对不同浇铸条件下的低碳钢连铸板坯进行了凝固钩（Hook）的特征研究，根据凝固钩的形貌概括了凝固钩的不同类型，统计了凝固钩周围气泡和夹杂物的分布，讨论了不同浇铸参数对铸坯凝固钩深度的影响，并通过Bikerman方程和弯月面凝固理论对凝固钩的不同特征进行了解释.结果表明：按形貌可将凝固钩分为完整叶状、双凝固钩、弯曲截断型和二次凝固型四种类型，其中二次凝固型的凝固钩出现的概率最高为46.8%，而完整叶状、弯曲截断型和二次凝固型的凝固钩出现概率分别为25.3%、7.6%和6.3%；研究发现，凝固钩周围的夹杂物数量明显多于其他区域的夹杂物数量，说明凝固钩能够捕获结晶器内上浮的夹杂物；对比不同浇铸参数发现，采用结晶器电磁制动装置（FC-Mold）、减小结晶器水口浸入深度、增大浇铸拉速均能够减小凝固钩的深度；Bikerman方程的计算结果和弯月面凝固理论能在机理上解释凝固钩的形貌特征

针对目前对薄壁钣金件孔测量的效率低,孔心位置和孔半径测量方法上存在的不足,提出一种基于T-scan测量的薄壁钣金件孔特征的重构方法.该方法用T-scan对薄壁钣金件上孔进行扫描得到点云数据;根据点云数据中连续点的欧拉距离将点云数据划分成扫描线点数据;对扫描线点云数据进行算法处理获取位于平面上的点及孔的边缘点;最后对平面上的点采用稳健特征值平面拟合得出平面参数,利用最小二乘空间圆拟合获取孔心坐标值及孔径大小,完成薄壁孔特征重构.通过对试验件和薄壁钣金件上孔进行测量处理,实验表明该算法有很好的实用性且精度满足钣金件孔的实际检测精度要求

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在冶金、化工等流程型工业领域,生产中的过程控制参数往往具有高维非线性结构特征.为了解决这类高维复杂数据的异常点检测问题,本文引入了软超球体的概念,采用非线性核函数将原始数据映射到高维的特征空间,并在特征空间中确定软超球体的边界.通过检测待识别样本映射到特征空间的位置信息来判定过程参数的设定值是否为异常点,从而避免出现批量的产品质量问题.以某类汽车用钢为应用实例,对实际生产数据进行检测,证明了所提出的基于软超球体的异常点识别算法对于高维的非线性数据具有良好的检测能力

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