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1.
汽车在高速追尾碰撞过程中极易对车内乘员造成伤害,容易导致油箱破裂致使燃油泄漏造成更严重的伤害。为了评价汽车在追尾碰撞事故中的耐撞性,根据北美联邦机动车安全法规新FMVSS301要求,应用LS-DYNA与Hyper Works软件,建立了速度差为80km/h、重叠率为30%的车-车追尾有限元模型,通过选取碰撞过程车体尾部节点、中部节点和前部节点处3点验证了真个模型的有效性,进而仿真分析得出碰撞过程中能量的转移路径,找出了主要承力部件,针对性地对汽车纵梁、保险杠和地板后部进行材料匹配的优化设计,最终得出:合成材料GMT(玻璃纤维增强型热塑性塑料)可以有效地降低碰撞导致的车门、底板后部等主要部件的侵入量,进而为碰撞试验提供思路与依据。  相似文献   
2.
面向集成的孔特性CAPP方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
本文按照CAD/CAM系统集成化要求,针对孔特性介绍了基于面向对象孔特征的信息描述及组织,运用加工知识推理,完成加工工艺链的自动生成的实现方法。  相似文献   
3.
针对基于颜色特征空间的半监督聚类分割算法适合分割结果包含多个颜色特征相似目标的应用场合,但对高噪声图像却无法获得理想的分割结果,而基于随机游走理论的半监督图像分割算法需要用户对目标逐一进行标记的问题,提出一种半监督图像分割算法.首先根据用户标记采用半监督模糊C均值聚类(SSFCM)算法对图像颜色特征进行建模;然后引入一个确信度函数,并根据SSFCM算法得到的隶属度数据计算确信度函数值,再将像素分为2类,分别作为随机游走图像分割算法的已标记点和未标记点;最后采用随机游走算法完成最终的分割.实验结果表明,该算法对图像中的噪声具有良好的抑制作用,且无需用户对目标逐一进行标记.  相似文献   
4.
一种中文文档的非受限无词典抽词方法   总被引:20,自引:2,他引:18  
本文提出了一种非受限无词典抽词模型,该模型通过自增长算法获取中文文档中的汉字结合模式,并引入支持度、置信度等概念来筛选词条。实验表明:在无需词典支持和利用语料库学习的前提下,该算法能够快速、准确地抽取中文文档中的中、高频词条。适于对词条频度敏感,而又对计算速度要求很高的中文信息处理应用,例如实时文档自动分类系统。  相似文献   
5.
基于语义的图象检索方法研究综述   总被引:6,自引:0,他引:6  
对于当前基于内容的图象检索(CBIR)系统来说,在用户的信息需求和千丝万缕诉功能之间存在着重大的差距,要进一步提高现有图象检索系统的能力,需要对图象的内容进行语义描述,对图象的多层语义模型和图象语义的知识表示作了概括性介绍,重点讨论了一些将图象的低层视觉特征映射到图象高怯事义的方法,并指出了利用语义进行图象检索急需解决的一些问题。  相似文献   
6.
CAD/CAM系统工程数据库设计及应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
工程数据库是CAD/CAM技术应用和系统集成的核心。本文在对产品设计、制造过程信息流作简要分析的基础上,从生产实际应用的角度出发,阐明了CAD/CAM系统工程数据库的设计和应用。  相似文献   
7.
本文概要介绍并分析了新一代面向产品定义数据的数据交换标准PDES/STEP的基本有理和特点,对其在CAD/CAM信息集成中的应用也作了简要讨论。  相似文献   
8.
本文概要介绍并分析了新一代面向产品定义数据的数据交换标准PDES/STEP的基本原理和特点,对其在CAD/CAM信息集成中的应用也作了简要讨论。  相似文献   
9.
基于工程图样的CAPP信息自动获取方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
一、概述零件信息的合理表达和自动获取是实现CAPP自动化的首要问题,也是CIMS环境下CAD/CAPP集成化的重要研究课题。尽管国内外专家学者已经提出并采用了诸如成组技术代码、拓扑或图论描述、专家语言等各种描述CAPP信息的方法,但从CAD儿APP集成需要来讲,实用而又有前途的方法是基于特征的零件信息模型。就满足当前需求而言,从CAD零件信息描述中直接提取CAPP形状特征信息,并进行有效的组织,是一种实用而有效的方法。本文针对我国CAD实际应用中生成二维工程图样的现状,在分析CAD系统零件二维工程图样表达的特点及其数…  相似文献   
10.
陈松乐  孙正兴  张岩  李骞 《电子学报》2016,44(4):868-872
本文提出了一种基于RankBoost的运动数据检索相关反馈算法.该算法具有以下二个方面的特点:首先,以KNN-DTW作为RankBoost集成学习的弱排序器,在适应变长多变量时间序列(Variable-Length Multivariate Time Series,VLMTS)数据的同时,利用RankBoost的集成性与高效性解决相关反馈实时性要求与VLMTS数据计算复杂度高的矛盾;其次,以本文提出的最小化排序经验损失和泛化损失风险作为RankBoost集成学习目标,有效地克服了相关反馈小样本学习环境下的过拟合问题.在CMU动作库上的实验结果验证了该方法的有效性.  相似文献   
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