根据连铸坯表面图像的特点,提出了一种基于Contourlet变换的连铸坯表面缺陷识别方法.通过Contourlet变换将样本图像分解成不同尺度和方向的子带,提取子带的Contourlet系数特征,并结合样本图像的纹理特征,得到一个高维的特征向量.利用监督核保局投影算法对高维特征向量进行降维,将降维后的低维特征向量输入支持向量机,对连铸坯表面图像进行分类识别.对现场采集到的裂纹、氧化铁皮、光照不均和渣痕四类样本图像进行实验,本文提出的识别方法对样本图像的识别率可达94.35%,优于基于Gabor小波的识别方法

提出了一种基于移频技术的短时傅里叶变换阶比分析算法.该算法利用傅里叶变换在频域的卷积性质,对原始信号在时域乘以e-j2πfit使fi的频谱能量搬迁到零频处,按一定的频率间隔改变fi就可以在零频处得到其他频率的频谱能量,以此来提高短时傅里叶变换在时频分析中的频率分辨率.然后在时频面上进行局部阈值降噪,同时跟踪转速的变化,最终应用到变速机械的阶比分析中.与短时傅里叶变换分析结果对比表明,本文方法可以更加准确地跟踪到实际的转速.实际降速过程中轴承信号利用本文方法进行阶比分析,成功提取到轴承的故障特征频率

借助于引入θ参数所得到的组元的活度系数与温度间的新关系式,导出了由二元简单共晶的相图计算组元活度的修正式。应用本文的新公式计算了1200K下Cu-Bi二元系中Cu-Bi的活度,结果表明经修正后的公式与实测数据吻合

本文从二元系中稳定化合物与液相平衡关系入手,导出了由稳定化合物的熔化焓计算二元系活度的新公式。通过对In-Sb二元系的活度计算验证了本方法的可行性,并用这一新方法预报了半导体Ga-As二元系的活度

本文研究了齿轮振动信号调制与解调的过程与机理。并根据希尔伯特变换理论,提出了一种早期诊断齿轮故障的新方法-瞬时频率波动(TFF-Transient Frequency Fluctuation)分析法,实现了频率调制信号的解调,较好地提取了齿轮的局部损伤信息。在大量试验与分析的基础上对该方法进行了验证

含钒石煤是我国一种新型钒矿资源,从石煤中提取精钒(V2O5>98%)的生产关键是钠盐氧化焙烧,本文着重于石煤中钒的价态研究,探讨钒的氧化和转化规律。崇阳石煤中钒分配率:V(Ⅲ)占98.77%V(Ⅳ)占1.23%。阐述了焙烧过程中钒的氧化状态,经历了还原区、氧化还原区,氧化区和平衡区等不同分布状况。在提钒过程中氯化钠起加速钒的氧化和生成可溶钒的双重作用。在此基础上结合矿物晶体结构的分析,确定了钠化焙烧的转化条件:775℃,焙烧15min,矿:盐=100:10;η焙达81.2%

本文在前述近似公式的基础上,进一步推导了其精确表达式,并利用新公式计算了In-Sb二元系的活度,与实验值吻合很好,证实了公式的可靠性

由于时间序列数据具有高维度、动态性等特点,这就导致传统的数据挖掘技术很难有效的对其进行处理,为此,提出了一种基于多维时间序列形态特征的相似性动态聚类算法(similarity dynamical clustering algorithm based on multidimensionalshape features for time series,SDCTS).首先,提取多维时间序列的特征点以实现降维,然后,根据多维时间序列的斜率、长度和幅值变化的形态特征定义了一种新的时间序列相似性度量标准,进而提出无需人为给定聚类个数的多维时间序列动态聚类算法.实验结果表明,与其他算法相比,此算法对时间序列具有良好的聚类效果

提出一种脑-机接口系统实现多旋翼飞行器室内二维空间目标搜索.系统由半自主导航与决策子系统组成.半自主导航子系统用于为决策子系统提供可行飞行方向并实现多旋翼飞行器半自主避障.决策子系统采用互相关方法与逻辑回归方法完成运动想象的脑电特征提取与分类.实际的室内目标搜索实验验证了使用该系统是可行且有效的.相比其他方法,减少了被试者负担,降低控制难度,控制精度约提高±10 cm

采用X射线衍射、扫描电镜及能谱、夹杂物无损伤提取等手段研究和跟踪了IF钢铸坯中大颗粒高SiO2类夹杂物的特征及来源.结果表明：IF铸坯中存在大量大颗粒固相夹杂物，其中高SiO2类夹杂约占总数的60%，尺寸较大，一般>50μm，形状不规则；铸坯中高SiO2夹杂的主要来源是未预熔充分的结晶器保护渣，粉渣颗粒内部存在多个物相，其中部分高熔点固相氧化物（SiO2，Al2O3）在浇注过程中未完全溶解就伴随卷渣进入钢中被坯壳捕获，最终形成铸坯中夹杂物.改善保护渣的预熔性能，很大程度可以降低高SiO2类固相大颗粒夹杂物对铸坯造成的质量缺陷