基于改进郊狼算法与极限学习机的工业金刚石检测

为了提高工业金刚石的检测效率、保障产品质量,提出一种基于改进郊狼算法与极限学习机的工业金刚石检测方法。将工业金刚石视频图像按照一定时间序列分解为一组较为平稳的、形态单一的二维图像数据;利用深度卷积网络Inception-V3对多视角二维图像数据建立预测模型;在此基础上,以预测结果为输入构建极限学习机模型,并利用反向学习和莱维飞行改进的郊狼算法优化极限学习机输入权值和阈值,提高工业金刚石模型的检测精度。最后将该模型的检测结果与基本极限学习机、差分进化算法、粒子群优化算法和基本郊狼算法优化的极限学习机模型检测结果比较表明,该模型具有良好的检测精度和泛化能力,对于工业金刚石的质量检测具有指导意义。     

U76CrRE钢轨的热处理

目前,我国TB/T 2635-2004<热处理钢轨技术条件>标准中关于H370级的钢轨U75V和U76NbRE钢抗拉强度≥1230 MPa,硬度341～401 HB.而铁路运输列车轴重、行车速度和频次不断提高,例如大秦线列车轴重达25 t,年运量达3亿吨,使钢轨的损伤加剧,特别是曲线段钢轨伤损愈加严重,缩短了钢轨使用寿命.     

炮弹制造质量综合评估方法研究

针对炮弹制造质量水平评判过程中存在的抽样试射成本高、难以评价批次炮弹质量、未有效利 用制造过程质量数据等问题,开展炮弹制造质量综合评估方法研究。首先研究炮弹制造质量综合评估框架,规 范炮弹制造质量综合评估过程;将失效模式分析方法确定的炮弹关键特性作为评估指标,构建覆盖炮弹采购、 加工、装配和检验等制造全过程的制造质量评估指标体系,并应用层次分析法(AHP)确定各指标的权重;采用 生产过程能力指数构建制造质量评估计算模型,基于加权和法与加权几何平均法构建制造质量评估聚合模型, 形成炮弹制造质量两层评估模型,充分利用制造过程中的关键特性质量检测数据实现炮弹制造过程质量的定量 评估。最后以某型炮射导弹为例,验证了炮弹制造质量综合评估方法的可操作性、可行性和有效性。     

SWRH67A、SWRH72A盘条的试制

介绍SWRH6 7A、SWRH72A盘条的试制过程 :采用氧气顶吹转炉和钢包底吹氩搅拌工艺炼钢 ,用R5m连铸机轧制 110mm× 110mm方坯 ,经高速线材轧机控制轧制工艺生产出盘条。指出拉碳法、保护浇注、控冷等措施的应用可有效保证产品质量 ,使金相组织、晶粒度、脱碳层深度、非金属夹杂物级别等指标符合日本及相应标准要求。产品经用户使用 ,不经热处理可一次由 5 .5mm拉拔至 1.8mm ,各项性能满足使用要求     

毛涤织物一浴染色工艺的影响因素

针对羊毛、涤纶2种纤维各自的性质,研究了载体用量、分散剂用量、染色pH值、染色温度等因素对羊毛与涤纶织物的染色性能和分散染料对羊毛沾色的影响.结果表明,羊毛、涤纶体系中加入适量的载体和分散剂能减少分散染料对羊毛的沾色.通过对染色工艺的优化,确定最佳染色工艺条件:载体PEW用量3 g/L,分散剂NNO用量2g,L,染色pH值4.5左右,100℃染色60 min,浴比1:40.在此工艺下,染色织物的耐洗色牢度、干湿摩擦牢度都在4级左右,个别可达4～5级.     

出口台湾准高速铁路用钢轨试制

供台湾50N型钢轨用于台湾中部的城际准高速铁路上,因此对钢轨的气体含量、夹杂、尺寸精度、平直度等都有较严格要求。文章对50N型钢轨的生产工艺进行了总结,并对钢轨性能进行了研究及评价。结果表明50N型钢轨具有良好的塑性和焊接性能,使用效果较好。     

离散制造车间质量管控模式研究

为解决复杂产品离散制造过程中质量数据分散、质量问题难追溯、缺乏完善的质量管理模式等问题,开展了离散制造车间制造质量管控模式研究.通过对离散制造车间质量管控业务运行流程和质量数据链路进行分析,明确了车间质量管理的痛点与难点;提出了离散制造车间质量集成管控框架,建立了多工序质量传递模型,通过采用数字化检测设备与车间M ES...     

南宋西湖昭庆寺研究与复原想象

杭州昭庆寺是中国古代寺庙建筑中的珍贵遗存,作为南宋时期佛教文化的重要载体,其蕴含着丰富的历史和艺术价值。借助于历史文献资料,梳理昭庆寺的兴衰变迁,结合建筑遗迹和实地勘察,建立起对昭庆寺在南宋时期的整体呈现。综合研究昭庆寺历史沿革、南宋时期建筑布局、植被景观以及园林活动等方面的重要性和独特之处,复原昭庆寺的建筑风貌和园林景观,揭示寺庙开放式空间为园林活动提供更多的可能性,以期推动南宋园林研究的深入发展,为今后类似文化遗产的保护与研究提供借鉴和参考,促进文化遗产的可持续发展。     

基于改进樽海鞘群和最小二乘支持向量机算法的新型弹药质量评估方法

针对新型弹药产品质量评估样本数据少、试验消耗大、未有效利用制造过程质量数据等问题,提出一种基于改进樽海鞘群和最小二乘支持向量机（LSSVM）的新型弹药质量评估方法。以新型弹药靶试数据为输入,对批次弹药发射成功率进行贝叶斯估计。利用LSSVM建立弹药批次制造质量数据与弹药发射成功率之间关系的评估模型,使用精英质心和反向学习策略改进的樽海鞘群算法对LSSVM进行优化,有效提升评估模型的准确性,并以某新型弹药为例对评估模型有效性进行验证。验证结果表明：与传统LSSVM、粒子群优化的LSSVM及樽海鞘群优化的LSSVM模型相比,该模型具有较高的准确度和较强的鲁棒性,对新型弹药产品的质量评估有一定借鉴意义。     

绷板干燥工序中皮革最佳拉伸点的试验探究与识别定位算法研究

本文旨在解决皮革绷板干燥工序中皮革最佳拉伸点的自动化选取难题。通过对大量皮革轮廓和人工拉伸绷展皮革的工艺动作进行分析,确定了选择合理的皮革必选拉伸点和拉伸间距是提高皮革得革率的关键因素。通过正交试验,得出了头尾两侧与平行中脊线身体两侧的最佳拉伸点间距分别为12 cm和9 cm。基于此,本文提出了一种基于最简骨架法和画圆相交法的皮革最佳拉伸点识别定位算法。该算法通过机器视觉获取皮革源图像,并经过预处理去除图像缺陷和突出轮廓。然后,利用细化算法提取图像骨架,通过卷积运算筛选出皮革中的脊线和四肢,得到最简骨架,从而确定必选拉伸点。在确定必选拉伸点的基础上,利用画圆相交法确定皮革的其他轮廓区域,并获取其余拉伸点。本文的最佳拉伸点识别算法对于皮革拉伸板干燥工序的自动装备研发具有重要意义,并为提高皮革得革率和优化工艺提供了重要参考。