改进主成分法在钻削工艺优化控制中的应用

为提高钻削过程的生产效率,研究一种基于改进主成分分析的参数优化模型,对不锈钢钻削工艺参数进行优化选择。以AISI 304不锈钢的钻削工艺参数为研究对象,融入犹豫模糊思想,构建参数优化决策矩阵,使之更加符合实际生产过程,进一步提高了参数优化设计的可靠性。然后在主成分分析的基础上,通过主效应分析得到3组初步优化结果,结合径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络进行寻优搜索,最终得到改善效果良好的3组工艺参数组合。将改进主成分法应用于钻削工艺加工过程中,当3组改善后的工艺参数组合(螺旋角,(°);进给速度,mm/min;主轴转速,r/min)分别为(25,10,900)、(25,11,700)和(26,11,1 000)时,可使改善后钻削工件的表面粗糙度、后刀面磨损量以及钻头振动加速度分别达到Ra 3.154 5μm、0.072 1 mm以及0.134 4 m/s~2。将参数优化决策矩阵与主成分分析法相结合,得到最优模糊工艺参数,解决了主成分分析法易造成信息损失的问题,同时使生产决策者可以根据实际生产情况选择合适的工艺参数组合。所得参数优化结果较之于响应曲面模型,效果改善显著,证明方法是有效的。     

基于模糊信息公理的可配置产品设计方案评价方法及应用研究

针对可配置产品的设计方案评价问题,提出了一种考虑耦合度的模糊信息公理评价方法。该方法通过模糊数学理论将难以计算的定性评价指标信息量化,将定量指标和定性指标统一量化计算,解决了信息公理中定性指标信息量难以计算的难题,各指标的权重由层次分析法来确定。在计算信息量的同时,考虑了耦合度对方案评价的影响,并将其量化,与各权重一起在信息量计算公式中体现出来。通过比较各方案的总信息量,选择总信息量最小的方案为最优方案。最后,以某单兵系统方案设计评价为例验证了该方法的可行性和有效性。     

ORAL外语口语APP开发与应用设计构想

随着2018年教育部出台中国英语等级量表(CES)计划在2020年前逐步推进,我国未来将会建立起一个统一的并为国外认可的英语测评体系,对学生英语听说读写能力的测评标准也将提高。受制于有限的语言环境,中国学生的听、说能力相对较弱,且缺乏有效训练。为了改变应试教育下学生固化的语言学习模式和思维模式,使学生学习语言目的更趋向于生活化,提升其语言交际能力,文章在分析对比市面上现行外语口语学习APP的基础上探索设计一种新型的更适用于本国学生的外语口语学习软件,旨在创设真实自然的语言环境,切实提高青少年口语学习水平。     

基于深度学习的视频跟踪研究进展综述

近年来深度学习迅猛发展，颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力，在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多，由于深度模型具有多层网络结构，算法复杂度大，训练和更新模型时比较耗时，很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史，介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型，论述了基于深度学习的目标跟踪算法，指出了各算法的优缺点，最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。