激光熔覆模压硬质合金粉末层的研究

利用液压机和简易模具直接将硬质合金粉末(25? 15%Co 60% WC)压制在碳钢基体上;采用大功率CO2激光器对预置层进行扫描,在一定工艺参数下得到了表面较为平整、无裂纹、与基体形成良好冶金结合的涂层;利用扫描电镜和显微硬度计对涂层进行成分、形貌和显微硬度分析.结果表明,在相对较软的涂层基体上分布着高硬度的条状碳化物及少量的鱼骨状共晶体.涂层的平均硬度达到56HRC.     

确定不等高内孔翻边的预冲孔形状及尺寸的作图解析法

介绍了用作图解析法确定不等高圆孔翻边和椭圆孔翻过时预冲孔形状及尺寸的通用计算公式与一般作图步骤。利用该作图解析法确定不等高内孔翻边时的预冲孔形状及尺寸,不仅可省略翻边后再冲切工件口部的工序,提高生产效率及翻边成形质量,而且对其他形状的不等高内孔翻边件的成形加工,也具有积极的启发和指导作用。     

正态分布区间灰数灰色预测模型

近期灰数预测主要关注无分布信息和均匀分布区间灰数预测. 基于灰朦胧集演化思想, 研究在不确定信息广泛存在的正态分布背景下, 正态分布区间灰数序列的灰色预测问题. 首先, 通过正态分布随机函数实现区间灰数序列与实数序列族的信息等效转换; 然后, 对正态分布区间灰数随机白化序列进行GM(1,1) 建模, 利用最大值最小值及正态分布“3?? 法则”建立区间灰数预测模型; 最后, 通过实例对比分析验证了所提出模型的可行性和有效性, 为区间灰数预测问题提供新的思路和方法.

     

非等间隔GM(1, 1, ????) 幂次时间项模型及其应用

GM(1, 1, ??^??) 幂次时间项模型是灰色GM(1, 1) 模型的推广. 在灰色GM(1, 1) 模型和等间隔GM(1, 1, ??^??) 幂次时间项模型的基础上提出非等间隔GM(1, 1, ??^??) 幂次时间项模型, 并对模型进行求解. 讨论了GM(1, 1, ????) 幂次时间项模型的曲线形状、发展系数以及幂指数间的关系, 研究了非等间隔GM(1, 1, ??^??) 幂次时间项模型的参数空间. 将平均相对误差看成幂指数的函数, 根据序列形状判断幂指数的范围, 并利用粒子群算法求解幂指数. 实际应用验证了所提出模型的有效性.

     

应用射频技术的商场智能导购系统

设计的电子导购系统,包括电子标签的选择,嵌入式 Android 系统的选择,电子导购系统功能模块的组成。同时设计了客户端的两大功能模块,包括促销信息功能模块的设计,电子地图定位模块的设计。讨论了定位RFID 标签的布局,并利用 RSSI 来评估其接收的信号强度并计算出标签和读写器的距离,根据相邻的四个标签的坐标,采用极大似然估计方法获得智能购物车的位置,能够用于商场内精准的定位。     

基于矢量水听器的非均匀阵列APES波束形成算法

针对传统幅度与相位估计（Amplitude and phase estimation,APES）算法难以应用于非均匀阵列的问题,研究了基于矢量水听器的APES算法。利用矢量水听器能够同时共点测量声压和质点振速的特点,将矢量水听器的声压和解析振速通道作为两个子阵,两路子阵之间只存在一个相位差,且与阵元位置无关,使得APES算法能够应用于任意形状的阵列。推导和分析了矢量APES算法的阵增益及其稳健性。分析和 仿真表明：该方法相比于传统APES算法,具有更高的阵增益,且能适用于非均匀阵列;相比 于最小方差无失真响应（Minimum variance distortionless response,MVDR）算法,具有更好的稳健性,能解决相干问题及能够获得更准确的信号功率,并用实测数据验证了算法的 有效性。     

一种改进的各向异性扩散深度图像增强算法

深度图像受其测距原理所限,存在边缘不匹配、无效像素、噪声等问题,提出一种基于改进的各向异性扩散算法的深度图像增强方法。首先,校正深度图像和彩色图像的位置关系,并根据时间连续性选择多帧图像,进行多帧均值滤波预处理;其次,通过在彩色图像中引入权重的思想,构建具有4-邻域形式的深度图像模型,利用彩色图像引导的深度图像进行各向异性扩散,填补孔洞;最后,使用改进的自适应中值滤波平滑图像噪声。实验结果表明,该方法能够有效修复原始深度图像中存在的由无效像素组成的黑色孔洞,在抑制噪声的同时,仍能保持深度图像中物体边缘的细节信息。     

基于事件逻辑的改进Needham-Schroeder协议安全性证明

安全协议是现代网络安全的基础,密码协议的安全性证明是一个挑战性的问题。事件逻辑是一种描述分布式系统中状态迁移的形式化方法,用于刻画安全协议的形式化描述,是定理证明的基础。用事件序语言、事件类和一个表示随机数、密钥、签名和密文的原子类,给出身份认证协议可以被形式化定义和强认证性证明理论。利用该理论对增加时间戳的Needham-Schroeder协议安全性进行证明,证明改进的Needham-Schroeder协议是安全的。此理论适用于类似复杂协议形式化分析与验证。