基于数字图像技术的高频电阻焊状态监测

为实现对高频电阻焊焊接过程的在线实时监测,通过对焊接现象、焊接缺陷及其成因的分析,提出了一种基于高速CCD成像和数字图像处理的焊接过程自动化监测方法.该方法利用架设在焊接区域上部的高速CCD相机获取焊接区的数字图像,通过对焊接区图像的特征加热面积、V型开口角大小、焊接熔合点位置、加热区对称度等多个参数的提取和测量,获取焊接区的多特征参数,然后将这些参数进行数据融合,得到当前的焊接状态.在图像处理中应用了基于非平衡R-G-B填充的抗干扰分割算法、基于直线拟合的V型角开口角大小及角分线检测算法,设计了面积对称度评价函数及基于BP神经网络的多特征融合模型.通过现场实验发现:文中方法能够有效监测焊接区的状态,有利于焊接质量控制.     

拓扑修形斜齿轮齿面插齿修正

为了提高插齿刀精度和寿命并实现拓扑修形齿轮的加工,提出锥面砂轮轴向冲程点接触刃磨插齿刀及拓扑修形斜齿轮齿面插齿修正方法.首先根据啮合原理和磨削过程中砂轮和刀具之间的运动关系,建立插齿刀切削刃方程;然后通过修正砂轮齿形角、轴向廓形及展成运动,使重磨深度内切削刃误差最小.此外为提高刃磨效率,通过等粗糙度磨齿法,确定砂轮每次冲程的齿面径向位置及冲程总次数.根据切削刃方程,建立2自由度插齿模型;结合插齿齿面误差和给定的目标法向修形面,推导工件的实际插齿目标拓扑修形面,建立基于插齿刀刃形修正参数(砂轮压力角、轴向廓形及展成运动)和插齿运动修正参数(工件转角及插齿中心距)的齿面误差敏感性分析修正模型.通过优化算法求解各参数,实现了拓扑修形齿面插齿修正.     

Laguerre正交基前向神经网络及其权值直接确定法

根据多项式理论,构造了一种以Laguerre正交多项式作为隐层神经元激励函数的前向神经网络模型.根据标准BP算法,导出了权值修正的迭代公式(包括标量形式和矩阵形式).区别于这种需要迭代训练获得最优权值的方法,针对该网络模型,进一步提出了一种基于伪逆的直接计算权值的方法.该权值直接确定法避免了以往的权值反复迭代训练的冗长过程.仿真结果显示其具有比传统的BP迭代法更快的计算速度,并且能够能达到更高的工作精度.     

一类亚循环群的Coleman外自同构群

利用群的射影极限性质,给出了一类亚循环群的Coleman外自同构群或者是1或者是一个初等阿贝尔2-群.     

安顺城区崩塌地质灾害发育特征分析及其防治建议

安顺市是全国优秀的旅游城市，由于特殊地质环境条件，随人类工程活动增强，地质灾害频发。本文总结了城区地质灾害发育特征，其地质灾害以崩塌为主。以典型案例分析其崩塌特征、形成机理、运动路径及治理措施。在这种近乎水平岩层含软弱夹层的碳酸盐岩分布区，崩塌具有规模小、带状发育、隐蔽性强、危害大等特点。提出相应防治建议，积极采用新技术配合调查及监测工作。     

政府激励政策与纯电动汽车购买意愿关系研究 ——基于消费者感知价值理论

研究以消费者感知价值理论为基础，通过构建结构方程模型，对影响消费者纯电动汽车购买意愿的政府激励政策进行研究。分析了消费补贴、研发补贴、基础设施建设和税收政策等因素如何通过影响价格价值和购车福利价值，进而影响消费者纯电动汽车购买意愿。研究发现，相对于价格价值，消费者更加关注购买纯电动汽车能够获得的福利价值。同时，在当前的政府激励政策中，消费补贴对消费者购车意愿的影响程度最高，其次分别是研发补贴、基础设施建设和税收政策。     

基于多尺度晶粒细化演变的TC4加工表层硬度预测

表面层微观组织结构变化决定了零件的宏观性能，准确实现零件加工表层微观组织演变预测，进而提高零件加工表层力学性能(如硬度)，是改善零件服役效能以及实现零件长服役寿命可控加工的一种有效方法。切削加工是钛合金TC4零件制造工艺中最基本的加工方法之一，切削过程中材料的剧烈塑性变形导致TC4加工表层微观组织变化复杂，本文针对TC4切削过程中的晶粒细化现象，对不同切削速度(100 ～ 500 m/min)下TC4组织结构多尺度分布特征、晶粒细化演变规律及其对表面材料硬度影响进行了研究。结果表明：TC4加工表层介观尺度(10^-6 ～ 10^-5 m)晶粒细化程度随切削速度提高呈现先增大后减小趋势，切削速度为300 m/min时，加工表面晶粒细化程度达69. 7%，切屑剪切带晶粒尺寸细化至2 ～ 6 μm；微观尺度(10^-8 ～ 10^-7 m)上表现为复杂位错组态和纳米孪晶，纳米孪晶类型主要为 ■压缩孪晶，且纳米孪晶在较高切削速度(> 200 m/min)下产生；基于修正的Z-H晶粒细化模型和纳米孪晶体积分数预...