基于中尺度地震实验场高密度数字地震和潮汐形变台网的现场观测,用地震学方法和小波工具分析强矿震过程采集到的数据.发现震前短临阶段存在可信的b值、η值、频度等地震学异常和定点潮汐形变前兆异常.对异常信息的提取方法和强矿震短临阶段的预测进行了探讨

针对大型齿轮箱低速轴故障信息难以提取的问题,采用小波分析方法对故障数据进行处理以实现信号在时/频域的局域性分析,将其无冗余、无泄漏地分解到一组具有紧支撑性的小波基上.文中采用小波分层突变系数作为判别故障隐患的特征值,并对该特征值进行趋势分析.结果表明:小波变换能有效捕捉冲击信号的时域特征和故障发生的时间历程,用小波分层突变系数所做的趋势图能有效地预测故障发展趋势,避免突发故障

大洋多金属矿是以铁锰氧化物为主相的复杂矿物，利用大洋多金属矿三相氧化法提取锰，并使铁铜钴镍富基于渣中的方法是富集分离有价金属的新途径．最佳反应条件是：温度240℃；时间2h；碱锰的物质的量的比为45；通气量0．5m3·h-1；锰粉粒度为-200目．铁镍的固相富集率接近100%，铜钴大于93%．液相氧化反应后Fe，Cu，Co，Ni等金属基本上被分配到渣中。赋存在矿物中的变价金属氧化物对锰酸钾的反向分解有促进作用，初步实现了这些金属与Mn的分离．

通过建立多相流数学模型对带有过滤器中间包钢水内夹杂物的运动轨迹及浇注过程中夹杂物去除率进行模拟研究.在某钢厂提取连铸过程中中间包入口及出口处钢样,对其进行大样电解得到夹杂物在钢水中所占的比例,验证了数学模型正确性,并分析浇注过程对夹杂物去除的影响.结果表明:穿过过滤器的夹杂物速率变小,停留时间增加,去除几率增加,过滤器可以提高夹杂物的去除率;对于粒径在100μm以上的夹杂物,其去除率在稳定后不再发生剧烈波动,但对于粒径小于80μm的夹杂物,其去除率在稳定后依然存在较大波动,浇注中后期20μm以下的夹杂物在出口处甚至出现了增加.夹杂物去除是一个非稳态过程

提出一种互为Hilbert变换对的小波代数构造方法.这种互为Hilbert变换对的小波基的构造是从构造小波的充要条件入手,利用延迟滤波器的思想,把问题化为代数方程组求解.该方法可以避免进行谱分解.经实验证实:由基于本文构造的小波对的对偶树复小波变换可以得到比离散小波变换更好的特征提取效果

提出面向对象数据库的逻辑设计方法,并且通过一个实例对方法的可行性进行了检验.此方法对传统的ER模型进行了扩展,加入了继承、构成、消息传递、方法等成分;提出了较为规范的根据陈述需求的资源文本生成扩展的ER模型的方法,包括概念提取、概念分析、分析形式化、确定概念模型等步骤;提出了较为规范的由扩展的ER模型生成面向对象数据库的数据结构的方法,包括消息传递的实现方法和联系的实现方法,以及拥有实例的类的确定法则

建立钢棒拉应力电磁测试系统,进行了拉伸状态的钢棒表面感应电动势测试.通过变频测试方法提取出钢棒应力电学谱纹,并借助最小二乘法得出依据应力-感应电动势谱纹进行应力识别的表达式,分析了应力感应电动势测试机理.结果表明:对于100～600Hz范围内的某一频率值,在拉伸荷载增加过程中,钢棒感应电动势ξ随拉应力σ增加,表现出先增大后减小或一直增大的特征.对于某一固定应力值,感应电动势随着频率增加总体呈下降趋势.随着应力水平的提高,钢棒应力感应电动势谱线逐渐上升

中厚板表面裂纹缺陷在图像中容易受背景噪声和氧化铁皮的影响,传统的图像处理方法很难将裂纹缺陷从图像中检测出来.提出了将形态小波变换应用于中厚板表面裂纹缺陷检测的方法.该方法利用小波分解对突变信号的检测能力,结合裂纹缺陷在形态上近似于直线的性质,将裂纹缺陷从图像中准确提取出来.实验证明形态小波用来检测中厚板表面裂纹缺陷比用其他方法更有效

针对局部切空间排列算法用于图像识别存在的问题,对邻域选取策略加以改进,提出了一种基于自适应邻域选取策略的局部切空间排列算法,并用于人耳图像特征的提取.实验结果表明:当姿态发生较大变化时,这种新的人耳识别方法能够取得明显优于传统线性方法的识别结果,是一种有效的多姿态识别方法

提出了一种基于特征波形稀疏匹配的滚动轴承故障模式识别方法.该方法通过自行设计的搜索算法从信号中提取多段特征波形,并对其进行学习优化,以优化后的特征波形作为基原子模型生成原子库及模式匹配库.将待识别信号在模式匹配库上进行一阶匹配分析,实现轴承故障的模式识别.对正常轴承、滚动体故障、内圈故障和外圈故障信号进行实验,验证了方法的有效性和鲁棒性