矩形棒料延伸锻造的变形分析

根据矩形棒料延伸锻造时坯料外形的变化规律,作出运动许可速度场,在此基础上,引人外端及摩擦影响系数,借助于变形力的工程解,推出了有关变形关系。此外,就文中结果与实验数据进行了比较,显示了合理的吻合。     

基于高光谱成像的羊肉掺假可视化无损定量检测

目的：快速、准确检测羊肉掺假。方法：利用可见—近红外(400~1 000 nm)和短波近红外(900~1 700 nm)高光谱成像仪对羊肉中掺假不同比例的鸭肉进行数据采集,比较两个波段范围内不同光谱预处理方法的偏最小二乘法(PLS)建模效果,最终在可见—近红外波段选择归一化预处理方法,在短波近红外波段选择标准正态变量变换(SNV)预处理方法。分别对两个波段的光谱数据进行最优的预处理后,采用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)、区间随机蛙跳算法(iRF)和组合区间偏最小二乘法(SiPLS)对特征波长进行选取。结果：在短波近红外(900~1 700 nm)波段采用SNV-SPA-PLS模型的羊肉掺假预测效果最好,预测集决定系数为0.968 4,预测标准偏差为0.058 2,预测集相对分析误差为5.625 4,并得到较好的图像反演结果。结论：利用不同波段的高光谱成像技术可实现对羊肉掺假的快速无损定量检测。     

投影寻踪分类模型在常见造纸纤维原料综合评价中的应用

将投影寻踪分类（PPC）模型与基于实数编码的加速遗传算法（RAGA）相结合,同时优化多个指标参数,将高维数据指标转化为低维空间上的一维投影值,建立RAGA-PPC模型,用于造纸纤维原料分类,并对造纸纤维原料进行综合评价。结果表明,基于RAGA-PPC模型的评价结果与造纸纤维原料实际分类结果一致,此方法客观可靠,精度高,具有一定的应用前景。     

平面应变复合挤压的计算机模拟实验

文献[1]系统地研究了平面应变复合挤压的流动规律,提出在平面应变复合挤压中存在着6种可能的滑移线场:纯正挤,纯反挤,正挤/反挤,剪切/正挤,剪切/反挤,纯剪切,但是,文献[1]未解决变形力和变形规律的预测问题,同时,在模式转换规律上也未得出明确的结论。本文在文献[1]的基础上研究了平面应变复合挤压的流动规律,把上述6种可能的滑移线场的有关计算编成计算机计算程序,利用计算机选择最可行的滑移线场,求出变形力、模式转换、挤出量与坯料相对高度之间的关系,描绘成曲线,从而研究其规律。本文得到了变形力、挤出量、模式转换与坯料相对高度的关系曲线,并分析了它们的规律性。     

高分辨率大范围时间间隔测量仪的设计与实现

针对现有兵器试验中时间间隔测量仪测量分辨率低、测量范围窄的不足,提出了一种直接计数法与数字内插法相结合的测量方法,基于此方法研制了一种高分辨率大范围时间间隔测量仪.仪器采用单片机、CPLD可编程逻辑器件、专用时间-数字转化芯片TDC-GP2,运用模块化的设计思想设计了粗-精计时电路模块.实验结果表明:高分辨率大范围时间间隔测量仪的测量范围可以达到1～5×105μs,测量分辨率不大于100ps,测量精度优于1ns.     

平面应变复合挤压金属变形规律的研究(Ⅱ)

本文在试验的基础上应用滑移线场理论对平面应变复合挤压金属的变形规律作了进一步研究。文章讨论了正、反挤压变形程度和坯料相对高度对金属变形模式的影响及确定最可行物理平面上滑移线场解的基本原则。文章还给出了复合挤压分流点位置及金属材料分配量的计算公式。试验结果与理论分析一致。     

用上限法解中心对称锥形模正挤压零件的问题

对于中心对称横截面零件的正挤压问题变形力的求解,作者将该变形体划分成若干个(例如m_1个)过中心的纵截面,就此纵截面将其当作轴对称问题求解,然后取其算术平均值。文章最后求解了一种六角花形扳手正挤压的变形力。     

Improved Linear Cryptanalysis of CAST-256

CAST-256, a first-round AES (Advanced Encryption Standard) candidate, is designed based on CAST-128. It is a 48-round Generalized-Feistel-Network cipher with 128-bit block accepting 128, 160, 192, 224 ...     

基于神经网络的塑料打包带高光谱模式识别

目的 建立一种快速、准确、无损的塑料打包带的检验及分类方法。方法 利用高光谱在波长为350～990 nm的条件下采集52个不同来源的塑料打包带样品的高光谱数据,并对样品进行Savitzky-Golay平滑处理,同时结合主成分分析对样品进行降维。将提取到的主成分进行K-Means聚类,以聚类结果为依据建立径向基函数神经网络（RBFNN）与BP神经网络模型（BPNN）。结果 打包带样品的高光谱谱图在400～500 nm、600～700 nm处有较大区别。实验共提取了5个初始特征值大于1的主成分,可以解释96.633%的原始数据。通过K-means聚类将塑料打包带样品分为6类,Calinski-Harabasz指数为28.76,RBFNN分类准确率为86.7%;BPNN分类准确率为98.1%,BPNN的分类效果更好。结论 研究表明神经网络在高光谱谱图分类处理上具有较高的准确度,同时也验证了高光谱在区分检验塑料打包带类物证的可行性与科学性,为公安机关提供了一种新的检验方法。     

平面应变复合挤压金属变形规律的研究(Ⅰ)

本文在实验的基础上,应用滑移线场理论对平面应变复合挤压金属的变形规律进行了研究,划分了六种不同类型的变形模式,建立了相应的物理平面上的滑移线场。试样的流线、网格变化及硬度分布所显示的变形区范围和理论分析一致。