基于LabVIEW的贮箱多余物检测系统研究及应用

贮箱是大型机械设备中必不可少的部分，其内部铁屑、焊渣等多余物检测的问题有待解决。为实现贮箱内多余物的智能检测，通过时间反转原理的聚焦算法，利用LabVIEW和MATLAB联合编程，设计集数据采集、分析、处理及声发射源定位于一体的LabVIEW软件平台贮箱多余物检测系统。该系统可以有效判断贮箱内多余物的有无及定位，将声发射源的定位以强度图显示。经过多次试验，定位误差控制在5%以内，满足工程需要。     

多核LSSVM算法在轴承故障识别中的应用

针对最小二乘支持向量机(LSSVM)实现过程中盲目选择核函数的现象,提出了一种基于核极化的多核LSSVM与EMD相结合的滚动轴承故障识别算法。首先,对滚动轴承振动信号进行EMD信号提取,进而提取故障特征向量;然后,根据多核构造原理,引入核极化确定基本核函数的组合权系数,构造多核函数;最后,结合多核函数与LSSVM,形成多核LSSVM学习器,进行故障识别。分析滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障的诊断实验结果,可知,EMD与多核LSSVM的故障识别算法可以准确地判断滚动轴承的工作状态和故障类型,并与SVM、LSSVM算法的诊断结果进行对照,表明所提算法的故障识别率更高。     

应用“多维思维导图”的“机械工程测试技术基础”混合课构建

“机械工程测试技术基础”是机械设计制造及其自动化专业与机械电子工程专业的重要专业课。该课具有综合性强、理论繁多、注重实践、应用范围广泛的特点。这导致课程教学效果不尽如人意。这就要求任课教师改善当前的教学方法,提出更具有针对性、能够更良好利用时间的教学方法。现有研究针对“机械工程测试技术基础”的教学进行了一系列改善,这些研究对“机械工程测试技术基础”教学起到了有效的改善作用,但没有涉及使用思维导图这一工具。提出一种“多维思维导图”的工具,以此工具为基础建设混合课平台,将授课过程与混合课平台使用紧密结合起来,实现较好的教学效果。     

超声相控阵检测参数对焊缝缺陷分辨率研究

由于特殊焊缝的内部结构复杂型,面临检测图谱成像质量差,缺陷识别定位困难等问题,选择最优的检测工艺参数对提高缺陷图谱成像质量成为研究重点.为了提高成像分辨率方便检测人员对缺陷图谱分析,基于CIVA仿真软件将试块进行三维建模,验证模型的适用型,并以晶片数量、探头频率、焦距作为独立变量,波峰波谷幅值差为响应量对试块进行仿真,运用响应面法对晶片数量、聚焦深度、探头频率工艺参数进行优化研究,并构建实验平台进行实验对比.结果表明:当横向分辨率最大即波峰波谷幅值差达到最大时,最终确定优化后的晶片数量为44、探头频率15MHz、焦距为40mm.     

22ZK5直线输电铁塔仿真分析

以220kV线路猫头直线塔为研究对象,以有限元分析为研究手段,建立桁梁混合模型,对其在不同覆冰载荷作用下的强度、刚度及稳定性(屈曲)问题进行分析.最大位移和最大应力都发生在塔头的挂线点,整体综合位移是从塔头到塔腿逐渐变小.在屈曲分析中,铁塔下曲臂的杆件出现了屈曲,则应加强铁塔塔头的设计.     

Relief-F筛选波段的植被伪装揭露研究

为了快速揭露植被伪装,基于Relief-F算法进行了高光谱波段选择,将高光谱研究问题转化为多光谱应用问题。首先以常见植物云杉模拟植被伪装目标,利用HH2地物光谱仪采集实验数据,然后引入Relief-F算法筛选特征波段子集,与其它两种常用算法得到的波段子集进行了分类实验。结果表明,使用Relief-F算法筛选特征波段子集分类精度达96.4%,高于其它两种算法。该研究对于揭露植被伪装问题是有帮助的。     

服装表演美育教育传播路径探究——以北京老龄群体为例

近年来,我国人口老龄化呈现急速发展趋势,新一代老龄群体具有受教育程度更高、经济收入更多,更注重审美需求等特征。服装表演中的时尚性、审美性、普及性等,可以满足新一代老龄群体对健康快乐和审美趣味的追求,为老龄群体提供新生活导向。文章以美育教育传播为切入点,从线下传播、媒体传播两方面入手,探讨服装表演如何借助多维度传播路径,为老龄群体开创一个全新的传播环境,以提高老龄群体的生活质量。     

基于神经网络的导弹测发控系统故障诊断专家系统

目的；基于BP神经网络推理模型，建立导弹测发控系统故障诊断专家系统的基本结构，并给出一个具体的应用实例，方法：首先对导弹测发控系统的故障机理进行了分析，在此基础上研究基于BP神经网络推理模型的故障诊断技术的应用，确定了基于BP神经网络的故障诊断专家系统的设计思想和实现方法，结果：建立了基于BP神经网络推理模型的导弹测控系统故障诊断专家系统，弥补了传统的故障树推理模型的不足。结论；通过对某型导弹发控系统中配电分系统的故障诊断实例，说明了该故障诊断专家系统的可行性。     

均匀稀疏矩阵的全聚焦成像算法研究

超声相控阵全聚焦成像算法作为一种后处理成像技术,虽然具有成像精度高、灵活性好的优势,但由于数据量大、计算时间长等问题,该项技术的实际工业应用受到了极大限制。针对该算法的不足,这里提出了基于均匀稀疏矩阵的全聚焦成像算法,通过减少矩阵数据量来提高成像效率。结果表明：相较于传统全聚焦成像算法,基于均匀稀疏矩阵的全聚焦成像算法极大的压缩了数据规模,计算速度同比提高约38%,为全聚焦快速成像提供了一种参考方法。