介绍了基于X射线二维探测器织构的快速检测原理.以无间隙原子钢冷轧板织构的检测为例,用常规织构的检测结果作为参照标准,分析了各种X射线二维衍射条件对计算取向分布函数的影响.实验表明,用二维探测器可以同时采集多个极图的数据,合理减少样品转动,织构的检测仅需几分钟时间,且织构的检测结果与用传统X射线衍射法的一致

通过建立轧制压力模型,对常规铸轧进行了仿真计算,计算结果与实测数据相符合,从而验证了模型的合理性.在此基础上,对快速铸轧进行了虚拟仿真研究,研究结果表明:不增强铸轧辊内、外冷却能力,单纯减薄铸轧板坯厚度即可提高铸轧速度;随着铸轧速度降低与铸轧区增大以及铸轧坯厚度减薄,轧制压力峰值增大;随着铸轧辊径增大,轧制压力提高,因此铸轧机力能设计参数也要相应增大

针对目前局部回归神经网络动态BP算法的误差导数计算复杂、收敛速度慢的缺陷,提出了一种新的快速算法.该算法是将信号流图引入动态BP算法,较好地解决了求解误差导数的复杂性,同时采用BFGS算法加快了网络的收敛速度.仿真结果表明了本算法的有效性

采用快速划伤法对18-8Ti、316L不锈钢和Incoloy800合金在氯化钠溶液中的裸表面临界点蚀电位Ec进行了精确的测量。分析了金属裸表面上点蚀的形成机理,指出了裸表面临界点蚀电位的物理意义。研究表明,Ec与氯离子浓度成半对数关系。比较并分析了Ec与动电位法测得的点蚀击破电位Eb、保护电位Ep之间的关系。研究表明,Ec与Eb在不同pH值的氯化钠溶液中表现出相同的变化规律,并通过测得再钝化系数的变化规律来说明pH值对Ec和Eb的影响

首先给出了通过矩形块与三角像素特征块相结合所构造的八种用于眼睛检测的扩展三角特征原型块.考虑扫描块在人脸背景中遍历时眼睛样本图像块数量远少于非眼睛样本块数的实际,提出了一种结合Haar特征和三角特征的AdaBoost快速眼睛检测算法.通过级联分类器的前几层强分类器完成排除大部分非眼睛样本;然后,通过后续强分类器进行判断大部分的眼睛图像块和少量非眼睛图像块.检测时间消耗有所下降,这样可以保证整体的检测速度.实验结果进一步表明该算法具有更好的检测性能,与仅使用Haar特征相比正检率有一定程度提高

系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类

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