基于遗传算法的B样条曲线拟合改进算法

B样条曲线拟合应用于绘制离散数据点的变化趋势,一般采用数据逼近或者迭代的方法得到,是图像处理和逆向工程中的重要内容。针对待拟合曲线存在多峰值、尖点、间断等问题,提出一种基于遗传算法的B样条曲线拟合算法。首先利用惩罚函数将带约束的曲线优化问题转换为无约束问题,然后利用改进的遗传算法来选择合适的适应度函数,再结合模拟退火算法自适应调整节点的数量和位置,在寻优的过程中找到最优的节点向量,持续迭代直到产生最终的优良重建曲线为止。实验结果表明,该算法有效地提高了精度并加快了收敛速度。     

退火热处理对低压冷喷涂Cu-Zn复合涂层性能的影响

以Cu-Zn混合粉末作为喷涂粉体,采用低压冷喷涂技术在1Cr13基体上制备Cu-Zn复合涂层,在不同退火温度下对复合涂层进行退火热处理,然后测试涂层的力学性能。利用X射线衍射仪、场发射扫描电子显微镜、显微硬度仪等对退火热处理前后复合涂层进行微观形貌观察和硬度测试。结果表明:铜锌复合涂层结构致密,涂层与基体结合紧密;铜锌复合涂层在200～300℃间退火时,涂层中金属颗粒间界面明显,涂层内部形成β(CuZn)、γ(Cu_5Zn_8)等金属间化合物。退火温度为200℃时,铜锌复合涂层的硬度(HV_(0.2))达到最高(1578 MPa),结合强度达到最低(7.5 MPa);铜锌复合涂层在350～450℃间退火时,涂层中金属颗粒间部分界面不明显;当退火温度为450℃时,铜锌复合涂层硬度达到最低(1024 MPa),结合强度达到最高(13.9 MPa)。     

流形学习和相关反馈相融合的医学图像检索

图像检索是医学图像辅助诊断的基础,为了提高医学图像检索的正确率,提出一种流形学习和相关反馈相融合的医学图像检索算法(LLE-MF)。首先根据方块编码的思想提取颜色分量的信息熵,并利用邻域灰度共生矩阵提取纹理特征;然后采用非线性流形学习对颜色和纹理特征进行组合、降维处理,并采用欧式距离相似度量模型对图像初步进行检索,最后最小二乘支持向量机对初步检索结果进行相关反馈,并进行仿真测试。结果表明,相对于其它医学检索算法,LLE-MF不仅提高了医学图像的检索准确率,同时提高了医学图像的检索效率,可以准确地找到用户所需的图像.     

Ag添加对Fe基中熵合金组织与腐蚀性能的影响

采用水冷铜坩埚磁悬浮熔炼和负压铜模吸铸法制备双相FCC结构的铁基中熵合金,研究Ag元素微量添加对合金的组织结构以及在不同介质中腐蚀行为的影响。结果表明,合金中主要组元与添加的Ag元素的二元混合焓为正值,由于相分离在枝晶间富集形成FCC2相。随着Ag含量的增加,合金的腐蚀电位逐渐正移,腐蚀电流密度减小,容抗弧半径增大,合金耐蚀性能明显得到提升。其中,合金Fe_60.8Mn_13.4Si_8.7Cr_9.4C_3.7Ag₄在PBS溶液中的腐蚀电流密度可达2.139×10^-8A/cm²,耐腐蚀性能最优。     

真空扩散原位合成NiCoCrAlY涂层及其抗氧化性能

采用机械混合的方法将Ni,Co,Cr,Al,Y的单质粉末按照4:2:1.5:1:0.03的比例机械混合4h后,利用低压冷喷涂设备(GDU-3-15)在310S不锈钢基体表面沉积厚度为160μm的混合粉体涂层,将制备好的样品置于真空管式炉(TL1700)中进行热扩散原位合成合金涂层。采用扫描电子显微镜(SEM)、能谱仪(EDS)、X射线衍射仪(XRD)、显微硬度计等方法对喷涂态及扩散合成的NiCoCrAlY合金涂层的显微组织、物相组成、显微硬度等进行对比研究。结果表明:冷喷涂制备的NiCoCrAlY混合粉体涂层主要以单质元素混合存在,经过1100℃, 4 h真空扩散后,涂层中发生了元素的扩散和冶金反应,涂层与基体间有扩散现象发生,形成明显的冶金结合;氧化实验表明,原位扩散合成的NiCoCrAlY涂层的试样氧化增重明显低于纯基体试样,能对基体起到很好的保护作用,有效地保护了基体不被快速氧化。     

融合局部搜索与Pareto支配的多目标任务调度模型

为了解决复杂任务群调度过程中资源利用不均、任务完成时间较长等问题,以最小化资源负载均方差和最小化任务群完成时间为目标构建复杂任务群资源调度模型,提出一种融合局部搜索和Pareto支配的多目标优化算法BRLSN（multi-objective optimization based on boundary range local search and NSGA-Ⅱ,BRLSN）。该算法采用有效的编码方式与交叉变异算子进行迭代寻优,并利用基于边界区域局部搜索的精英保留策略扩大算法搜索范围,保存种群优良个体。实验结果表明BRLSN相较于其他多目标算法在收敛性和多样性上有显著的提升,同时算法收敛速度更快,种群质量更高,明显优化了最终目标函数的结果值。