运用个人计算机对热处理工艺的制定

本文概述了一种用以模拟钢件在淬火和回火过程中发生的冶金学过程的计算机处理方法,它建立在非等温转变动力学现象模型的基础上,该软件能对钢件横截面上的任意位置,在任意时间下的转变过程和机械性能进行预测。在计算机中需输入的数据为:零件的几何尺寸,化学成分,原始金相组织,奥氏体化时间和温度,淬火介质的Grossmann因子和回火参数。输出数据为:奥氏体晶粒尺寸,冷却时间,淬火和回火后的机械性能。该计算机程序可在IBM兼容机上运行,根据工件的不同几何尺寸(例如圆棒,薄板,端淬试样),画出相关的CCT曲线图。     

运动场景下的时空域跟踪模型及原始-对偶算法

针对摄像机运动的情况,提出多目标分割和跟踪的新方法.利用主动轮廓模型,将运动估计和运动分割融合在同一基于时空域的能量泛函中.为了克服传统的活动轮廓模型和水平集方法存在的局部最小值问题,对时空分割模型进行凸优化,避免了初始化轮廓对分割结果的影响,保证了能量函数对分割的全局最优性.提出相应的快速原始-对偶算法,提高了计算效率.实验表明,该方法能够有效地实现运动场景下的时空域运动分割与跟踪.     

基于特征融合和注意力机制的目标分割跟踪算法

在当前的目标跟踪领域,现有的基于分割的算法没有充分利用目标的长距离依赖信息和各个特征层的不同特性,前背景判别能力不强,对目标的多尺度估计不足。针对此问题,提出了自适应特征融合模块和混合域注意力模块,以提高网络对目标的多尺度估计能力和对目标的前背景辨别能力,并将其集成到当前基于视频分割的算法中,提出了一种新的目标跟踪算法,在各大公开数据集上的实验结果证明其达到了领先水平。     

基于注意力机制与特征融合的图像超分辨率重建

目前多数利用卷积神经网络进行图像超分辨率重建的方法忽视对自然图像固有属性的捕捉,并且仅在单一尺度下提取特征。针对该问题,提出一种基于注意力机制和多尺度特征融合的网络结构。利用注意力机制融合图像的非局部信息和二阶特征,提高网络的特征表达能力,同时使用不同尺度的卷积核提取图像的不同尺度信息,以保存多尺度完整的信息特征。实验结果表明,该方法重建图像的客观评价指标和视觉效果均优于Bicubic、SRCNN、SCN和LapSRN方法。     

WMN中的干扰避免部分重叠信道分配算法

针对无线mesh网络(wireless mesh networks,WMN)中存在的信道干扰问题,提出一种基于部分重叠信道(partially overlapping channels,POC)的负载平衡且干扰避免的信道分配算法。通过基于Huffman树的通信接口分配方法连接邻居节点的接口;根据网络干扰情况,对链路进行迭代信道分配,使用静态链路调度保证网络连接;利用启发式算法优先为重要程度较高的链路分配无干扰时隙,对链路调度进行优化。仿真结果表明,在具有混合流量的WMN中,所提算法可以显著提升网络吞吐量,降低网络干扰与平均丢包率,改善网络性能。     

一种融合结构张量与非局域全变分的图像去噪方法

针对图像去噪中纹理与结构保持,提出了一种融合结构张量与非局域全变分的图像去噪模型。该模型利用非局域思想对图像中的各个像素点进行建模,定义了融合图像非局域信息与结构张量的相似性权重,一方面度量patch间的灰度相似性,能够较好的保持图像的纹理特性;另一方面兼顾图像的几何结构特性,能够调节不同对比度patch之间权重,尤其是提高了低对比度区域的权重值,同时较少阶梯效应的产生。数值实验表明本文方法在去噪的同时很好的保留了图像纹理细节与几何结构信息。     

喷丸强化对轿车用新型齿轮钢表面应力状态影响的研究

应用单变量及正交试验,并配经X射线应力仪等系统地研究的喷丸工艺参数（丸粒速度、密度及喷丸时间）对工件表面残余应力及其分布的影响规律,试验结果表明：随着三种喷丸工艺参数值的提高,工件表面残余应力增大,尤其是在工件次表层峰值应力增大更明显,且内移,但当丸粒速度接近设备所产生的最大值时,则工件表层应力值几乎不再增加,并讨论了有关机理。     

碳扩散模型在工艺偏差修正中的作用

目前,碳扩散模型已被成功地应用于在线热处理工艺偏差修正中。传统的离线模拟现在已被在线模拟所取代。这种在线模拟技术是用一种复杂的先进的计算机软件监控系统来实施的。这种监控系统能够校正炉内的各种干扰偏差,决定各种材料最适宜的渗碳周期、碳化物形成范围和表层碳浓度分布曲线。