基于刀具磨损状态识别的加工参数多目标优化

在数控铣削过程中,刀具磨损对机床主轴能耗影响很大,同时与刀具加工能力直接相关,需适时调整加工参数以适应不同磨损状态,保证多目标综合最优.针对此问题,基于刀具磨损状态识别,根据不同磨损时期给出相应的加工参数优化策略.首先,以刀具寿命周期内的主轴功率为基础,采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)建立考虑刀具磨损的能耗模型,平均误差低于5%,并基于与刀具磨损的强相关性,以主轴功率作为单一指标识别刀具磨损状态.进一步,为获取影响加工成本的动态性指标——刀具剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)及相应的主轴功率,利用人工神经网络(artificial neural network,ANN)建立刀具磨损退化模型,通过描述主轴功率随时间的变化来隐含退化过程,该模型拟合度达0.992.最终,综合考虑能耗、刀具及时间成本,设计多目标优化函数,并通过遗传算法(genetic algorithm,GA)搜索函数最小值,给出不同磨损时期的最优加工参数及优化策略.此加工参数多目标优化融入了主轴功率与刀具RUL等动态指标,可依据主轴功率在线...     

基于组合型阈值分割的在线立铣刀侧刃磨损测量

在实际生产中，现场测量立铣刀侧刃磨损是一项艰巨的工作．光照条件、刀具空间几何形状和初始位置的标定等因素对刀具磨损参数的测量精度影响很大．针对上述问题，提出了一种基于组合型阈值分割方法的在线立铣刀侧刃磨损测量方法，在保证测量精度的情况下最大限度地获取刀具磨损参数的有效信息．首先，提出一种图像剪切策略对捕捉到的磨损区域不同光强下的原始照片进行预处理，选取弱光下的刀尖区域和强光下的均匀磨损区域作为数据源；其次，对该数据源采用包含改进的直方图法和局部阈值分割法的组合型阈值分割法进行磨损区域提取；然后，将两种方法的结果进行叠加，去除磨损区域以外的多种噪声，并根据第1步的剪切位置，将分割后的刀尖区域图像与均匀磨损区域图像拼接，得到完整的磨损区域；最后，利用最小二乘法求出原始切削刃位置，标定磨损区域图像，计算刀具磨损参数．在立铣刀磨损实验中，测得侧刃的最大磨损量的精度大于98%，最大误差不超过5μm．实验结果表明，本文提出的方法能够获取全面的磨损区域信息，给出完整的磨损区域和精确的刀具磨损参数，有助于更加可靠地评估刀具磨损状态．     

论语用学理论下的教学方式

现代语用学研究发现,语言的使用受到一系列因素的制约,言语过程不是随心所欲的,而是必须讲究一定的原则。在外语教学中,引入语用学理论,培养学生的语用能力,对提高外语学习者的交际能力是非常有意义的。     

网络主机及服务监控系统的研究与实现

网络主机及网络服务的广泛应用使得对网络应用监控的需求逐渐提高,网络的安全性要求逐渐提高,在这样的背景下,本论文章主要结合网络主机及服务器监控系统的硬件构成,详细探讨了网络主机及服务的监控的实现,给出了主机服务监控系统的架构与工作原理,并分析系统的结构构成,在此基础上重点从网络主机数据采集监控和网络服务的控制监控两个角度详细论述了网络主机服务监控系统的技术实现方案,对于进一步提高网络主机及服务监控应用水平具有较好的指导借鉴意义。     

乒乓球运动的发展历程

从乒乓球的起源、国际乒联的形成、世界乒乓球的发展和乒乓球运动在中国的发展等方面论述了乒乓球运动发展的主要历程。同时,勾勒出我国乒乓运动成为国球运动的轮廓。     

基于ArcEngine和VRML的森林景观可视化系统

讨论了一种构建森林景观可视化系统的新方法,基于三种数据源,即遥感影像数据、地形图数据、林相图数据,将地理信息系统的二次开发技术与VRML(虚拟现实模型语言)相结合,利用景观可视化技术构建并实现了森林景观的可视化,缩短了空间数据的输入和参数化过程,为空间数据的可视化提供了一条思路.     

一种高速低相位噪声锁相环的设计

设计了一种1．8V、SMIC0．18μm工艺的低噪声高速锁相环电路．通过采用环行压控振荡器,节省了芯片面积和成本．通过采用差分对输入形式的延时单元,很好地抑制了电源噪声．与传统的简单差分对反相器延时单元相比,该结构通过采用钳位管和正反馈管,实现了输出节点电位的快速转变,整个电路芯片测试结果表明：在输入参考频率为20MHz、电荷泵电流为40μA、带宽为100kHz时,该锁相环可稳定输出频率为7971MHz—1．272GHz的时钟信号,且在中心频率500kHz频编处相位噪声可减小至-94．3dBc／Hz。     

基于DCPAN的低剂量能谱CT图像去噪方法

能谱式计算机断层扫描(CT)成像技术具备良好的能量分辨率,能够精确地鉴别人体组织成分,从而为后续诊断提供更准确的检测信息．随着辐射剂量的降低,能谱CT图像中噪声水平显著提高,对成像质量产生严重影响,进而降低了组织成分的解析精度．基于卷积神经网络(CNN)的去噪模型虽然可以显著降低图像中的噪声含量,但随着卷积层数的增加,深层神经网络通常会丢失高频信息．为了解决这一问题,并实现在低剂量条件下重建出高质量能谱CT图像,本文提出了一种结合通道注意力机制(CA)和持续自注意力机制(PSA)的密集连接持续注意力网络(DCPAN)．两种注意力机制分别建立特征图像在通道和全局维度的联系以提高网络对图像高频分量的敏感程度,进而抑制高频细节信息的丢失．该模型所采用的密集连接结构通过特征复用的方式可以在前馈传播中保留高频信息,使用复合损失函数来监督网络的训练可以使该模型对边缘特征和组织细节信息更加敏感．实验结果表明,经该模型处理的腹部切片CT图像峰值信噪比、结构相似性指数和特征相似性指数分别达到了38.25 dB、0.993 7和0.973 2以上．相比于目前先进的CT噪声去除方法,该方法具有更好的噪声抑制...     

浅谈被动语态在科技英语中的运用

在英语中,当谓语表示一个动作时,主语和它可以有两种不同关系,主动关系或被动关系。例如：Ｗｅｋｅｅｐｔｈｅｂｕｔｔｅｒｈｅｒｅ．我们把黄油保存在这儿。　（主动）Ｔｈｅｂｕｔｔｅｒｉｓｋｅｐｔｈｅｒｅ．黄油保存在这里　（被动）在被动语态中主语是动作的承受者。在科技英语中,被动语态的使用是相当多的。其原因在于科技文章强调说明的是科学事实,是为了讲问题,主语不必提出。它不强调人,人的主观意识不能改变科学事实。例如在一篇讲述天文的科技文章中有这样两段话：１．Ｕｎｔｉｌｎｏｗ,ｓｍａｌｌｓｔａｒｓｋｎｏｗｎ…     

Ab initio方法研究LaO分子的跃迁性质

采用量子化学计算方法,计算了LaO分子的电子结构和辐射跃迁性质.在多参考组态相互作用(MRCI)级别,计算了LaO分子的3个低Λ-S态势能曲线、永久偶极矩(PDM)和A²Π_r → X²Σ⁺以及A²Π_r → A^'2Δ_r跃迁的跃迁偶极矩(TDM).计算所获得的光谱常数与测得的实验值非常符合.基于获得的势能曲线和跃迁偶极矩,得到了A²Π_r态的自发辐射寿命和A²Π_r → X²Σ⁺跃迁的弗兰克-康登因子,A²Π_r → X²Σ⁺跃迁的弗兰克-康登因子展现出高对角性.另外,运用相同的基组和活性空间,考虑了3个低Λ-S态的自旋-轨道耦合效应,获得了5个Ω态的势能曲线和光谱常数.希望所获得的数据可以为以后实验观察LaO分子和激光冷却LaO分子提供有利的理论依据.