简单膨胀腔消声器声学特性的内部结构拓扑优化

以二维有限元并结合一种基于梯度的优化算法——移动渐近线法来对简单膨胀腔消声器内部结构进行拓扑优化。在拓扑优化的基础上进一步研究了尺寸优化的方法。膨胀腔内部结构的变化会引起其传递损失的变化。联合COMSOL与MATLAB编程,数值计算结果表明在目标波数下优化后的消声器声学特性远优于简单膨胀腔消声器。     

生物炭基Bi系光催化剂的性能调控方法及其在环境领域的应用进展

由于具有优异的性能、独特的层状结构、可调的价导带位置和合适的带隙,Bi系材料是近年来被广泛研究的一类新型光催化剂,在环境保护和生态修复领域具有广阔的应用前景。生物炭具有成本低廉、碳负排放、孔径丰富等特性,是光催化剂的良好载体。介绍了生物炭基Bi系光催化剂的性能调控方法,分析了生物炭对Bi系光催化剂的性能增强机制,并重点阐述了生物炭基Bi系光催剂在抗生素、重金属去除等环境净化方面的应用研究进展,讨论了该领域所存在的问题、挑战及其未来的发展方向。     

基于混合表达图形的二维不规则排样构造算法

提出了一种基于矢量图与像素图混合表达的二维不规则排样构造算法.在算法的初始阶段,零件信息采用矢量方式输入,在寻找最优排样姿态阶段则采用像素化表达,最后为了消除零件之间的缝隙并输出精确的排样图,零件恢复为矢量图表达.算例分析表明,该算法具有复杂度低、执行速度快和排样效果好的优点,有望推广为一种新型三维不规则排样构造算法,并基于图形处理器(GPU)的并行计算技术对其进行性能升级.     

融合小波分析与矩特征的图像识别算法及应用

生物特征识别方法正逐渐成为近年来的研究热点,而人耳图像的识别更是其中一个新兴的研究方向.研究了小波变换模极大值、小波不变矩的原理及特点,提出了基于小波模极大值与改进小波矩不变量的特征提取方法,并将其应用于人耳图像的自动识别.识别过程中先对采集到的人耳图像进行小波模极大值去噪处理与边缘提取,再对处理后的图像求小波矩不变量,将其作为人耳识别特征量.通过这种方法提取的特征量不仅可以解决光照不均、光照变化、噪声干扰的问题,而且还有平移、旋转缩放不变性.将本文得到的特征量使用误差处理方法进行加权并利用BP神经网络方法进行分类,实验结果表明,这些特征量适合于人耳图像的分类,其识别率达到了97%以上.     

多邻域保持嵌入的人脸识别方法

现有流形学习算法在学习人脸数据时,假设所有数据点位于单一低维嵌入流形之上,当数据点实际分布在不同的流形上时,单流形假设就会影响数据真实空间结构。为此提出一种基于多邻域保持嵌入(multiple neighborhood preserving embedding,M-NPE)的学习算法来发现不同类别数据在不同维度的低维嵌入空间中分布的多流形结构。首先,单独学习不同类别数据的流形,得到反映其本质特征的流形;再通过遗传算法搜索每个流形的最优维数;最后依据最小重构误差分类器对样本分类。在Extended Yale B和CMU PIE这2个大型人脸库上实验结果验证了该算法的有效性。     

单通道旋转机械复合故障信号分离及诊断

针对单通道条件下旋转机械复合故障信号分离和故障类别诊断难以有效实现的问题,采用总体经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法构建虚拟多通道和线性局部切空间排列(linear local tangent space alignment,LLTSA)维数约减方法解决单通道盲源分离的欠定问题,并通过完备字典训练和稀疏分解提取故障信号稀疏特征,最后利用支持向量机对该诊断方法进行分类评估,并将其运用在滚动轴承故障诊断实验中,实现了单通道旋转机械复合故障信号的有效分离和故障类型的正确诊断。