炭/炭复合材料表面金属功能涂层研究进展

炭/炭复合材料作为结构功能一体化材料使用,面临着自身及其与其他材料之间的连接、抗氧化抗热震涂层以及抗等离子溅射侵蚀涂层问题。系统介绍了表面金属功能涂层在炭/炭复合材料连接、超高温抗氧化抗热震涂层、高热载荷下抗等离子溅射侵蚀涂层上的应用,分析了金属功能涂层的失效原因,讨论了提高金属功能涂层性能的途径,指出新型钎料与接头抗振动抗疲劳性能、涂层显微结构控制与全温域防氧化抗热震、界面稳定化理论方法与新型界面层材料以及金属功能涂层原位自生防护和拓展应用领域是炭/炭复合材料表面金属功能涂层的发展趋势。

基于激光图像的轮对踏面磨耗动态测量

为了实现铁路货车轮对踏面磨耗动态测量,建立了基于激光图像的踏面磨耗检测系统。对该系统中踏面磨耗动态测量方法进行了研究。首先,采用基于量子粒子群优化算法的二维最大相关准则法进行图像分割。然后,采用基于形态学的细化算法和爬虫跟踪法组合的方法提取中心线。接着,采用基于多项式的空间坐标变换算法和双线性插值算法组合的方法对畸变的曲线进行校正。最后,采用曲线匹配技术匹配标准曲线和磨耗曲线。实验结果表明:系统对踏面磨耗的测量误差小于0.2 mm,检测时间2.1 s,满足车辆段修现场使用要求。

基于GA-RBFNN算法的列车车轮踏面损伤识别

为了实现列车车轮踏面损伤识别,提出了一种基于GA-RBFNN算法的货车车轮踏面损伤识别方法。该算法采用浮点数编码将RBFNN的中心参数和宽度进行了编码,利用GA的选择、交叉和变异操作优化网络参数,权值采用最小二乘法确定。利用该算法和BP算法、传统的RBFNN算法进行了剥离和擦伤识别的对比实验,结果表明:GA-RBFNN算法对剥离、擦伤和非损伤三类样本的测试集的识别率高于传统的RBFNN算法和BP算法,而且GA-RBFNN算法的进化代数远远小于BP算法和传统的RBFNN算法迭代次数。

一种快速轮对踏面光截曲线图像分割方法

为准确地实现轮对轮缘磨耗的测量,提出了将二维最大相关准则的阈值分割法应用于轮对踏面光截曲线图像的分割。引入量子粒子群优化算法代替穷尽搜索获取阈值向量。通过对实际的踏面光截曲线图象分割表明,该方法是一种实用、有效的踏面光截曲线图像分割法。

基于视觉的列车车轮踏面擦伤定位方法

为了实现列车车轮踏面擦伤检测,建立了基于机器视觉的踏面擦伤动态检测系统。对该系统中踏面擦伤可疑图像区域定位技术进行了研究。首先,采用快速中值滤波算法平滑原始图像,然后采用基于Canny算法的踏面区域分割算法提取踏面区域,再根据踏面擦伤图像特征设计了基于踏面边缘线扫描搜索擦伤可疑区域的方法提取擦伤可疑图像区域。实验结果表明,该系统对擦伤的定位准确率为97.62%,漏识率为2.38%,误识率为3.81%,为后续擦伤的识别奠定了基础。

土壤压实度的激光图像无损检测方法

为了实现土壤压实度检测,建立了土壤压实度的激光图像测量系统。首先采集土壤激光图像,并采用4邻域平均法对其平滑去噪;其次,采用Canny算法提取出激光图像中的激光光斑;然后选择含水量、激光光斑半径、吸收系数和散射系数作为分类器的输入特征参数;最后,利用反向传播(BP)神经网络预测压实度。实验结果表明,BP神经网络经过11次学习后,达到测量精确度的要求;与环刀法实际测量值相比较,平均绝对和相对误差在2%左右。因此,本文测量系统的检测精确度满足土壤压实度的检测要求。