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磁流变液的力学性能受到剪切速率、外加磁场等的综合影响.利用支持向量机的两维回归方法,对小样本数据进行拟合,获得结构风险小、泛化性能好的流变特性三维关系曲面.分别用幂律模型和Bingham模型,采用切片的方法分析磁场强度、剪切速率与剪切应力三者之间的关系,根据实验数据的方差值,可知采用幂律模型的本构方程来描述该实验自行配置的磁流变液的流变特性更合理.利用被干扰的采样数据,建立零均值白噪声驱动下输出有色信号的测试系统的传递函数;根据自回归滑动平均模型的系数与对应微分方程的系数的转换关系,求解系统的无阻尼固有频率和阻尼比;分析磁场作用下测试系统的阻尼系数和弹性系数的变化,结果表明,磁场对磁流变液动态阻尼特性有显著的影响. 相似文献
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针对复杂背景下镁熔液第一气泡的图像识别,提出了一种基于自适应的背景预测算法。算法通过判断当前像素点邻域的像素点灰度之差是否大于预先设定的阀值T而自适应的选用不同的背景预测算法。若大于阀值T,采用分块权值背景预测算法;否则,采用固定权值背景预测算法。还将该算法与固定权值背景预测算法和分块权值背景预测算法作了对比试验,结果表明,该算法不但能够较准确地反映第一气泡的真实大小,还能有效地提高图像的峰值信噪比,其运算速度也更快。 相似文献
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基于小波分析的镁熔液第一气泡检测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
由于镁合金熔液自身的特性——极易氧化与燃烧,造成气泡周围背景非常复杂。利用小波分析的多尺度分解,就能够把淹没在复杂背景中的特征量变化揭示出来。根据目标、背景干扰和噪声在图像中的差异,基于对小波分解后信号的处理,并结合数学形态学的开运算,有效地检测出第一气泡。试验证实,该方法是一种有效的第一气泡检测方法。 相似文献
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基于信号分形与支持向量机的点焊检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
鉴于分形维数对数据样本集复杂程度的定量描述特点及支持向量机在小样本集合分类和回归方面所具有的显著优势,采用信号数据序列的分形维数作为特征值,提出一种基于信号分形维数及支持向量机的点焊信号检测方法。分别对点焊飞溅缺陷和熔核尺寸缺陷建立两类支持向量机检测模型,构成支持向量机阵列,利用该阵列模型进行点焊飞溅和小尺寸熔核两种缺陷的综合检测。结果表明,该阵列对点焊缺陷的无损检测是比较精确的,能较好地无损检测到点焊过程中飞溅及小尺寸熔核两种缺陷。为点焊的无损检测提供了一种新的方法。 相似文献
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为解决高速电火花小孔加工穿透检测技术的难题,分析并提出采用支持向量机分类算法对穿透检测特征量进行处理,将小孔穿透检测看作数据分类问题,利用支持向量机构建穿透检测的SVC模型。通过实验分析和数据处理,选择脉冲宽度、脉冲间隔、加工电流、有效放电频率和电极进给速度作为SVC模型的五个输入量,输出为是否发生穿透。穿透检测的SVC模型采用径向基核函数,通过对样本的训练学习,实现了对小孔穿透瞬间的可靠辨识。实验结果表明:在正常加工情况下,支持向量机辨识模型对不同的工件厚度均能在电极穿透工件瞬间进行有效辨别。 相似文献
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齿轮是旋转机械中的关键元件。提出了一个基于支持向量机的齿轮多故障分类方法。齿轮状态被划分为正常、齿轮磨损和断齿状态。振动信号的均方根和小波包能量被选作为分类器的特征参数。分类器选用支持向量机(SVM)。SVM具有良好的实用性及多分类能力。实验结果表明:提出的方法能很好地区分齿轮故障。 相似文献
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利用高碳当量灰铸铁组织强度试验数据,提出了一种基于支持向量机理论的灰铸铁强度预测模型。与多元线性回归、模糊回归和自适应模糊神经网络相比,该模型学习精度高且具有较好的泛化能力,能取得较好的预测效果。 相似文献
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以点焊质量监控为目的,通过对点焊过程电极位移信号、动态电阻信号的同步采集和信号分析,从2种信号中提取12个有效的特征分量,构造点焊过程的监测数据集,以焊点的抗剪强度为指标,利用支持向量机(SVM)和RBF神经网络对焊点质量进行分类.测试结果表明,2种信号特征向量作为SVM的输入向量,在参数匹配的情况下,使用不同的核函数对喷溅和焊点质量分类均能取得较好的分类结果,分类器性能明显优于RBF神经网络模型.小样本情况下SVM具有较好的泛化能力,正确率仍保持在80%以上,据此认为提取电极位移和动态电阻的特征向量构筑输入向量,建立的SVM动态模型对点焊接头进行质量分类是可行的. 相似文献
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