Novel approach of LY12 alloy brazing

The LY12 Al alloy was brazed with the adoption of the improved KF-CsF-AlF3 flux matching Ag-Al-Cu-Zn filler metal. The shear strength of brazed joint could reach 80% of that of the substrate and the tensile strength of butt brazed joint will be 70% of that of the substrate. This was the great progress against the traditional claim that Al alloy reinforced by heat treatment could not be brazed. The experimental results and theoretical analysis had proved that it was the key issue to remove the MgO oxide film below 503℃. The addition of rare earth La was the effective way to obtain better mechanical properties of the filler metal as well as brazed joints.     

无线传感器网络中APIT-HR定位算法

针对无线传感器网络(WSNs)中近似四面体内点(APIT)质心定位算法计算复杂度高、定位精度差的问题,提出一种基于RSSI值折半的APIT (APIT-HR)质心定位算法.该算法以未知节点与三角形中的两个锚节点同时感知第三个锚节点的RSSI值进行比较并确定未知节点的存在区域,再以该区域质心作为定位结果.以面积规则和圆交域质心法改善APIT算法中存在的一些缺陷.仿真实验表明:相对于原始的APIT质心定位算法,APIT-HR算法降低了计算复杂度,提高了定位覆盖率和定位精度,定位误差缩小了22.8％.     

量化粗糙集的单调性属性约简方法

单调性在经典粗糙集属性约简过程中发挥着重要的作用。然而,在一些泛化模型(如量化粗糙集模型)中该性质并不存在。针对该问题,提出了量化粗糙集模型中下近似单调约简的定义,并给出了求得该约简的启发式方法。实验结果表明,相较于下近似保持约简算法,下近似单调约简算法不仅耗时短,而且增加了由正域和边界域表示的确定性,同时降低了由边界域带来的不确定性。     

基于经典粗糙集的近似集动态获取方法

信息系统中的数据是动态变化的,根据动态变化的信息系统获取有用的信息,成为数据处理中的关键问题。针对该问题,分别讨论了信息系统中属性增加和减少时,近似集的动态获取方法。通过对信息系统中原有的等价类进行划分,避免了对论域的重新划分,提高了动态更新近似集的效率,通过讨论等价类与原有近似集之间的关系,给出了信息系统动获取之后的近似集与原来近似集之间的相关定理,提出了在经典粗糙集模型中,属性增减时近似集动态获取方法。实验结果验证了该方法的正确性和有效性,而且效率优于原始的方法。     

基于多岛遗传算法的汽车车身气动优化

为研究不同长细比汽车车身的最优气动性能,基于英国汽车工业研究协会(Motor Industry Research Association, MIRA)阶背模型,利用多岛遗传算法开展不同长细比的汽车车身气动优化.优化结果表明优化模型的气动阻力因数随着长细比的增大而降低.通过改变车身的长细比得到的5种优化模型具有发动机罩倾角、后风窗倾角和尾部上翘角较大,前风窗倾角较小的特点.对8个优化参数进行分析可知：尾部上翘距离和前悬距离对气动特性的影响最大.     

机载跟踪器的逃逸目标图像快速识别模型仿真

机载跟踪器进行逃逸目标识别跟踪的过程中,目标往往是高速移动的,为了逃逸跟踪,运动的速度和方向具有较大的突变性,与跟踪器之间会形成较大的跟踪距离差.传统的视觉方法为了弥补这种距离差,通过减少采集图像的样本,以提高跟踪的准确性,但是一旦样本数量过少,将会导致识别跟踪的准确性降低.提出基于高斯分布的动态逃逸目标识别跟踪方法.对跟踪目标图像进行归一化处理,获取与数据库中的样本图像具有同样的尺寸和分辨率的图像.计算动态目标图像的形心,根据高斯分布原理建立动态目标的识别跟踪模型,并对模型中的相关参数进行及时更新,保证了动态目标识别跟踪的及时性和准确性.实验结果表明,利用改进算法能够有效提高动态目标识别跟踪的准确性,缩短了识别跟踪的时间.     

基于证据理论刻画多粒度覆盖粗糙集的数值属性

在经典多粒度粗糙集模型的基础上,基于论域中对象的极大描述和极小描述,定义了4种应用更为广泛的悲观多粒度覆盖粗糙集模型。然后通过集合的交、并运算与关系划分函数,构造了对象关于覆盖族的单粒度的多元覆盖及单粒度划分。在此基础上,基于证据理论,探讨了4种悲观多粒度覆盖粗糙集的上、下近似与信任函数和似然函数之间关系,并描述了该模型所具备的相关数值属性。对比分析表明悲观多粒度覆盖粗糙集模型既具备经典多粒度粗糙集模型能够融合多源信息的优势,又克服了其应用范围狭窄的缺点。实例分析验证了所提模型的有效性。     

斯坦福大学公开课：机器学习课程——Open Stanford Course Engineering Everywhere-MachineLearning

随着"智能制造"概念的普及,人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注。人工智能在制造中的运用已经成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。机器学习无疑是最有希望实现这个"智能"的研究方向之一。斯坦福大学的"Stanford Engineering Everywhere"免费提供学校里最受欢迎的工科课程给全世界的学生和教育工作者。得益于这个项目,我们有机会和全世界站在同一个数量级的知识起跑线上。     

斯坦福大学公开课：机器学习课程——Open Stanford Course Engineering Everywhere-MachineLearning

随着"智能制造"概念的普及,人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注。人工智能在制造中的运用已经成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。机器学习无疑是最有希望实现这个"智能"的研究方向之一。斯坦福大学的"Stanford Engineering Everywhere"免费提供学校里最受欢迎的工科课程给全世界的学生和教育工作者。得益于这个项目,我们有机会和全世界站在同一个数量级的知识起跑线上。     

一种快速高效的二维超声CT成像的正演算法研究

超声CT成像是采用散射场数据来重建物体内部结构的一种定量化的超声技术。本课题采用快速傅里叶变换（FFT）加速扩展波恩近似（EBA）,进而基于EBA来预处理共轭梯度-快速傅里叶变换（CG-FFT）的方法来实现正演成像的过程。该算法是在传统超声成像领域和商业超声软件中没有使用过的;同时,在保持同等计算精度的条件下,该算法对比传统超声成像正演算法具有速度更快等优点。