含铝低密度钢由于其较好的综合力学性能和低密度特征引起结构钢领域研究人员的广泛关注.本文利用ThermoCalc热力学计算软件结合TCFE 7数据库,计算中锰中铝含量Fe-Mn-Al-C钢在不同温度的热力学平衡状态,总结其两相区相比例的变化规律,通过平移和修正等处理方法,绘制针对中锰中铝钢合金成分和相设计的类Schaeffler相图.结合马氏体转变温度的计算讨论对应不同合金成分条件下相种类存在可能,并通过已有材料的相比例和相形貌实验结果分析绘制的类Schaeffler相图的准确性和适用性.绘制的Fe-Mn-Al-C类Schaeffler相图可以直观地提供不同合金成分所对应的相比例、相种类等信息,可用于新型含铝低密度钢的合金设计

液芯钢锭的加热和轧制可大幅度地改善均热炉的技术经济指标,对节约能耗有极为显著的效果。通过模拟实验得知,钢锭液芯率控制在6%左右可以实现液芯轧制。通过理论计算得出不同模内、模外时间条件下沸腾钢锭的平均温度、凝固层厚度、液芯率、热含量以及达到出轧标准所应补充的热量等有关热状态参数,在此基础上找出实现液芯轧制所应遵守的条件,如传搁时间、在炉时间、最高炉温、热负荷等的定量关系,并提出最佳传搁时间的看法。经过现场实验的验证,上述分析是正确可信的

研究了基于比例、积分和微分控制分量非线性方法合成的非线性PID智能控制器.该PID控制器将比例、积分和微分控制分量分别用三角函数表示为误差信号的非线性函数,并通过三个独立的非线性函数构造合成PID控制器.通过在线调整三个独立非线性函数的权值系数,使该控制器实现不依赖于非线性对象模型的智能控制.仿真结果表明该控制器具有优异的非线性控制性能

手背静脉身份识别由于其非接触和不易被污染等独特的优势,已成为各种新型生物特征识别手段中的研究和应用热点.如何提取具有高鉴别性且鲁棒的手背静脉图像特征是本文的研究重点.本文简述了基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)的特征提取方法及其改进方法的基本原理,讨论分析了其不足,并针对不足,提出了一种多尺度块中心对称局部二值模式(multi-scale block center-symmetric LBP,MB-CSLBP)算子.本文所提出的MB-CSLBP算子既考虑图像的局部宏观特征,也兼顾图像的微观特征,获取了更加全面的图像信息.在自建的2040幅近红外手背静脉图像数据库中,用MB-CSLBP方法获取图像特征并使用最近邻分类器进行识别.大量的对比实验结果表明,本文所提方法的识别率达到98.21%,优于原始LBP及其改进算子,中心对称局部二值模式(center-symmetric LBP,CS-LBP)和多尺度块局部二值模式(multi-scale block LBP,MB-LBP)等

基于激光电子散斑干涉技术(ESPI),对涂层失效过程的电子散斑干涉技术检测平台进行设计搭建,在不破坏涂层前提下,观察到浸泡失效过程中涂层的原位、实时和动态干涉条纹,并对其进行优化处理.将原位、实时观察到的条纹与零时刻条纹图像相减后进行计算机二值化处理,得到反映涂层失效信息的原位、实时及动态图像.针对环氧色漆/碳钢涂装体系,证实了电子散斑干涉技术分析的有效性,并根据其检测图像的变化,将环氧涂层的浸泡过程分为三阶段:初期没有斑点,涂层完好;中期出现模糊的斑点,涂层防护作用下降;后期出现清晰的黑色大斑点,涂层丧失防护能力.实现了涂层/金属界面失黏、膜下金属腐蚀微观发展过程原位、实时和动态的无损检测

针对液压支架优化设计初值选择困难的问题,基于可视优化设计思想提出将Euler-Savary方程和拐点圆生成技术应用于支架直线导路机构的设计.在给定前、后连杆与底座铰接点位、掩护梁与顶梁铰点位置及掩护梁在该点运动方向的条件下,建立以后连杆方位角和拐圆位置角为参量的数学模型,得到所有具有二阶以上密切直线机构的精确解.计算包括直线性能在内的设计者感兴趣的各种机构属性并实现属性信息的图形可视化,施加设计约束构建机构可行域,引导设计者在可行域内快速准确地寻找在指定采高范围的具有最小直线偏差的机构,或在给定允许偏差的条件下具有最大支架调高的机构,为液压支架优化设计提供具有先天优势的机构初始值

针对热镀锌线沉没辊装置出现剧烈振动的问题,基于湿模态的结构非完全液固耦合方法,数值模拟了装置在锌液中的振动模态,分析各阶振型及固有频率,并进行现场振动实验.锌液中沉没辊的局部振型改变轴承的装配关系,而在实测信号的时域波形中出现削波现象,表明锌液中滑动轴承存在碰摩;幅值谱中波峰对应的频率为45.05 Hz,与湿模态的第4阶固有频率接近且振型相似,表明实验中的装置主要以第4阶固有振动为主;液固耦合的非线性振动引起倍频振动;锌液流场的持续作用是导致幅值谱中波峰两侧出现边频带的主要原因.理论及数值分析与实验研究有显著的关联性,结构非完全液固耦合方法能有效应用于工程实践

在发生火灾或地震的建筑物内,由于烟雾或墙体倒塌等原因,救援机器人往往无法通过视觉、超声和红外等传感器直接发现建筑物内不可见区域或者其他房间中呼救的目标.利用声音信号波长较长可以衍射绕过障碍物传播的特性,结合现有的语音识别技术,开发出基于听觉的救援机器人导航系统.该系统使机器人可以在全局运动控制中跟踪幸存者的呼救声并向幸存者移动.通过相关实验验证了基于听觉的救援机器人导航方法的可行性

$1 采样过程 $2 采样周期的选取 $3 信号保持 $4 Z变换 $5 差分方程及其Z变换法求解 $6 脉冲传递函数 $7 稳定性分析 $8 采样系统动态特性的分析 $9 线性离散系统的数字校正

针对BP神经网络训练时间长的问题,采用基于案例推理的方法预测精炼开始钢水温度.首先,应用层次分析法确定影响精炼开始钢水温度的各个因素的权值,并使用灰色关联度来计算案例的相似度,克服了传统相似度计算方法在案例信息不完整的情况下无法获取准确结果的缺点.然后,提出一个包含类选、粗选、精选和择优的四步检索方法,大大缩短了检索时间.最后,实验比较了人工神经网络和基于案例推理两种方法,结果表明基于案例推理比人工神经网络具有更高的命中率