大型航空薄壁零件精确绿色制造技术研究

大型复杂飞机外形薄壁壁板的传统工艺方法无法满足精确、高效制造和绿色制造的需求,针对工艺协调复杂、工艺流程冗长和加工范围受限等问题,对薄壁壁板零件的精确、绿色制造技术进行研究,结合有限元变形模拟分析,设计了集铣面、铣下陷、切通窗、切边和钻孔于一体的加工工艺,实现了壁板的高效化和集成化加工,促进了加工效率和加工质量的提升,并避免了传统加工的化学污染。通过对比分析精确绿色制造技术与传统加工工艺,确定了精确绿色制造技术的优势,该技术的成功应用提升了我国航空制造的整体实力。     

陶瓷微滤膜洗涤碱法制备Al(OH)3中杂质Na+的研究

采用无机陶瓷微滤膜,以错流过滤方式对工业上碱法生产的Al(OH)3粉体浆料进行Na^ 离子的清洗过滤研究．实验考察了操作压力、错流速率、浆料浓度等工艺参数的影响,确立了适合于超细粉体膜清洗过滤的工艺条件．经过陶瓷膜洗涤过滤过程,Al(OH)3粉体粒子仍保持其原始形貌,但粉体的分散性和纯度获得大幅度提高,膜清洗后的Al(OH)3粉体中Na2O含量降为57mg／kg;粒径尺寸约为50nm．研究结果表明,膜清洗过滤效率、操作方式以及产品质量等方面均明显优于目前工业生产上普遍应用的板框压滤机,为无机陶瓷微滤膜技术应用于碱法制备Al(OH)3工艺中的洗涤过滤提供了科学与工程化依据．     

基于移动代理的入侵检测系统

本文针对传统入侵检测系统普遍存在的缺陷,充分结合移动代理技术,提出了一种基于移动代理的入侵检测系统模型。该系统能对单一主机、多台主机和整个网络进行多层次的检测,整个检测体系可以灵活、动态地配置和方便地扩展。另外,本文还着重讨论了系统部件出现失效时如何自动恢复,使系统更加稳定和可靠。     

基于概率神经网络的钛钢爆炸复合棒材拉剪性能分类

研究基于超声信号的机器学习方法在钛钢爆炸复合棒材拉剪性能分类中应用。提出基于超声信号特征值的概率神经网络（Probabilistic neural network, PNN）评估分类方法,首先获取120组工件样本的水浸超声检测全序列A扫信号,对该信号进行时域分析和改进的协方差功率谱密度估计,得到钛钢上结合层深度、上复合层的反射频率、频谱能量、下复合层的反射频率、频谱能量以及下表面二次反射波衰减等6种特征值作为PNN输入;然后进行拉伸试验得到拉剪强度值作为PNN输出;最后以96个样本特征信号和拉剪强度值建立分类训练模型,其余24个样本超声特征信号作为测试集,对这些样本的拉剪强度值进行分类预测。实验结果表明,连续24次预测准确率为94.35%。本文研究为实现钛钢爆炸复合棒材拉剪性能快速、全覆盖检验找到新思路。     

一种水轮机调节系统根轨迹绘制方法研究

在以往对水轮机调节系统根轨迹绘制的研究中,在确定其根轨迹时往往忽略了一些影响较小的参数,而这种忽略对于开展水轮机调节系统动态品质的分析会产生一定的影响。针对上述问题,采用水轮机调节系统的闭环传递函数的特征方程进行根轨迹绘制的方法,从而可有效避免忽略一些次要因素,进而分析其中水轮机的调节系统对转速给定信号的调节时间,以便对根轨迹上的共轭复数极点、实数极点与缓冲时间常数及暂态转差系数之间的关系展开研究。对水轮机调节系统根轨迹的绘制方法以及水轮机调节动态品质的分析过程进行了介绍。     

自然环境下基于轻量级SSD的柑橘检测研究

柑橘采摘机器人常被用来替换工人完成采摘任务。为了采摘机器人在自然环境下能更好地检测到成熟的柑橘果实，一方面，文章针对柑橘的生长特点提出一种轻量级single Shot MultiBox Detector(SSD)柑橘检测模型，首先，为了轻量化模型，将基础网络由原来的VGG-16替换成MobileNetv2，其次，为了解决预测特征层默认框生成的随机性及不稳定性，将K-means算法聚类数据集获得的结果替换默认框的大小，最后，为了减小边界框回归误差，将定位损失函数由原来的Smooth L1修改为GIoU；另一方面，文章自建自然环境下的柑橘数据集并对数据集进行优化处理。实验结果表明，文章改进后的轻量级SSD模型在自建的柑橘数据集上的表现不仅比SSD模型的Average Precision(AP)值高了约8个百分点，而且每秒传输帧数（FPS）达到了37.3，达到了实时检测的要求。