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1.
2.
Micro-milling is an extensively used micro-machining process for producing high precision 3D components from varied materials. However, tool wear in micro-tools is a big concern, as component accuracy directly depends on it. Also, size effects limit the monitoring by the naked eye, but it can be compensated by implying a proper wear monitoring mechanism. Various direct and indirect methods have earlier been used for monitoring purposes, and considering the needs of the fourth industrial revolution, one of the direct methods, machine vision, when combined with image processing algorithms, can play a more prominent role. Current work focuses on creating a wear monitoring algorithm based on fuzzy c-means clustering technique directly implied on acquired colour micro-tool images. The proposed algorithm has three steps: the first step is Region of Interest (ROI) extraction, where the background is removed, orientation correction is done, and ROI on each tooth is extracted from micro-tool colour images. The second uses the fuzzy c-means technique on ROI to cluster them, from which wear cluster is chosen and morphologically enhanced. The last step performs pixel level measurement and results in numerical wear width. Overall, quantitative results at each step are correlation coefficient of 99 % after image registration, segmentation accuracy of 92 % and wear measurement accuracy of 97 %. A comparison is also made between the proposed algorithm, k-means clustering and RGB thresholding technique, where the proposed algorithm outshines. Lastly, the wear measurement error of the proposed algorithm is less than 5 %, indicating its repeatable, reliable, and robust nature. 相似文献
3.
针对以3,4-乙烯二氧噻吩(PEDOT)导电聚合物的固体钽电容,本文以温度和湿度为加速试验应力,采用变间隔测量法搭建4种应力85℃/85%RH、95℃/70%RH、95℃/85%RH、110℃/85%RH水平下的钽电容恒定应力加速退化试验平台,获取性能退化参量电容量和损耗因数的退化数据。针对在温湿度加速应力下钽电容退化参数的非单一变化趋势,利用有序聚类算法进行退化区间划分;基于误差函数斜率的变化率确定最佳分类数,获得钽电容的稳定退化区间;基于数据重构和维纳过程对电容量和损耗因数进行拟合,拟合精度分别达到97%和95%,验证维纳过程建模的有效性;结合Copula函数建立基于随机效应维纳过程的钽电容二元加速退化模型,进行钽电容可靠性评估,推导正常应力水平下产品寿命,符合寿命12~15年的规定。结果表明二元加速退化模型能够进行钽电容的退化性能分析和寿命预测。 相似文献
4.
针对块对角表示(block diagonal representation, BDR)子空间聚类算法在对子空间重叠的高维数据聚类时效果较差的问题,提出成对约束的块对角子空间聚类(constrained subspace clustering with block diagonal representation, CBDR)算法,设计主动式学习策略,获取用户提供的少量数据点成对信息,以改进BDR算法的性能,给出CBDR算法的目标函数和求解过程。在测试集上的试验结果表明,CBDR算法的聚类错误率和归一化互信息指标比BDR和SBDR(structured block diagonal representation)算法好,而且主动式选取点对方法优于随机选取点对方法,使用少于5‰的约束信息可降低BDR的聚类错误率达到5%以上。 相似文献
5.
Yoga Sugama Salim Norsyazlin Abd Rashid Suhaila Idayu Abdul Halim Chin Han Chan Chong Hup Ong Mohamad Kamal Harun 《Polymer Engineering and Science》2021,61(11):2757-2770
Standardization of Fourier transform infrared (FTIR) fingerprint region for paints and assessment on the reproducibility using different spectrophotometers were investigated. While selective fingerprint regions may be confusing for technicians/analysts who are non-chemists, we attempt to generalize these regions (e.g., 1300–1000 cm−1 for Epoxy part A and 1400–1000 cm−1 for Epoxy part B) by choosing a universal region (2000–900 cm−1) that works for different paints. Comparison result using a paired student t-test shows that the degree of similarity (r) values from the studied regions are not statistically different. The paint fails the screening analysis occasionally on-site when analyzed using handheld FTIR due to the higher level of noise that gives low r values (r < 0.900 ± 0.002). The same samples were analyzed using a benchtop FTIR and the r values are above 0.900 ± 0.002. While the screening may lead to a false rejection of the sample on-site, there could be occurrence of false acceptance. The on-site screening of EPZ part A with different formulations, for instance, shows that the r values over the entire IR spectrum are above 0.900 ± 0.002 when analyzed using handheld FTIR. After the samples were analyzed using the benchtop, the r values fall below 0.900 ± 0.002. 相似文献
6.
青霉素发酵过程具有较强的非线性、时变性、阶段性和不确定性,基于单一的软测量模型对产物浓度进行在线估计,难以满足系统对模型精度的要求。针对上述问题,提出一种改进密度峰值聚类的多模型软测量建模方法来估计青霉素发酵过程中的产物浓度。首先,引入相似度函数代替欧氏距离计算样本点的k近邻,并且计算样本点与其k近邻之间的共享近邻,进而利用样本点的k近邻及共享近邻重新定义样本点的局部密度。其次,利用样本点之间的k近邻关系来重新定义样本点的分配策略;通过改进的聚类算法得到各聚类子集,分别建立基于最小二乘支持向量机的软测量模型。Pensim仿真平台的验证结果表明,改进的聚类算法能够更加准确地对样本数据进行聚类,从而有效提高青霉素发酵过程软测量模型的估计精度。 相似文献
7.
为认清稠油火驱过程中原油与尾气物理化学性质的变化规律,采用室内三维物理模型开展了稠油火驱实验,并对火驱高温氧化后的原油与尾气开展了饱和烃、芳香烃、烯烃、尾气组分等方面的色谱指纹特征研究。研究表明:稠油火驱后原油物性变好,族组分中饱和烃、芳香烃含量升高;饱和烃色谱指纹图中正构烷烃含量明显增加,轻重比增大;原油中新生成了烯烃化合物,与同碳数饱和烃成对出现且同碳数烯烃与饱和烃比值始终小于0.5;芳香烃色谱指纹图中菲系列化合物发生了明显的甲基转移与脱甲基作用;尾气多维气相色谱图中可见烯烃、氢气、一氧化碳等火驱高温氧化的特征组分。该研究可作为火驱过程中指示燃烧状态的有效技术手段,为稠油火驱燃烧状态的判识提供了支持。 相似文献
8.
Zhiwei Qiao Lifeng Li Shuhua Li Hong Liang Jian Zhou Randall Q. Snurr 《American Institute of Chemical Engineers》2021,67(10):e17352
Computational screening was employed to calculate the enantioseparation capabilities of 45 functionalized homochiral metal–organic frameworks (FHMOFs), and machine learning (ML) and molecular fingerprint (MF) techniques were used to find new FHMOFs with high performance. With increasing temperature, the enantioselectivities for (R,S)-1,3-dimethyl-1,2-propadiene are improved. The “glove effect” in the chiral pockets was proposed to explain the correlations between the steric effect of functional groups and performance of FHMOFs. Moreover, the neighborhood component analysis and RDKit/MACCS MFs show the highest predictive effect on enantioselectivities among the four ML classification algorithms with nine MFs that were tested. Based on the importance of MF, 85 new FHMOFs were designed, and a newly designed FHMOF, NO2-NHOH-FHMOF, with high similarity to the optimal MFs achieved improved chiral separation performance, with enantioselectivities of 85%. The design principles and new chiral pockets obtained by ML and MFs could facilitate the development of new materials for chiral separation. 相似文献
9.
陈奉贤 《计算机工程与科学》2022,44(7):1181-1190
高性能集群的作业调度通常使用作业调度系统来实现,准确填写作业运行时间能在很大程度上提升作业调度效率。现有的研究通常使用机器学习的预测方式,在预测精度和实用性上还存在一定的提升空间。为了进一步提高集群作业运行时间预测的准确率,考虑先对集群作业日志进行聚类,将作业类别信息添加到作业特征中,再使用基于注意力机制的NR-Transformer网络对作业日志数据建模和预测。在数据处理上,根据与预测目标的相关性、特征的完整性和数据的有效性,从历史日志数据集中筛选出7维特征,并按作业运行时间的长度将其划分为多个作业集,再对各作业集分别进行训练和预测。实验结果表明,相比于传统机器学习和BP神经网络,时序神经网络结构有更好的预测性能,其中NR-Transformer在各作业集上都有较好的性能。 相似文献
10.
针对中东地区碳酸盐岩油藏类型复杂多样、缺乏分类开发模式指导的问题,提出基于主成分双标图和K-均值聚类图的油藏分类评价方法。采用定性分析与多元统计分析相结合,从16个典型碳酸盐岩油藏中选取能够反映岩石学、储集层结构、储集层物性、隔夹层、流体性质及非均质性的8个油藏特征参数并构造数据矩阵,然后应用奇异值分解协方差矩阵实现主成分分析,进而构造主成分双标图,对油藏、油藏特征参数及两者关系进行图解分析,最后结合K-均值聚类法开展油藏分类评价。研究结果表明:微观孔隙结构、储集层厚度和非均质性等关键参数对油藏的区分能力较强,据此将中东地区碳酸盐岩油藏划分为3种类型。薄层碳酸盐岩油藏内部贼层不规则分布导致水平井水淹严重,厚层层状碳酸盐岩油藏纵向物性差异大影响储量动用程度,巨厚似块状碳酸盐岩油藏微观孔隙体系复杂且隔夹层发育"隐蔽"、强非均质性加剧了1套层系笼统开发的矛盾。基于此,有针对性地制定了薄层油藏水平井井网低注高采、厚层层状油藏边缘递进和巨厚似块状油藏利用隐蔽隔夹层分层系注水的开发对策,为中东地区碳酸盐岩油藏高效注水开发实现上产稳产提供一定技术支持。 相似文献