介绍一套目前已在实验室中开发成功的冷轧带钢表面缺陷在线监测系统,该系统用于在线检测和识别冷轧带钢的表面缺陷.系统采用多个面阵CCD摄像头同步采集带钢表面的图像,并通过并行计算系统对图像进行分析和处理,以得到钢板表面的缺陷情况.系统在软件流程上进行了特殊的设计,以保证实时数据处理功能.经试验,系统对\乳化液斑痕\、\锈痕\、\压入氧化铁皮\、\辊印\、\折印\和\边裂\等6种常见的冷轧带钢表面缺陷类型识别率在90%以上

通过相关性数据处理和模糊聚类分析,发现影响大气环境腐蚀性的21种环境因素在相关系数大于0.54的情况下,可明显地聚为5类.在此基础上,进一步通过对逐个因素的分类能力的特征评价,选取大气环境腐蚀性的主要因素(RH>80%时数,SO2沉积速度,水溶性尘降,Cl-沉积速度,NO2浓度),进而在特征空间中进行镀锌层样本的大气环境腐蚀性预测和考评,为今后实现我国大气环境腐蚀性等级评判提供依据

对齿面硬度HRC62的20CrMnMo渗碳淬火齿轮,进行了接触疲劳运转试验,获得33个试验数据。经过数据处理,绘制出R-S-N曲线,可靠度0.99,循环基数5×107,其齿面接触疲劳极限应力为1571.6N/mm2。通过电镜等,对齿面损伤特性进行了宏观和微观的分析,获得一些有益的观点,提出一些有效的技术措施

大型直流电机在冶金企业中使用及为普遍。换向器的偏摆和凸片是造成该类电机运转中换向器表面产生电火的重花要原因之一。而目前有些厂使用的靠表法得不到准确的偏摆、凸片数据。为此,本文提出了包括非接触电涡流传感器和TP-801微处理机在内的检测系统。该系统动态响应好、测量准确,并能满意地处理和记录测试数据。检测系统由模拟检测和数据处理两部分组成。本文介绍了该系统以及硬件和软件的原理,并对A/D转换速度加以简要讨论

通过改变保温温度和保温时间研究了DP590级双相钢奥氏体晶粒长大行为,并探讨了加热速率对各温度下初始晶粒尺寸的影响规律.初始晶粒尺寸随着加热速率增加而不断降低,并最终趋于定值;奥氏体晶粒尺寸随保温时间的延长不断增大并最终趋于不变.采用Sellars晶粒长大模型对实验数据进行拟合,为避免处理方法不同造成的处理结果偏差,提出了一种新的实验数据处理方法,并建立了双相钢初始晶粒尺寸模型和晶粒长大模型.所得模型参数更加合理可靠,计算结果与实验结果吻合很好

针对恶劣测量条件下宽频带低信噪比调频连续波雷达信号距离模糊问题,建立了固态料面调频连续波雷达信号模型,并提出了以先验信息为辅助,包含信号频域预处理、频带截取及频带能量加权的距离反演方法.实际数据处理结果显示:经过预处理的信号频谱平均信噪比由原来的-5.55 d B提高到8.32 d B;采用包络线截频带法和最小二乘截频带法进行距离反演后拟合料线与实际料线间的料形相似度由0.46分别提高到0.71和0.79

传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度

受探测环境制约，隧道超前地质预报过程中探地雷达反射波往往具有“弱信号，强干扰”的特征，给数据处理和解译带来极大的困难。将剪切变换（shearlet变换，ST）引入探地雷达信号处理，根据有效信号和干扰信号在剪切域中不同尺度、不同方向上的能量差异，提出一种基于自适应阀值的随机干扰去除方法，并通过正演模拟数据验证了该方法在随机干扰去除上的优势；在此基础上针对隧道超前地质预报中常见的能量接近、频率异常干扰信号，以实际数据为例说明小波变换（WT）对其去除效果；从而进一步提出小波变换与剪切变换联合干扰压制方法，即首先使用小波变换对异常频率干扰进行分离，然后采用基于自适应阀值的剪切变换对随机干扰进行压制。现场溶洞探测案例应用效果表明，本文所提出的方法能在去除干扰的同时很好地保留有效信号，根据处理后的波形堆积图可以很好地凸显地质异常区域，从而提高探地雷达资料解译精度

黏度是冶金熔渣的基本物理性质，其大小直接影响到反应速率、熔渣分离效果等冶炼过程。通过深入探索熔渣黏度与其结构的关系，在分析熔渣黏度与其(NBO/T)比值（即单个聚合物粒子所拥有的非桥氧数量）相互关系的基础上，本文提出基于（NBO/T）比值的多元熔渣黏度计算模型。首先建立SiO2–∑MxO简单渣系的黏度计算模型，通过拟合纯氧化物和SiO2–MxO二元渣系的黏度数据得到模型参数，拟合平均误差在9%～18.5%之间；随后将该模型扩展至SiO2–Al2O3–∑MxO多元渣系的黏度计算，针对Al2O3在熔渣中同时表现出酸性氧化物和碱性氧化物的特点，在计算SiO2–Al2O3–MxO三元渣系黏度时，将其中的Al2O3拆分为酸性物质和碱性物质来计算（NBO/T）比值和黏度活化能。在SiO2–MxO二元系模型参数的基础上，通过拟合SiO2–Al2O3–MxO三元渣系的黏度数据得到含Al2O3渣系的模型参数，拟合平均误差在10%～25%之间。利用该模型计算了SiO2–Al2O3–CaO–MgO–FeO–Na2O–K2O–Li2O–BaO–SrO–MnO多元复杂渣系及其子体系的黏度值，计算平均误差在25%以内，取得了较好的预报效果。本模型基于熔渣结构理论，并借鉴了经验模型的数据处理方式，在预报效果和适用范围上都优于传统经验模型，在计算方式上比结构模型要简单

计算机系统是一个由软件和硬件组成的、用以实现数据处理的、非常复杂的自动化设备。本章讲述：计算机的分类和应用，计算机硬件、软件的概念和组成，计算机系统主要性能指标及按功能划分的多级层次结构