点焊接头抗剪强度的SVM回归预测

通过对同步采集的点焊焊接过程动态电阻、电极位移信号的特征分析,提取出若干特征参量,依据所提取特征参量与焊点接头抗剪强度之间的相关性分析结果,选取相关系数较大的6个特征参量建立数据集作为SVM的输入,分别利用线性核函数、多项式核函数、RBF核函数实现监测参量与焊点强度之间的映射.采用交叉有效性检验对不同核函数下预测结果进行比较,结果表明,RBF核函数支持向量机各项预测误差最小,有较好的应用前景.

基于PCA-SVM方法的点焊质量评估

通过对电阻点焊过程电极位移和动态电阻信号的实时采集和时域特征分析,利用电阻信号动态特征刻画熔核形成不同阶段,从同步电极位移信号中提取9个特征参量建立输入样本数据集.以焊点接头抗剪强度作为焊点质量的评价指标,将PCA(主成分分析)方法与传统的SVM(支持向量机)回归分析相结合,利用PCA方法对支持向量机的输入样本数据集进行主成分分析,消除了输入特征参量间的自相关性,实现数据降维后作为支持向量机的输入,建立焊点质量映射模型.交叉有效性预测结果表明,基于PCA-SVM的算法增强了SVM的泛化能力,比传统的SVM算法具有更高的预测精度.

基于核Fisher判别分析的点焊质量评估

通过对点焊过程电极位移信号的实时采集和特征分析,利用模糊化方法将电极位移信号映射为15×25模式矩阵.依据不同焊接电流参数下位移信号的模式特征将位移信号的模式分为5类,分别对应不同的焊点质量.以不同类别焊点的模式矩阵构建输入数据空间,利用核Fisher判别技术将低维数据空间的非线性分类问题转化为高维特征空间的线性分类问题,建立快速稳定的多类核Fisher判别分类器,实现了焊点类别的模式识别,进而实现焊点质量评估.结果表明,所提出的利用点焊过程电极位移信号模式表征焊点形核过程的方法是可行的,同时在小样本情况下,引入核技术的Fisher算法,大大提高了焊点质量评估的准确性.

浅谈包装再设计

在现代激烈的商品竞争中,包装设计对企业的发展、品牌的提升、销售的增长无疑起着非常重要的作用。当一个品牌建立起来并在市场中占领一席之地后,其产品包装设计的形象也随着品牌的知名而为消费者熟悉。但是任何产品都有其生命周期,因此产品包装也会和产品一样具有由新到旧规律性。一贯的包装风格和形象,会使消费者失去视觉的新鲜感从而使产品滞销乃至影响整个企业的发展。因此,对产品包装进行不断的再设计是使企业保有销量和市场竞争力的必须,也应该是企业发展整体规划中的一个不可忽视的策略。