微织构刀具对工件表面残余应力影响有限元分析

针对微织构刀具对切削工件表面残余应力的影响,设计不同尺寸的垂直槽和平行槽微织构,利用有限元仿真技术,模拟不同类型、不同尺寸微织构PCBN刀具干式车削GCr15试验。通过对有限元结果进行研究分析,得到已加工表面残余应力分布情况,并与无织构PCBN刀具对比,分析微织构对已加工表面残余应力的影响。有限元仿真结果表明:与无织构刀具切削工件表面获得拉应力相比,槽型织构刀具切削后的工件已加工表面呈现压应力,提高工件表层的耐磨损和耐疲劳性能;宽度50μm垂直槽和宽度40μm平行槽刀具切削得到的工件表面压应力最大,对工件表面应力分布影响最显著。     

浅谈建设工程签证管理

通过对工程签证目前存在的问题进行分析,总结出对工程签证管理的基本要求、要素和程序,提出对工程签证管理工作的一些建议,以求尽可能地减少建设工程签证的发生,并将其引起的经费变化控制在合理正规的范围内。     

碳钢在模拟海洋工业大气环境中初期腐蚀行为研究

采用失重分析、X射线衍射分析、扫描电镜分析及电化学测试分析方法对Q235碳钢在模拟海洋工业大气环境中的初期腐蚀历程和机理开展深入研究,并着重探究了不同比例SO_2和Cl-的协同效应对碳钢初期腐蚀行为机制的影响。结果表明,Q235碳钢在模拟海洋工业大气环境中的初期腐蚀呈现由加速过程向减速过程转化的特点,且加速过程的腐蚀动力学仍遵循幂函数规律D=Atn;腐蚀24 h后,腐蚀产物呈现双层结构,即疏松的外层和相对致密的内层。SO_2和Cl-的协同效应会加速碳钢的腐蚀,但二者比例的变化对碳钢腐蚀失重影响并不明显,也没有改变腐蚀产物成分,SO_2促使碳钢腐蚀形态趋向于均匀腐蚀。     

模拟注视眼动的多聚焦彩色图像融合

多聚焦图像存在聚焦和离焦区。通常聚焦区吸引人的注意力,具有突出的视觉显著性。提出一种模拟人类视觉机制的彩色图像融合方法。利用超复数傅里叶变换改进传统显著性检测算法,直接检测彩色图像显著度;模拟人类视觉的注视眼动机制对图像尺度稍微扰动,并对不同尺度下获得的图像显著度进行累加;选择累计显著度最大的源图像像素构建融合图像,并采用颜色相似性准则处理边界带像素。相关仿真实验表明,超复数傅里叶变换充分利用了源图像的颜色信息,累加显著度能提高峰值信噪比并减少均方根误差。实验结果表明该方法可得到超过36 dB的峰值信噪比和小于个位数的均方误差,在图像融合中可得到相对好的主观视觉效果。     

快速在线主动学习的图像自动分割算法*

提出经前馈神经网络快速在线学习、构建像素分类模型进行图像分割的算法。首先利用谱残差法计算像素显著度,通过对少数高显著度点的分布进行多尺度分析,获得符合人眼视觉特性的显著图和注视区域。然后从注视区域和非注视区域随机抽样构成由正负样本像素组成的训练集,在线训练一个两分类的随机权前馈神经网络模型。最后使用该模型分类全图像素,实现图像分割。实验表明,文中算法在谱残差法基础上提升对图像中显著目标的分割性能,分割结果与人类视觉感知匹配度较好。     

基于Logistic模型的混凝土冻融损伤演化规律

为了更准确地描述混凝土在冻融循环破坏中的真实演化过程,首次将Logistic函数引入到混凝土的冻融损伤研究中,进行了不同水灰比下的混凝土、不同纤维的纤维混凝土的冻融循环试验.利用Logistic函数定量刻画两种混凝土的质量损失与相对动弹性模量的变化规律,并将理论分析与试验结果、现有文献进行对比,吻合较好.研究结果表明:不同水灰比、纤维类型和纤维掺量的混凝土的冻融破坏演化规律均符合Logistic函数所描述的发展规律,该模型能够对混凝土冻融破坏的演化规律进行准确预测.     

用PLC改进加氢裂化装置的联锁程序控制系统

该文结合茂名石化公司加氢裂化生产过程中的联锁程序控制系统典型实例，较详细地介绍了ＰＬＣ控制系统的结构特点及硬件、软件的设计方法。     

阈值分割与颜色聚类相结合的色度学图象分割方法

根据真彩色图象象素在3D彩色空间呈现聚类分布的特点,可利用基于直方图的多维空间滤波技术得到目标图象,但会产生丢失目标信息的过度分割现象。采用颜色聚类方法改善此现象,在保证算法速度的基础上,大大提高了真彩色图象的分割效果,并对不同彩色模型和聚类中心有较好的鲁棒性,在医学染色图象处理中得到很好应用。     

基于MEAN-SHIFT和SVM的血细胞图像分割

提出一种新的血细胞图像分割算法,结合无监督和有监督模式识别技术,利用颜色快速提取感兴趣的有核细胞.首先通过mean-shift过程寻找RGB颜色空间中的细胞核、红细胞和背景聚类峰(局部密度最大区域),其中的细胞核图像区域经过适当形态学膨胀后可以得到部分胞浆像素;然后细胞核聚类峰和部分胞浆颜色组成正特征子集,而红细胞和背景聚类峰附近颜色组成负特征子集,训练一个两分类SVM,得到的分类模型随后对图像的颜色空间向量分类,实现细胞区域整体提取.通过颜色量化手段,能够显著减少训练集的颜色向量数量,实现SVM实时训练和分类.借助于mean-shift鲁棒的特征空间分析性能和SVM出色的小样本学习推广能力,该方法对图像颜色变化、染色条件差异等鲁棒性强,无过度分割现象,分割速度和效果均优于流域变换方法.骨髓和外周血涂片的分割试验证明了方法的有效性,已应用于实际图像处理系统.