第1章数控加工工艺基础 1.1工艺过程的基本概念 1.1.1生产过程和工艺过程 1.1.2工件获得尺寸精度的方法 1.1.3加工余量 1.1.4加工精度 1.1.5表面质量

前列腺核磁超声图像配准融合有助于实现前列腺肿瘤的靶向穿刺。传统的配准方法主要是针对手动分割的前列腺核磁（Magnetic resonance, MR）和经直肠超声（Trans-rectal ultrasound, TRUS）图像上对应的生理特征点作为参考点，进行刚体或非刚体配准。针对超声图像因成像质量低导致手动分割配准效率低下的问题，提出一种基于监督学习的前列腺MR/TRUS图像自动分割方法，与术前核磁图像进行非刚体配准。首先，针对图像分割任务训练前列腺超声图像的活动表观模型（Active appearance model, AAM），并基于随机森林建立边界驱动的数学模型，实现超声图像自动分割。接着，提取术前分割的核磁图像与自动分割的超声图像建立轮廓的形状特征矢量，进行特征匹配与图像配准。实验结果表明，本文方法能准确实现前列腺超声图像自动分割与配准融合，9组配准结果的戴斯相似性系数（Dice similarity coefficient, DSC）均大于0.98，同时尿道口处特征点的平均定位精度达1.64 mm，相比传统方法具有更高的配准精度

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

结合国内某2250 mm热连轧精轧机组, 实现速度调节、机架间水调节、速度和机架间水耦合调节三种控制模式, 能够根据热连轧过程中的不同钢种和不同工况采用相适应的控制模式, 以获取最佳的控制效果. 同时, 利用二次规划优化法在线优化不同控制模式的调节量, 以满足带钢全长终轧温度的控制要求. 将多模式控制模型在线应用后, 带钢终轧温度控制偏差在±20℃以内, 连续三个月命中率为99%以上. 结果表明, 该控制模型响应速度快, 计算精度高, 能够满足不同钢种和不同工况下的终轧温度控制要求, 从而提高带钢轧制稳定性和终轧温度控制精度, 提升产品竞争力

第三章数据类型、运算符与表达式 【题3.1-3.43】 ACBAB CCADB BABCD CDACC AADDB ADADA ABCAA DDBCC DDC 【题3.44】【1】1 【2】2 【题3.45】【1】4 【2】8 【题3.46】-16 【题3.47】-32768~32767 【题3.48】【1】单精度型(或: float)【2】双精度型(或: double) 【题3.49】【1】整型 【2】字符型【3】枚举类型

金属管材是工业领域中结构承重、输送气体和液体的重要部件。自由弯管成形技术有助于实现管件生产的高精度、高性能、高效率和数字化，其精度控制理论和成形技术的研究具有重要的工业应用价值。本文选择直径 30 mm 壁厚 2.0 mm 的铝合金管材6061为仿真优化对象，通过相关基础实验获得材料的基本力学数据，用于仿真模型参数的表征。同时，结合管材压弯实验验证本构模型成形预测的有效性。在完成仿真模型表征和验证的基础上，对铝合金管材的自由弯曲成形过程进行仿真模拟，分析对比了影响自由弯曲成形的各工艺参数，确定了该工况下最优的移动模与管材间隙大小、摩擦系数和进给速度等。该研究有助于优化管材空间自由弯曲成形工艺，具有一定的工业应用价值

金属增材制造技术是一种短流程、近终形的新型材料成形技术.在金属增材制造技术中, 设备是载体, 材料是关键, 工艺是基础, 三者是影响金属增材制造技术发展的关键因素.本文通过对具有代表性的金属增材制造技术的特点进行总结, 分析了设备、材料和工艺之间的关系以及三者在金属增材制造技术中的重要作用; 综述了金属增材制造设备的原料供给系统、成形系统和控制系统的研究现状; 总结了金属增材制造材料中钛合金、镍合金、铝合金和钢铁材料的典型组织特点和力学性能; 论述了金属增材制造工艺参数对残余应力、孔洞、精度和组织的影响; 指出了目前金属增材制造技术在设备方面存在设备成本高、产品成形尺寸受限、成形效率低等问题, 在材料方面存在生产成本高、适用性差等问题, 在工艺方面存在参数匹配困难、热积累严重等问题; 从降低设备和材料成本、扩大产品成形尺寸范围、提高产品精度和成形效率、拓展材料种类和适用范围、减少工艺参数匹配难度、提升产品质量及综合性能、开发金属增材制造新技术方面展望了金属增材制造技术的发展方向

提出了一种面向网络长文本的话题检测方法.针对文本表示的高维稀疏性和忽略潜在语义的问题，提出了Word2vec&LDA（latent dirichlet allocation）的文本表示方法.将LDA提取的文本特征词隐含主题和Word2vec映射的特征词向量进行加权融合既能够进行降维的作用又可以较为完整的表示出文本信息.针对传统话题发现方法对长文本输入顺序敏感问题，提出了基于文本聚类的Single-Pass&HAC（hierarchical agglomerative clustering）的话题发现方法，在引入时间窗口和凝聚式层次聚类的基础上对于文本的输入顺序具有了更强的鲁棒性，同时提高了聚类的精度和效率.为了评估所提出方法的有效性，本文从某大学社交平台收集了来自真实世界的多源数据集，并基于此进行了大量的实验.实验结果证明，本文提出的方法相对于现有的方法，如VSM（state vector space model）、Single-Pass等拥有更好的效果，话题检测的精度提高了10%~20%

随着物联网技术的发展，前端传感器的使用使得低合金钢的海水腐蚀监测成为了现实，从而获得了大量的腐蚀数据。针对传统均值法处理双率腐蚀数据带来的数据信息损失以及建模精度下降问题，提出了一种基于综合指标值(CIV)和改进相关向量回归(IRVR)的双率腐蚀数据处理和建模算法(CIV-IRVR)。首先，通过构建CIV表征输入数据的综合影响并采用天牛须搜索(BAS)算法对其参数进行寻优；然后，建立最优CIV序列与输出数据间的线性回归模型将双率数据转化为建模用的单率数据，能够更多地保留原始数据信息；最后，给出了一种BAS算法优化的具有组合核函数的改进相关向量回归建模方法(IRVR)，并建立了针对低合金钢海水腐蚀双率数据的CIV-IRVR预测模型。结果表明：相比于均值方法处理双率腐蚀数据，所提方法将建模样本数量由196提升到了1834；相比于海水腐蚀建模领域常用的人工神经网络(ANN)和支持向量回归(SVR)建模方法，所提模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(CD)分别为1.1914 mV、1.5729 mV以及0.9963，在各项指标上均优于对比算法，说明所提模型不仅减少了信息损失还提高了建模精度，对于双率海水腐蚀数据建模具有一定现实意义

应用光滑函数改进支持向量机模型,得到无约束条件、可微的二次规划问题,从而可以采用快速的最优化算法求解光滑支持向量机模型.提出了一种广义三弯矩方法,用这个方法构造出新的五次样条光滑函数和七次样条光滑函数.证明了上述两个样条光滑函数的逼近精度均高于已有的各种光滑函数;基于上述两个样条函数的光滑支持向量机模型的收敛精度也高于已有的各种光滑支持向量机模型