生产中解决镍基合金挤压荒管内壁橘皮问题的途径

在热挤压生产镍基合金荒管的过程中,挤压工艺和润滑的不匹配常常会造成荒管内壁橘皮以及凹坑等。对生产中所应用的具有不同物理特性的四种玻璃润滑剂按照不同比例进行混合,使得混合后的玻璃润滑剂具有不同于单一润滑剂的物理特性,最终通过现场实验效果验证,选出了与当前挤压工艺正确匹配的玻璃粉,解决了长期存在的内壁橘皮问题。实验均是在工厂生产中进行,其结果在实际生产中得到了应用。     

基于经验模态－小波包分解和卷积神经网络的 Ｐ３００ 脑电信号分类研究

针对P300脑电信号信噪比低、随机性强及个体差异性大等问题,本文提出了一种将经验模态分解（EMD）和小波包分解（WP）相结合的滤波方法,并使用改进的卷积神经网络（CNN）对脑电信号进行分类识别。首先利用经验模态分解算法将原始脑电信号分解成若干个本征模函数（IMF）分量,并对每个分量进行频谱分析以去除主频段在0~30Hz以外的分量;然后,对保留的IMF分量进行小波包分解,根据P300电位的有效时频信息,选择合适的频段进行重构,再将重构后的各个本征模函数叠加,得到经过滤波后的脑电信号;最后,设计合适的卷积神经网络结构,对P300信号进行分类识别。本文使用国际BCI竞赛数据集对提出的方法进行验证。实验结果表明,两名被试的分类准确率分别为97.78%、95.56%,说明该方法能够有效的改善P300信号的识别效果（相比其他方法至少提升了2.78%,1.39%）,为进一步提高基于P300信号的脑机接口系统的性能提供了一种新的有效的途径。