及宽度和PCD层刃口加工质量。试验结果表明:PCD复合片经慢走丝线切割多次加工,能够得到较好的表面质量,在众多影响因素中金刚石颗粒大小对加工质量影响较大;其中CTH025型号和CTB010型号的最终表面粗糙度分别为Ra=0.85μm和Ra=0.57μm,富钴界面层凹槽的深度分别为16.3μm和5.7μm,刃口处切口缺陷的尺寸也与金刚石颗粒的尺寸相当。经WEDM加工后的PCD复合片的刃磨余量可控制在4～15μm左右。

转炉-炉外精炼-连铸生产的含硫非调质易切削高强度钢的切削性能

对转炉-炉外精炼-连铸生产的含硫非调质易切削高强度钢的切削性能进行了研究,用扫描电镜对钢中夹杂物以及切削性能提高的原因进行了分析。结果表明:纺锤形MnS及其以Al2O3、SiO2为核心的MnS复合型夹杂物是材料切削性能获得提高的主要原因。

基于FPGA的UART设计

UART是一种广泛应用于短距离、低速、低成本通信的串行传输接口。由于常用UART芯片比较复杂且移植性差,提出一种采用可编程器件FPGA实现UART的方法,实现了对UART的模块化设计。首先简要介绍UART的基本特点,然后依据其系统组成设计顶层模块,再采用有限状态机设计接收器模块和发送器模块,所有功能的实现全部采用VHDL进行描述,并用Modelsim软件对所有模块仿真实现。最后将UART的核心功能集成到FPGA上,使整体设计紧凑,小巧,实现的UART功能稳定、可靠。

微细电火花加工放电状态逐级映射检测

为解决微细电火花加工过程中由于频繁出现的放电信号严重畸变、放电状态不稳定甚至突变等造成的放电状态难于准确检测的技术难点,在分析和研究传统的微细电火花加工放电状态检测方法的基础上,结合系统辨识和模糊逻辑理论,提出了微细电火花加工放电状态逐级映射检测原理和方法。对实时采集到的极间电压和电流信号,通过模糊运算判别采样点的放电状态,再将采样点放电状态值映射为放电状态矢量,并对该矢量进行统计得到"短路率"和"火花/电弧率",经过模糊推理辨识出各分析周期的放电状态。实验表明,该检测方法准确性高、运算量低且运算速度快,与平均电压法相比,效率提高22.2%。检测结果可为微细电火花放电加工过程的实时控制提供系统放电状态的反馈输入,保证了加工控制系统的稳定性和准确性。

IC检测的图像预处理及芯片定位

全自动上芯机是用于芯片生产后工序的关键设备之一,机器视觉伺服系统是提高该设备产能和质量的关键系统,而图像预处理和芯片定位是其机器视觉的关键技术之一。为了消除采集图像与真实图像之间的差异,实现芯片精确定位,采用中值滤波算法和直方图算法实现图像的去噪和增强,并分析了图像相似性测量算法实现快速模板匹配。实验结果证明了算法的有效性和可靠性,为进一步提高芯片缺陷检测的精度提供了保障.

可切削云母基玻璃陶瓷的研究概况

可切削云母基玻璃陶瓷是一种新型的玻璃陶瓷,其优异的可加工性能和良好的生物相容性,使其在骨科及牙科修复学领域具有广阔的应用前景,并受到了材料学家和医学家们的广泛关注。文内介绍了云母基玻璃陶瓷的分类、结构、可切削性及制备方法,并对其制备方法的优缺点进行了评价;综述了国内外对云母基玻璃陶瓷改性的研究进展,包括Ba云母和Ca云母增强,ZrO2增韧,热挤压和热压增强以及生物活性的改善。并讨论了云母基玻璃陶瓷的研究趋势,指出:合理设计原料成分和制定正确的工艺路线,以期得到所需的成分和显微组织;尤其是探索低熔点云母基玻璃陶瓷的制备工艺,以期降低成本、加速规模化生产,必然是未来几年的研究重点和热点。

SVM模式识别技术及在机械故障诊断中的应用进展

支持向量机(Support Vector Machines,SVM)是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,对小样本决策具有较好的学习推广性。为在机械故障诊断中更好地运用该方法,从基于支持向量机理论的模式识别技术和机械故障诊断中应用两方面,综述了近年来支持向量机国内外研究应用现状,分析了技术特点、存在问题、解决方案及其在机械工程领域应用前景。

DM642在机器视觉中的应用研究

在高端嵌入式平台TITMS320DM642基础上,完成了机器视觉系统的总体设计,具体给出了系统硬件设计和系统软件设计。在PC平台上进行了机器视觉相关算法的验证和实现。以门牌识别为例,详细介绍了机器视觉算法在DM642平台上的移植和优化的实现过程。最后对本文所研究的系统功能和创新点进行了总结。实际应用表明,本文设计的机器视觉系统具有较好的合理性和实用性。

最小二乘小波支持向量机的DNA序列分类方法

目前使用的已有SVM核函数,在分类中不能逼近某一L(2R)(平方可积空间)子空间上的任意分类界面。针对上述问题,在支持向量机的核函数方法和小波框架理论的基础上,提出了LS-WSVM结构模型。实验结果表明,和标准的SVM和LS-SVM比较起来,在同等条件下,LS-WSVM在分类方面具有优良的特征提取性能。

支持向量机在基因表达数据分类中的应用研究

目的探讨支持向量机在基因表达数据分类研究中的应用条件和效果。方法使用支持向量机软件包,通过实际基因表达数据考核其应用效果,并通过模拟试验进一步验证和研究在含有大量无差异表达基因情况下对分类产生的影响。结果对四种疾病的真实基因表达数据的分类取得了良好的效果,模拟试验则显示了支持向量机对分类具有较高的准确性,但随无差异基因数量的增加其分类效果呈明显下降的趋势;在类间分离一定的情况下,差异表达基因数目较多、基因之间具有较高的相关性时,更容易获得好的分类效果。结论支持向量机在解决小样本、非线性及高维问题中表现出许多潜在的优势,可以有效地用于分析基因表达数据的分类问题。

温度和变形量对27SiMn钢组织影响的热模拟研究

采用Gleeble1500热模拟试验机研究了煤机用钢27SiMn（／％：0．27C，1．20Si，1．25Mn，0．015Mo，0．021Ti）热轧中190mm棒材的变形量（10％～50％）和温度（850—1000℃）对钢中珠光体、铁素体尺寸和比例的影响。结果表明，随变形量和变形温度的增加，钢中晶粒尺寸减小，尺寸均匀度增加；当27SiMn钢在950℃进行30％形变时，珠光体晶粒尺寸为18—42μm，平均尺寸为28μm，珠光体占54％。

基于支持向量机回归的NDVI组合预测模型

对2004年到2015年3~10月的MODIS NDVI数据建立时间序列,并利用同期的温度、降水数据做回归因子,采用支持向量机回归模型建立NDVI短期预测模型.首先用网格搜索法,遗传算法,粒子群算法对模型参数进行优化选择,然后用得到的最佳参数分别训练支持向量机,拟合结果显示网格搜索法是本实验数据的最佳优化算法.使用基于网格搜索法的支持向量机回归模型从2个角度建立了NDVI的单项预测模型,对2个单项模型做线性组合并计算最优权重系数,实验结果表明组合模型可以有效预测NDVI.

直接支持向量机

基于最小二乘支持向量机变形,得到一个极其简单快速的分类器——直接支持向量机.与最小二乘支持向量机相比,该分类器只需直接求解一个更小规模矩阵的逆,大大减小了计算量,并未降低分类精度.从理论上证明了该矩阵可逆,保证了分类面存在的唯一性.对于线性情形,采用Sherman-Morrison-Woodbury公式降低可逆矩阵的维数,进一步减少了计算复杂度,使其可适用于更大规模的样本集.数值实验表明,新分类器可行并具有上述优势.