SAF 2205双相不锈钢织构与冲压特性

研究SAF 2205双相不锈钢冷轧退火板的冲压特性以及冷轧和退火织构对其冲压性能的影响.实验钢冷轧退火板表现出较差的深冲性能和明显的45°制耳,其r平均值和Δr值分别为0.7和-0.27,这主要与其在冷轧及退火后形成的织构有关. ODF图显示,退火后SAF 2205双相不锈钢中铁素体相未形成γ纤维再结晶织构,仍然为分散的α纤维织构.实验钢中铁素体相的织构强度明显高于奥氏体相,其对钢板成形性的影响更显著,即其各种〈110〉退火织构组分均不利于实验钢r平均值的提高,并且使得Δr<0.此外,奥氏体相的{110}〈001〉织构也对钢板成形性能产生一定程度的影响.     

薄板坯连铸连轧工艺下Hi-B钢的组织及织构

采用金相显微镜和扫描电镜研究实验室模拟薄板坯连铸连轧( TSCR)工艺试制的高磁感取向硅钢( Hi- B钢)组织、织构的演变特征. 研究发现实验室模拟薄板坯连铸连轧工艺试制的Hi-B钢热轧板显微组织及织构在厚度方向上存在不均匀性. 常化板表面脱碳层铁素体晶粒明显粗化,常化板织构基本继承了热轧板相应的织构类型,仅织构强度不同. 一次大压下率冷轧后,晶粒及其晶界沿轧向被拉长形成鲜明的纤维组织,织构主要为α纤维织构和γ纤维织构,脱碳退火后试样发生回复和再结晶现象并形成初次晶粒组织,脱碳退火后织构分布较为集中. 温度升高至1000℃时二次再结晶开始,1010℃时钢中晶粒发生异常长大,高斯织构强度达到61. 779. 成品磁感为1. 915 T,铁损为1. 067 W·kg-1 .     

基于特征融合的视频异常事件检测方法

为有效对视频数据进行降维并去除特征集合中的冗余信息, 以提高异常事件的检测效率, 从特征提取和选择的角度提出了融合特征区分度和相关性的视频异常事件检测方法。利用视频数据的时空邻域信息进行特征提取。通过分析特征的判别力和相关性进行特征选择, 从而去除特征集合中的冗余信息, 提高异常事件检测的效率和准确性。实验结果表明, 该方法的检测准确率都优于其他传统方法, 能有效地对场景中发生异常事件的区域进行准确定位。     

功率谱估计在扫描隧道显微术中的应用

扫描隧道显微镜(简称STM)所采集到的隧道电流信号,不仅包含着表征样品的表面形貌和分子结构的有效信号,而且还隐含着整个扫描隧道显微系统的动态特性.针对STM采集的信号,运用短时傅立叶变换对其波形数据进行功率谱密度估计,对信号在频率域中的特征向量加以提取.结果表明:基于谱空间的特征向量,准确地分辨出了工频在信号中的干扰,也能有效地解释和分析STM系统的动态特性,进而认为存在一小阻尼系统对信号施以影响;此外,分析的结果可以为STM扫描过程的控制,诊断以及扫描图像的重建和解释提供有力的理论指导.     

基于多小波统计特征的纹理图像检索

为了研究多小波性能,对多小波系数分布的统计特性进行了研究.多小波在实数域能同时具有正交、对称、短紧支撑和高消失矩等特性,单小波却不具有上述的性质,因此在理论上多小波比单小波具有更多的优势.提出并验证了多小波系数直方图服从于指数族分布;根据多小波的特点研究了其系数分布的一阶、二阶矩(共生矩阵)和系数直方图的统计特性,并应用于纹理特征的提取.通过理论分析和在纹理图像检索的对比实验说明在冗余预滤波方式下,采用二阶统计矩方法时多小波优于单小波.     

基于广播影视资料的图像检索技术研究

本文以国家发改委CNGI项目“基于IPv6的广播影视资料P2P内容存取中闾件系统”为背景,研究了基于内容的图像检索技术。通过对常用颜色和纹理特征提取算法的研究,选择了块RGB均值法、改进参考颜色表法和灰度一平滑共生矩阵法对图像进行特征提取,并使用标准的Corel库建立图像特征数据库,分析和比较这几秤算法单独检索和综合检索的效果。实验结果证明,采用多特征的综合检索比采用单特征的检索具有更高的查全率和查准率,因此采用综合特征检索技术,能够更好地实现对广播影视资料的内容检索。     

角点特征在目标识别中的应用

针对在视点变化情况下进行目标识别这一问题,作者结合主分量变换提出了一种基于Hausdorff距离的目标匹配算法,该算法在噪声和遮挡下性能稳定,时间代价较小.作者还提出了一种具有平移、旋转、尺度不变性以及对噪声有抗干扰能力的角点特征构造方法,通过BP网络实现目标分类.与其他三种形状特征进行实验对比,结果证明该方法在视点发生变化时对目标的识别更为有效.     

基于自适应特征融合的均值迁移目标跟踪

提出了一种基于自适应多特征融合的目标跟踪算法.分别利用RGB颜色和LBP纹理特征建立目标模型,通过线性加权将两类目标子特征模型代入目标相似性函数并用均值迁移算法进行目标位置优化计算.在跟踪过程中,引入S igmoid函数动态调整两类子特征权重,并利用子特征相关系数和可靠性指数对目标特征模型选择性自适应更新.实验结果表明,该算法能在跟踪场景和目标外观变化时自适应调整两种子特征权重,避免了特征失效导致的跟踪失败;特征模型选择性更新策略有效抑制了模型漂移.与单一特征和模型直接更新的跟踪方法相比,该算法在复杂跟踪环境更具有鲁棒性,能进行准确稳定的实时跟踪.     

雷达目标微动特性研究

 雷达目标微动特性是当前目标探测与识别领域的新兴研究方向和热点课题,随着近10年的发展积累了一些研究成果。本文重点综述了微动目标雷达回波调制效应、微动特征提取、微动目标雷达成像、微动特性测量及雷达波形设计等方面的研究成果,部分成果已应用于空间/空中目标探测与识别等领域。本文的研究成果及结论为进一步推动国内微动特性研究提供参考和基础。     

基于HHT方法的果蝇鸣声特征提取及分类

 采用HHT方法对同种内2个不同品系果蝇翅振鸣声进行特征分析,分别提取果蝇翅振鸣声前10阶IMF能量与信号总能量的比值,HH谱图的低频段、中频段、高频段的相对能量值作为特征向量.设计BP神经网络分类器识别不同品系果蝇.实验结果表明,用HHT方法提取特征,神经网络识别不同品系果蝇的方法是可行而有效的,为进一步鉴别果蝇种内关系提供了新的思想和方法.