布面红外测温

化纤织物在生产过程中需要进行升温处理,正确地掌握和控制织物本身的温度对于产品的质量和产量有重要意义.为此,我们试用了辐射法来测定布面的温度,即通过仪器直接接收织物的辐射能量来达到测量布面温度的目的.各种结构的物质的ε值(发射率)是不同的.通过实验证明,各种化纤织物的ε值相互之间十分接近,均在0.84左右,这就为用专门的布面测温仪器创造了条件.我们使用了高精度的红外线测温仪测量热定型机中正在升温处理的织物表面温度.试验结果完全达到了预期的目的.     

人工神经网络在织物疵点分类中的应用研究

本文根据疵点的特征对常见疵点进行了简单的划分,然后提取织物疵点合适的疵点特征参数,再利用人工神经网络来判别疵点的类别,从而更好的对织物质量等级进行评定。     

基于小波变换和图像分割的织物等级自动评定

在运用小波变换进行疵点检测的基础上,运用图像处理技术对检测出的疵点进行分割表征,根据人工验布的评分标准结合小波疵点检测和图像分割疵点的特点制定的自动评分准则,并对表征的疵点进行评分,从而实现对织物等级的自动评定.     

基于视觉显著性的织物起球客观等级评价

传统的主观织物起球等级评价容易受检验人员经验、心理等因素影响,难以满足准确评价起球等级的需要。在分析视觉显著性机制的基础上,提出一种基于视觉显著性的织物起球等级客观评价新方法。首先利用小波多层静态分解以及各子图之间选择性的中央-周边操作,提高织物起球的近似、水平及垂直细节信息的显著度;在此基础上,通过差分子图融合形成织物起球显著图。然后,根据织物起球特征所确定的阈值分割出织物起球兴趣区。最后,从兴趣区提取织物起球特征,并通过BP(back propagation)人工神经网络进行起球疵点客观等级评价。试验结果表明,该方法能够有效地进行织物起球疵点客观等级评价,并且具有较强的抗噪声能力。     

VAMATEX C401S型剑杆织机织造线绢织物上机工艺的探讨

分析了在VAMATEX C401S型剑杆织机织造线绢织物的主要疵点和对质量影响较大的主要原因,介绍了优选工艺的路径和方法,并阐述了主要因素与经向断头、布面外观和疵点的关系,讨论了如何提高产品质量的工艺措施.     

基于图像距离差的织物疵点检测算法研究

将机器视觉与数字图像处理技术引入到织物疵点检测中,提出了一种织物疵点检测算法———图像距离差算法,即图像采集、图像处理、疵点识别等。该算法可使用户根据织物的类型,自行设置相应的疵点检测控制参数,能够检测出30多种常见的疵点,实验证明该算法具有识别正确率高、误识率低、识别速度快等优点。     

基于熵和变异度的织物疵点图像分割方法

针对现有织物疵点图像分割方法对光照不均匀敏感的问题,提出了一种基于局部熵和变异度的织物疵点图像分割方法。首先对织物图像进行局部熵和变异度计算,提取疵点的类边缘和区域信息;然后基于人工神经网络脉冲耦合（PCNN ）的区域生长法分割织物疵点图像。通过对T ILDA数据库中的疵点图像和基于线阵CCD在线检测的织物疵点图像进行测试,并与已有的相关方法进行对比实验和评价。结果表明,该方法不仅能有效地抑制光照不均匀和复杂背景干扰的影响,而且分割质量有了明显改进。     

采用频域滤波的织物疵点检测方法

首先,通过傅里叶变换获得含有疵点的织物频谱图,根据频谱图设计频域滤波器分离正常的纹理信息,保留疵点信息;然后,通过傅里叶逆变换进行灰度图重构,得到去除正常纹理的疵点图像;最后,经过高斯平滑后二值化分割出织物疵点.实验选取5种织物疵点进行验证,结果表明:采用频域滤波的织物疵点检测方法检测效果良好,且检测率达到90%以上.     

一种基于纹理方向性分析的织物疵点检测方法

根据织物图像纹理自身特点,从图像纹理的方向性入手,提出了基于纹理方向性分析的织物疵点检测方法.通过对不同方向性织物疵点图像检测实验,证明本文提出方法对具有方向性的斜纹类织物疵点检测具有较好的有效性和可靠性.     

基于方法库的织物图像疵点检测

为准确检测织物在生产过程产生的疵点,提出一种基于改进的Gabor滤波方法、数学形态学处理法和多尺度小波检测的方法库的系统检测法.首先采用改进的Gabor滤波方法,选出最优滤波结果,进行高斯平滑,确定正常织物图像的两个阈值门限,进而分割出织物的疵点图像;其次采用数学形态学处理法对织物图像进行检测;最后采用多尺度小波检测的方法,检测最终结果.由于织物的纹理不同,在生产过程中产生疵点的种类众多,算法采用级联检测,保证了检测疵点的准确有效性.试验证明,所提出的算法检测结果较好,能准确定位疵点的位置.     

花岗岩沥青路面抗滑层抗滑性能及耐久性试验研究

为了研究如何利用地材花岗岩作为抗滑材料,设计出一种具有良好的抗滑构造和抗滑耐久性的级配形式,并有针对性地评价此种级配形式的抗滑性能,采用基于CAVF法和断级配设计理论设计出的一种新型级配GGAC-13,并利用自主研发的搓揉试验装置和激光构造检测仪作为评价其抗滑性能的方法,基于室内试验和试验段展开与传统级配AC-13C的对比试验研究,试验结果表明:搓揉试验机以及激光构造测试仪能够很好地模拟并测试出真实路面的抗滑衰减情况,对抗滑性能及耐久性进行综合评价;GGAC-13级配很好地克服了AC-13C级配的缺点,具有良好的抗滑性能和耐久性。     

论数学课堂教学中的层次设计

＂分层次教学＂是一种符合因材施教原则的教学方法,它能面向全体学生,为学生的全面发展创造条件,有利于学生数学素质的普遍提高。结合教学实践,从7个方面阐述＂分层次教学＂教学法的概况。     

用虚拟试验方法评价沥青混合料的级配类型

级配对于沥青混合料的性能具有至关重要的影响，而现有手段评价这些影响又具有相当大的难度，本研究尝试采用基于离散单元方法的虚拟试验对沥青混合料的级配类型进行了评价，结果表明，使用这种方法不仅实现了可视化级配设计，而且所得结论可以指导沥青混合料级配设计和施工。     

粗集料间隙率最小值的测定方法及其应用

为了克服干捣实法测定粗集料矿料间隙率的种种不足，提出了粗集料矿料间隙率最小值的概念与测定方法；据此定义了沥青混合料级配干涉系数；并提出了新的粗集料骨架嵌挤标准；在此基础上对设计沥青混合料的主骨架空隙填充法进行了改进；还分析了级配干涉系数与混合料高温抗车辙性能、疲劳性能的关系。研究认为依据粗集料矿料间隙率最小值而提出的粗集料骨架嵌挤的新标准能够更加准确地判定沥青混合料中粗集料的骨架嵌挤程度；改进的主骨架空隙填充法设计出的密断级配沥青混合料的各项性能完全满足规范要求；沥青混合料级配干涉系数与混合料的高温和疲劳性能之间具有良好的相关性。     

隧道高性能多孔水泥混凝土孔隙率特性的试验研究

孔隙率是隧道路面多孔水泥混凝土的重要技术指标之一,保证多孔混凝土试件成型后或路面铺筑后的实测孔隙率与目标孔隙率基本一致,同时保证其具有足够大小的有效孔隙率,是高性能多孔混凝土隧道路面配合比设计的关键。依据隧道路面的功能要求,文章选定目标孔隙率为18%。级配对混凝土强度影响非常明显,随着10～15mm集料比例的增加,强度先增大后减小。当采用玄武岩等吸水率偏大的集料制备多孔水泥混凝土时,在有效孔隙率计算中应考虑集料吸水的影响。矿料级配对孔隙率的影响规律为:随着10～15mm集料比例的增大,计算孔隙率变化幅度很小,且与目标孔隙率(18%)接近;有效孔隙率呈增大的趋势,实测孔隙率先减小后增大;级配2#-2实测孔隙率最小且与目标孔隙率最接近。依据孔隙率及强度试验结果,选取级配2#-2为最佳级配。     

基于减法聚类的自适应模糊神经网络评定织物起皱等级

提出了一种基于减法聚类的自适应模糊神经网络，用于织物起皱等级评定．首先利用减法聚类方法确定模糊神经网络的结构，再结合模糊推理系统进行模式识别，并详细介绍了其基本原理和学习算法，最后引入4种起皱特征参数对真实织物进行验证．实验表明，该方法有效且可行．     

模糊聚类分析在面料选择中的应用

运用模糊数学中的聚类分析方法进行面料小样的选择 ,使这一完全凭主观经验的过程得以量化 .从而能综合考虑选择面料的影响因素 ,避免单个人员意见的偏差 ,为选择面料提供了明确的数据基础 .     

织物质量的模糊综合评判

采用线性归一和模糊评判法，对防羽布织物的质量进行了模糊评判，通过测试有关指标，得出在不同无梭织机上生产该类织物的质量排序，从定性考虑，在4种无梭织机上生产该织物的总体质量均为优等，但从定量考虑，在片梭织机上生产的品种总体质量最好，喷气次之，剑杆稍差。     

沥青罩面层路用性能试验研究

为了研究沥青路面的高温、水稳定性等路用性能,进行了一系列试验.温度60℃和68℃条件下,车辙试验发现,在任何情况下级配1的高温稳定性都是最好的;进行了浸水马歇尔试验和冻融劈裂试验,采用冻融劈裂强度比进行级配优选,经比较级配1水稳定性最优;低温弯曲试验表明级配1的低温抗裂性较好.总之,级配1作为推荐级配,设计时采用马歇尔击实100次成型.     

密级配沥青混合料矿料分布分形特征

为了确定密级配沥青混合料矿料分形分维的适用条件,利用最小二乘法对矿料级配双对数坐标图进行线性拟合,得到矿料分布分形维数,在此基础上,按照定义的模糊分维对《公路沥青路面施工技术规范》中密级配沥青混合料矿料分形分布特征——分形维数和自相似性进行了判定。结果表明:沥青混合料矿料级配分布是一个模糊分形系统,不具有严格的自相似性,而是统计意义上的自相似;密级配沥青混合料矿料级配的分形维数在2.33～2.59范围内变化,且在同一尺度范围内,级配上限比级配下限具有更高的分维数;密级配沥青混合料矿料级配的分布具有较为显著的一重分形,只需一个分形维数就可以表征该级配的分形特征。