磁粉探伤焊缝区反常显示成因分析

研究了中碳钢焊缝区磁粉探伤出现的假磁痕，对焊接过程和焊缝组织进行分析，制订出合理的焊接工艺，避免表面缺陷检测的误判。     

中碳钢过冷奥氏体形变过程中碳的分布与扩散

利用热模拟压缩变形实验以及SEM、XRD和热磁法,研究了中碳钢过冷奥氏体变形时组织演变过程中碳原子的分布与扩散.结果表明,动态相变过程中碳的有效扩散系数与等温过程相比明显增大,相变完成时间显著缩短.在随后的片层状珠光体的球化过程中,相界以及形变过程中产生的高密度位错和空位等缺陷促进了间隙碳原子的扩散,使得球化动力学过程与等温退火相比显著缩短.渗碳体的溶解和铁素体中碳的过饱和现象得到证实,其中过饱和碳原子高度聚集在铁素体晶界和位错核心处,而不是均匀地分布在铁素体点阵的间隙位置.     

钕铁硼永磁合金烧结过程中的晶粒聚集长大及对磁性能的影响

研究了钕铁硼永磁合金烧结过程中的晶粒聚集长大现象。结果表明：合金粉末在强磁场下成型时的取向导致磁体烧结时形成织构，那些较早结合的、晶粒位向非常一致的、晶界上无第二相的晶粒合并形成尺寸较大的晶粒吞食周围的小晶粒，形成异常粗大的晶粒，即发生了晶粒的聚集长大，晶粒的聚集长大导致矫顽力的明显降低，对取向度略有改善，因而剩余磁感应强度稍有提高，但最大磁能积降低。低钕、低氧含量、富钕相分布不均匀的钕铁硼水磁合金在较高温度下烧结时容易发生晶粒的聚集长大。     

送风机电机轴承外圈断裂失效分析

采用化学分析、金相检验、扫描电镜等方法对断裂的送风机电机外圈进行了分析,同时对润滑脂进行了加热条件下的质量损失分析.结果表明,由于轴承外圈硬度偏低,在滚动过程中易磨损;润滑脂的固化降解,加重了金属摩擦副之间的直接对磨.内、外圈滚道间聚集的磨粒使滚柱在滚动过程中发生跳动,不断撞击外圈挡边圆角导致外圈因疲劳而发生断裂.     

无线移动感知网络上的数据聚集传输规划

随着城市交通日益增多,智能交通系统研究受到工业界和学术界的极大关注.智能交通系统上的实时导航、交通监控等应用都需要大量实时车辆速度、位置等信息.由智能车组成的无线移动感知网络的链路变化频繁并且无线干扰严重,现有的车辆网络上的数据聚集算法没有考虑无线链路变化的具体情况,就进行数据聚集和传输的规划.文中分析并求解了移动感知网络上的无冲突数据聚集传输规划问题,将该问题形式化为移动通信拓扑图上的单传聚集传输规划问题,并证明了该问题是NP完全的;提出了移动聚集路由树,将无线冲突分为树内冲突和树间冲突,首先构建树间冲突图描述树间冲突,过滤节点的传输候选时刻集以消除树间冲突,然后利用动态规划思想进行聚集路由树上的数据聚集传输时刻规划来消除树内冲突.并且在真实出租车移动轨迹数据集上进行了实验,实验结果表明文中的算法比现有的算法在数据收集率上提高了1/4左右,并且收集上来的数据的平均延迟也更小.     

半监督空间化竞争聚集算法及其在图像分割中的应用

经典竞争聚集( CA)算法在聚类时对于样本中的少量已知信息没有加以利用,但这些信息往往需要应用到整个聚类过程中。此外,在相似度度量函数的选择上CA算法使用常见的欧氏距离,然而欧氏距离仅适用于团状数据,制约了算法的应用范围。针对上述问题,通过引入具备半监督学习能力的半监督项对隶属度矩阵进行增强,利用聚类中心和中心邻近的点组成空间,把样本点与该空间的距离替代欧氏距离作为新的相似度度量标准,并给出判断聚类中心能否合并的阈值参数,最终得到半监督空间化CA算法。通过在人造图像和真实图像上的分割结果表明,该算法能够更准确地获取聚类类别数以及更好的聚类效果。     

制造物联网中高吞吐率复杂事件检测技术研究

复杂事件处理能非常有效地检测到事件流中有价值的模式,高吞吐率意味着单位时间内获取更多有价值的信息.为复杂事件处理提出一种提高吞吐率的查询技术,通过聚集活动实例栈中的连接,并批量执行序列构造,减少了相同连接的遍历,降低了序列构造处理的运行频率,从而提高了复杂事件处理的吞吐率.仿真实验表明:提出的方案相比于SASE提出的传统方案,吞吐率有数倍的提升.     

一种基于线性时间概率计数算法的数据聚集技术

无线传感器网络中,通过数据聚集操作在中间节点预先对数据进行处理,可去除大量冗余,减少数据传输,实现节能。针对多路径路由下数据聚集操作的重复计数问题,研究对副本不敏感的概要结构并优化某些特性,在线性时间概率计数算法的数学模型基础上提出一种新的数据聚集技术FA( Fan Aggregation)技术,实现高能效的数据聚集。理论分析和仿真实验均表明, FA技术相较于FM( Flajolet Martin)技术和LC( Linear Counting)技术在存储空间和准确率上均有更好的性能体现。     

一种数据特征敏感的高效数据聚集编码方案

物联网中数据聚集算法设计面临的主要困难是:数据聚集时数据冗余的发现和消除,数据特征的发现均需要周密的思考,数据聚集时通信效率的提升通常需要较高超的数据编码技巧,精巧的算法设计思路;因此,研究数据聚集的高效率编码算法对于降低数据聚集的能耗具有重要的意义;当前研究中对于数据聚集中编码的综合讨论尚不充分,论文首先对问题进行建模,提出数据平滑泛型的概念,并通过分析得到数据平滑泛型将显著提高通信效率提升指数,在此基础上,论文提出了一套数据特征敏感的物联网高效数据聚集编码方案,包括数据聚集前的数据特征敏感的编码方法,基于CRT的数据编码准备方法,以及多节点数据聚集的可聚集变换方法;所给出的方法均经过严格的理论分析和证明论证,表明了方案的可行性。