基于GMM特征变换和模糊LS-SVM的说话人辨认

针对最小二乘支持向量机在语音数据大样本输入下的局限性,提出了一种基于GMM特征变换和模糊LS-SVM的学习算法,结合高斯混合模型在拟合数据分布方面和最小二乘支持向量机在分类辨别方面的突出优势,有效地提取说话者特征信息,压缩了数据,解决了大样本数据输入下最小二乘支持向量机的训练速度和测试精度问题,同时在LS-SVM系统中引入模糊隶属度函数,很好地解决了不可分数据的输出.理论研究和实验表明,所提方法能充分地利用训练数据,使得系统在具有更好辨别能力的同时提高了鲁棒性和识别率.     

Twin structure of the lath martensite in low carbon steel

It has been well accepted that the martensites in quenched carbon steels exhibit two typical morphologies which are closely dependent on the carbon content, i.e. lath martensite in low carbon steels and lenticular martensite in high carbon steels. Based on conventional belief, the lath martensites in low carbon steels are with high density dislocations as the substructure, in contrast to twin substructure in lenticular high carbon martensite. In the present work, an intensive transmission electron microscopy investigation was made to characterize the microstructures of the lath martensite in a low carbon steel of 0.2 wt%C. It was found that lots of lath martensites consist of twin as their substructure, rather than high density dislocations. In addition, nanoscale precipitates cohering with ferrite matrix were found at the twin interfaces. The orientation relationships between the precipitates and the ferrite matrix are in good agreement with that of primitive hexagonal ω phase in titanium alloys and other bcc metals or alloys.     

临界间退火对低合金TRIP钢奥氏体等温转变动力学的影响

用膨胀法及金相法研究了20Mn2SiMoV钢经780℃界间退火后奥氏体在600-650℃以及320-450℃温度区间的等温转变动力学。结果表明，经780℃不完全奥氏体化，过冷奥氏体的稳定性增强，奥氏体分解的高温转变和中温转变孕育期与完成时间都延长，而且高温转变区和中温转变区明显分开，贝氏体区奥氏体转变具有不完全性。临界间退火后过冷奥氏体的高温转变产物为铁素体与珠光体，中温转变产物为铁素体、贝氏体、马氏体和残余奥氏体的混合组织。     

基于模糊聚类的二型模糊神经网络系统辨识

二型模糊神经网络结合了二型模糊系统描述实际情况不确定性和神经网络的学习能力,在非线性系统的辨识中得到了广泛应用。二型模糊神经网络参数学习使用最多的是反向传播算法算法,该算法原理简单,易于实现。但是该算法对初值敏感,不合适的初始会导致算法收敛于非最优解或者发散。针对反向传播算法的这一缺点,提出了一种基于模糊C均值聚类的区间二型模糊神经网络辨识算法。该算法选择高斯型隶属度函数,将模糊C均值算法得到的聚类中心初始化高斯函数的中心,而高斯函数的宽度利用模糊C均值聚类算法的隶属度和中心求取。通过2个非线性系统的辨识效果表明,提出的辨识算法具有较高的辨识精度,收敛速度较快。     

基于模糊竞争学习的模糊模型一体化辨识

提出了一种利用MGS(modified Gram-Schmidt)算法建立非线性系统模型的建模方法,并给出了基于MGS算法的模型结构和参数辨识的一体化方法,即利用MGS正交变换对通过模糊竞争学习的聚类结果进行变换,确定对模型贡献大的规则,删除对模型贡献小的规则,同时对模型中的参数进行估计,实现模糊模型结构和参数的优化.仿真结果表明,提出的方法能够对非线性系统进行模糊建模.     

合金对低碳高合金钢冲击腐蚀磨损机理的影响

文章研究了两种低碳高合金钢的冲击腐蚀磨损行为,通过观察磨损表面形貌和亚表层裂纹, 探讨了合金对低碳高合金钢磨损机理的影响.结果表明,在相同的冲击功下,低镍低碳高合金钢磨损失重略高于高镍低碳高合金钢,两者的冲击腐蚀磨损机理在同一时间段也不尽相同.     

ECAP变形低碳钢的组织变化规律

采用每道次挤压后样品旋转90°进入下一道次且旋转方向不变方式(Bc)的等径弯曲通道变形(ECAP)工艺制备亚微晶Q235钢,并研究了4个面不同的组织演化. 研究表明,ECAP变形Q235钢的组织随变形道次的增加而细化,其中第1道次的细化程度最大. 4个面的形貌也不同:S面以位错胞为主;R面在第2道次出现变形带交叉现象;而T面2道次就有近似的等轴胞出现,4道次出现了晶界很清楚的等轴晶,尺寸为0.25μm左右;L面4道次后也有等轴晶出现,但晶界没有T面4道次的晶界清楚. 8道次后所有的面都已经演化成晶界清晰的等轴晶,尺寸为0.2μm左右. 采用ECAP变形可以获得亚微晶Q235钢.     

低碳微合金钢在过冷奥氏体亚稳定区的转变

通过对低碳Mo-Cu-Nb-B系微合金钢进行连续冷却和等温实验,发现低碳Mo-Cu-Nb-B系微合金钢在过冷奥氏体亚稳定区等温,能发生针状铁素体转变.非再结晶区变形奥氏体连续冷却时虽然能得到各类低碳贝氏体组织,但各类组织特别是针状铁素体的份额却不能有效控制.通过分阶段冷却,可以控制得到针状铁素体和板条贝氏复相组织.利用针状组织分割原奥氏体晶粒能细化组织,达到优化高强度低碳微合金钢的力学性能目的.     

铌对低碳钢形变强化相变的影响

利用热模拟压缩变形实验研究了含铌钢和相应成分的低碳钢过冷奥氏体形变强化相变的组织演变规律,探讨了铌在析出状态时对形变强化相变的影响,进行了转变动力学曲线的分析. 结果表明:形变强化相变之前有Nb(CN)析出可以显著促进铁素体形核. 含铌钢的过冷奥氏体在A3～Ar3之间变形,可以得到平均晶粒尺寸为1.9 μm的形变强化相变铁素体. 其转变动力学与低碳钢相类似,以形变强化相变为主;在铁素体转变基本完成时,含铌钢的铁素体晶粒较细小.     

缺口根半径对NiTi形状记忆合金缺口前应力-应变分布和马氏体相转变的影响

用有限元法(FEM),计算不同缺口根半径的NiTi形状记忆合金紧凑拉伸试样在加载-卸载单次循环载荷下缺口前的应力-应变分布和马氏体体积分数.计算表明:4个特征载荷,即加载时缺口尖端A向M转变开始和结束时的载荷以及逆转变M向A转变开始和结束时的载荷,均随着缺口根半径的增加而增大.在相同特征载荷下,缺口前端区的最大正应力yσy和等效应变ε以及相应于马氏体相变的应力平台的长度均随着缺口根半径的增加而增大.缺口前端的马氏体体积分数随着到缺口尖端距离的增加逐渐下降,在特征载荷下,随着根半径增加,马氏体体积分数增加,发生马氏体相转变的区域增大.     

低合金钢过冷奥氏体转变曲线CAD

用计算机对低合金钢的过冷奥氏体转变动力学进行了数学模拟，综合考 虑了冷却速度、合金化学成分和晶粒度等因素对过冷奥氏体转变的影响。利 用ｄＢＡＳＥ Ⅲ程序设计语言和ＢＡＳＩＣＡ程序设计语言建立了合金钢数据库， 并在ＩＢＭ－ＰＣ机上绘出了ＴＴＴ曲线及ＣＣＴ曲线。     

含合金元素γ-Fe晶胞价电子结构及其对相变过程的影响

利用固体与分子经验电子理论,对奥氏体中含合金元素γ-Fe晶胞的价电子结构进行了计算分析.结果表明,合金元素溶入γ-Fe晶胞后,其价电子结构发生了较大变化,Fe原子杂化态向较高杂阶迁移,其相结构因子均有不同程度的增加.同时晶胞内形成了由强键组成的八面体结构,阻碍了原子的移动,使得γ-Fe晶胞在相变过程中产生"类拖曳效应",提高过冷奥氏体的稳定性,亦会延缓马氏体相变的进程.     

冲击功对低碳高合金钢冲击腐蚀磨损性能的影响

文章通过改变冲击功和试验时间,利用SEM与光学显微镜观察表面形貌和亚表层裂纹,研究了在冲击、腐蚀和磨粒磨损协同作用下冲击功对低碳高合金钢磨损性能的影响,以及不同冲击功下磨损失效机理随时间的变化。试验结果表明,在2.0J和2.7J冲击功下,材料主要表现为磨粒磨损;在3.5J冲击功下,材料表现为冲击磨损。同时,在各个冲击功下,材料的磨损机理在冲击应力的循环作用下随时间发生明显变化。     

一种基于模糊识别的移动机器人避障算法

设计了一种基于障碍物模糊识别的移动机器人避障方案.移动机器人的视觉导航,具有信息量大的特点,在避障中相对其他传感系统,有一定优势.视觉图像处理计算量大复杂度高,避障中采用模糊控制的思想,减少图像矩阵精确变化和处理,选取障碍物图像中部分边缘点作为特征坐标点,据此设计模糊控制算法识别出障碍物其大致的姿态信息.根据障碍物图像大致姿态信息和其在视觉探测图像区域的方位信息,设定一组虚拟目标点序列,合理规划移动机器人的安全避障路径.最后,仿真试验演示方案良好的避障效果,证明在简单视觉环境中可行性和有效性.     

基于T-S模糊模型的酸碱中和过程的系统辨识

针对pH中和过程存在非线性和大滞后性的特点,建立了基于协同GK模糊聚类的T-S模糊模型。将协同模糊聚类与GK相结合进行系统辨识,提高了聚类效果,使其前件和后件参数得到优化。利用上述方法建立了pH中和过程系统模型,取得了良好的仿真效果,验证了该算法的优越性和有效性。     

碳钢和低合金钢大气腐蚀锈层的红外光谱研究

运用红外光谱分析方法,对青岛、成都两地的大气腐蚀锈层样品进行了比较测试,得出了锈层的主要组成物相及各物相的相对含量随腐蚀环境、时间的变化情况     

低合金钢渗镀复合处理层的摩擦学性能

为了进一步提高低合金钢表面硬度、改善其耐磨性能，利用等离子体渗氮和物理气象沉积TiN硬质膜技术在SCM415低合金钢表面形成渗镀复合处理强化层．表面Hv可达到2000，并且有良好的硬度梯度．利用金相、X射线衍射以及原子力显微镜研究复合处理层的微观组织和相结构，结果表明：TiN硬质膜与离子渗氮形成的化合物之间有非常好的界面结合，在干摩擦条件下磨损性能较低合金钢渗碳淬火、离子渗氮样品有显著改善     

切削高强度结构钢形成的绝热剪切带微结构观察

使用扫描电子显微镜和透射电子显微镜对高强度结构钢30CrNi3MoV正交切削产生的切屑内绝热剪切带的微细组织进行了观察，测量了绝热剪切带的显微硬度。绝热剪切带中心和基体组织之间，组织是渐变的。绝热剪切带内硬度达到了淬火马氏体硬度，并具有细小的等轴晶组织，内部含有少量χ-Fe6C2和Fe3C碳化物与奥氏体。基体和剪切带之间的过渡区为大塑性变形的马氏体组织，分布有高密度的位错。研究结果表明，在实验切削条件下得到的绝热剪切带属于相变带。     

基于BP网络的Al-Cu-Mg-Sc-Zr合金均匀化电导率预测

采用电导率测量、X线衍射物相分析研究不同均匀化处理条件下Al-Cu-Mg-Sc-Zr合金的电导率和组织变化规律。研究结果表明:Al-Cu-Mg-Sc-Zr铸态合金中固溶体过饱和程度较高,电导率较低;在360℃以下均匀化,亚稳的过饱和固溶体析出平衡相θ和S,基体固溶体过饱和程度下降,电导率上升;在360℃以上均匀化,平衡相逐渐回溶入固溶体基体,基体固溶体过饱和程度上升,电导率下降。在此基础上,采用Levenberg-Marquardt算法对权值和阈值进行训练,建立以均匀化热处理温度和时间与电导率高度非线性BP神经网络预测模型。该模型能较好地反映均匀化工艺参数与电导率之间的内在规律,泛化检测点电导率相对误差为-0.006～0.006,表明该神经网络模型具有较高的预测精度和较强的泛化能力。