基于邻层数据匹配的工业 CT 图像生成 G 代码方法

针对目前工业CT图像转换为3D打印G代码方法效率低的问题,提出一种基于邻层数据匹配的工业CT图像直接转换成G代码的方法。首先采用Canny算子提取工业CT图像的轮廓,然后处理轮廓分叉问题,实现邻层间几何信息数据匹配,其次进行邻层间轮廓插值以满足3D打印层间厚度要求,从而避免"阶梯效应",最后通过填充编码得到用于3D打印的G代码。使用本文提出的方法,轮毂CT图像转换为G代码的时间为10.5 s,耗时远小于其他间接转换方法;3D打印出的轮毂无"阶梯效应",平均尺寸误差率为0.25%。实验结果表明,该方法不涉及中间格式,转换效率高,转换误差与传统方法相当,适用于具有复杂内腔结构的零件。     

液压支架千斤顶附件的焊接工艺研究

为避免千斤顶附件(通液座)焊接对精加工后的缸筒内孔尺寸和圆度造成影响,从增加刚性拘束、预留反变形和控制焊接热输入等角度研究适用于精加工后缸筒附件焊接的生产工艺.研究表明:仅采用I=140～160 A、U=20～22 V、v=210～230 mm/min的小规范MAG焊接工艺,无法保证产品质量,缸筒内孔依然会出现最大0.3 mm的焊接变形;采用小规范焊接并借助拘束工装预制0.8～1.2 mm横向反变形,则可以有效控制焊接变形,保证缸筒内孔尺寸和圆度均符合设计要求.     

作者须知

作者向本刊所投稿件一经本刊录用,则该论文的复制权、发行权、信息网络传播权、翻译权、汇编权等权利视为自动转让给本刊。本刊为国内各主要数据库收录刊,本刊所发表的稿件将同时通过因特网进行网络出版或提供信息服务,本刊一次性支付作者著作权使用费(包括印刷费、光盘版和网络版等各种使用方式的费用)。如有异议,请来稿时声明,本刊将做适当处理。     

基于MATLAB灰色Elman网络中长期电力负荷预测

良好的负荷预测模型能够精准且快速地计算预测值,有利于合理地规划分配电能,提升电网运行稳定性.基于MATLAB搭建灰色Elman网络电力负荷预测模型,参考安徽省淮南市"十三五"能源规划[1],以对淮南市进行中长期电力负荷预测为例,同时设置基于MATLAB搭建的Elman网络和灰色理论中的GM(1,1)模型为对照组进行对比仿真实验.提出灰色Elman网络相比对照组具有更高的运算精度,灰色Elman网络对比Elman网络有更好的训练效果.     

负极添加NMP对电池性能的影响

锂离子电池负极浆料中添加N-甲基吡咯烷酮(NMP),在极片加热干燥时不能完全除去.残留的NMP吸附在石墨表面,使得SEI膜与石墨结合不牢固.研究了其对电池性能的影响,结果显示,在电池的循环过程中,SEI膜逐渐脱落,导致电池循环寿命缩短,但对电池的容量、内阻、倍率、存储等初期性能不影响.     

乙醇浓度预测的多元线性回归模型建立及验证

设计了由光源、气室、探测器和控制器等组成的非分散红外吸收系统，往气室内通入不同浓度的多组分气体（含有乙醇、二氧化碳和水蒸气），采用红外光谱仪进行光谱数据采集，得到多组分气体混合光谱图。根据数据集样本求解回归系数，建立了多元线性回归模型，并进行干扰修正以降低二氧化碳和水蒸气对乙醇浓度预测的影响。对建立的多元线性回归模型进行评价，结果表明:模型真实有效且具有良好的线性回归效果，可以用于预测气体浓度，乙醇、二氧化碳和水蒸气浓度预测误差均在可接受的范围之内，其中乙醇浓度预测误差最小，不超过2.0×10-4。通过干扰修正尽可能排除二氧化碳和水蒸气的干扰，能够较准确地预测乙醇浓度。     

有限元模拟验证TC17钛合金前轴颈精密成形过程中变形和微观结构的关系

通过采用有限元模拟的分析方法,研究了前轴颈锻件成形过程中材料流动速度、内部温度场和流线分布情况;采用点追踪的方法研究了锻件不同区域的金属等效应变分布和不同区域的金属最大主应力变化情况。同时,采用金相显微镜对锻件高倍显微组织进行验证分析。通过研究发现,设计的中间坯形状尺寸、压下速率和变形量合适,实际成形情况和有限元模拟结果一致。在成形过程中锻件大头端由于材料流动剧烈而出现温升,导致锻件易出现粗晶或混晶区域。另外,从温度场分布结果来看,与模具接触区域的温降较严重,为了保证锻件不出现双相组织,在类似温降区域应保证有足够的机加余量,以保证零件的组织性能满足标准要求。     

川中地区侏罗系沙溪庙组致密气处理和解释关键技术与应用

四川盆地蕴含丰富的致密砂岩气资源，近期利用高精度三维资料开展侏罗系沙溪庙组河道砂体勘探取得突出成效。沙溪庙组河道砂体具有横向变化快、储层非均质性强的特点，因此提高河道砂体的边界识别及其含气性预测精度是致密气地震勘探的关键。通过开展AVO特征低频保护的“六分法”（分类、分频、分时、分域、分步和分区）高保真叠前去噪、近地表Q补偿和OVT域叠前时间偏移等技术攻关，形成了一套针对川中地区侏罗系沙溪庙组致密气藏的“双高”（高保真、高分辨率）地震处理技术，并创新应用“双亮点”属性及多波、多分量砂体含气性地震预测等解释技术，提高了含气砂体预测精度。该技术系列在川中沙溪庙组致密气预测应用成果显著，地震数据频带得到了拓宽，低频信息更加丰富，资料信噪比明显提升，河道边界及其含气性预测的精度大幅提高，钻井成功率超过83%，应用成果有力地支撑了该地区沙溪庙组致密气的增储上产。     

基于像素偏转模型和机器学习的室外图像天空像素检测

图像中的天空区域对于基于视觉的地面机器人导航具有重要意义,为了识别图像中的天空部分,本文提出了一种基于像素偏转模型的BP神经网络天空识别方法.首先,制作天空图像集和非天空图像集,天空图像集由各种天气情况下的天空提取而成,非天空图像集由非天空的景物构成,主要包括建筑、汽车、树木、植物等;其次,使用提出的像素偏转模型提取天空图像集和非天空图像集的像素特征并进行处理,对天空像素点和非天空像素点进行标注,利用BP神经网络对像素特征进行训练,得到权重文件;最后,使用得到的权重文件进行天空的识别.为了更好的说明本文算法和模型的优越性,使用本文算法与Otsu算法、YeHu算法、Graph-cut算法和Mask-Rcnn算法模型进行了比较,并设计了两组组对比实验,第一组实验进行识别效果的主观评价,第二组实验利用CamVid数据集的天空类进行算法精度的定量分析.