低合金钢尘化演化模型的建立及应用

金属尘化是铁基、镍基合金在高温高碳活度环境下发生的一种灾难性腐蚀。讨论了低合金钢的尘化腐蚀,根据Hochman-Grabke机理,将腐蚀过程分为:渗碳、碳化物析出和碳化物分解3个阶段,初步建立了描述尘演化过程的数学模型。以此模型对Cr5Mo钢在600℃下、CO-H2-H2O气氛中的尘化腐蚀演化进行模拟,计算值与试验值相符,计算结果表明该模型在工程应用上具有可行性。     

基于最优阈值和Hough变换的车道线检测方法

针对智能车辆视觉导航系统中的车道保持问题,采用图像处理技术检测结构化道路上的车道线。详细介绍了图像的灰度特征,并在此基础上选取感兴趣的道路区域,通过最优阈值对道路区域进行边缘检测,再结合Hough变换技术检测当前车道线。实验表明用结合最优阈值和Hough变换来检测车道线具有很强的鲁棒性和抗干扰性。     

无线传感网络2色BMP图像监测系统的设计

该系统应用在环境监控的无线传感网络终端,是一种获取无线传感网络传输中的2色BMP图像的实时网络监测系统.以Visual C#.NET为开发环境,采用C#基于原始套接字(Raw Socket)的网络监测,将网卡设为混杂模式来接收通过本地网卡的所有数据包,然后通过过滤原始数据包得到UDP协议包,再通过过滤传输层数据得到BM...     

CO-H_2-H_2O气氛下金属尘化腐蚀的热力学分析

金属材料在CO-H2-H2O合成气氛使用过程中会发生金属尘化腐蚀。运用化学热力学理论与计算方法对在CO-H2-H2O气氛下发生金属尘化腐蚀时的标准反应吉布斯函数进行计算,得到了气氛碳活度与温度的关系式。通过气氛碳活度与材料碳活度的比较,获得两种金属尘化类型。CO-H2-H2O气氛碳的化学势受温度、气氛组成、总压的影响,减少H2O的含量,升高总压,会使发生金属尘化的温度范围扩大。     

一种RBF神经网络在语音识别中的应用

主要内容是建立一种基于RBF神经网络的语音识别系统,探讨RBF神经网络在语音识别中的应用.利用有序聚类算法对语音信号进行时间归整,构建一个RBF神经网络,采用自适应的方法确定网络隐节点的个数,用线性最小二乘法确定隐层到输出层的权值,用语音信号的LPCC参数的训练和识别.在Matlab中完成实验,语音信号的识别率达到85%,并且还有很大的提升空间.实验表明RBF神经网络在语音识别中有发展的前景.