温故知新 更上层楼(二)──简析九十年代主流CAD造型基础技术

上文概述了约30年的CAD技术发展历史，其中各阶段主要技术特点为：60年代二维、三维线框造型70年代自由曲面造型80年代中期至今基于约束的实体造型目前流行的CAD技术基础理论主要是以Pro／E为代表的参数化造型理论和以SDRC／I-DEAS为代表的变量化造型理论两大流派，它们都属于基于约束的实体造型技术。只有这两种理论是在近十年产生并且赢得了广泛的认同的。在这两种理论之前，基本上是以表面及线框造型技术为代表的无约束自由造型技术。与基于约束造型理论曾同期并存的技术流派还有：起源于英国的基于图表的造型APPLICON的自由度…     

跟我学“彩电遥控系统电路”故障检修技法(上)

徒弟:师傅!请讲彩电遥控系统的基本组成电路及故障检修特点。师傅:彩电遥控系统电路类型甚多,并因机而异,但遥控系统的基本组成电路和工作原理以及故障检修方法却大致相同。一般遥控系统电路由红外遥控发射器、红外遥控接收器、微处理器、外存储器、以及接口电路等组成,其中微处理器是整个系统的控制中心,因此称作CPU。遥控电路的常见故障主要有:(1)不能遥控开/关     

记录清晰的陶瓷笔

最近,渡边(Watanabe)仪表公司研制成功的新型热笔,对笔式记录仪是一种革新。该公司已开始出售无墨水系列的Ⅱ型线性记录仪(高速笔式示波器)伺服记录仪(配有一支或两支笔的自动平衡记录仪)和X-Y记录仪,它们都采用了这种新型热笔。新型记录系统的主要部件——热笔,是该公司与诺利他克(Noritake)公司共同研制的。这种热笔是一个热发生装置,它是在陶瓷体上形成一个厚膜电阻,其表面上有耐磨层。它的     

某型动车组轴箱轴承温升规律及试运行优化方案研究

某型动车组新换轮对轴箱轴承在试运行及上线运行载客初期,存在匀脂不均,温度骤升的现象,轴承温度或温差超过限定标准,影响动车组的运行安全。通过分析轴承运行原理,并对故障轴承数据进行统计发现,轴承匀脂的温升规律与运行时间及里程有关。分析现有的动车组试运行方案,提出有针对性的轮对轴承试运行优化方案。     

轿车完全重叠追尾货车碰撞相容性研究

在交通事故中,追尾事故占了很大比例,尤其是物流业高速发展的今天,轿车追尾货车的事故逐渐增多。这类事故轿车乘员有较高的死亡率,主要是由于车辆之间不同的碰撞相容性造成的。基于碰撞相容性因素,提出将轿车前壁挡板侵入量作为衡量指标之一,应用Hypermesh仿真模拟软件做前处理、LS-DYNA求解器求解计算结果、Hyper View做后处理和数据分析,探讨了碰撞相容性在完全重叠追尾碰撞中所起的重要作用。     

一种复合材料螺栓连接结构非线性刚度模型及应用

针对复合材料螺栓连接结构挤压破坏及钉载分配规律,提出一种非线性刚度模型。基于单钉连接结构试验获得的应力-应变曲线,将连接结构挤压破坏过程分为:线性无损伤阶段、非线性损伤扩展阶段和线性退化阶段,并将连接结构等效为弹簧系统模型。模型在线性阶段考虑了层合板间摩擦力的影响;在非线性阶段考虑了层合板面内剪切非线性并定义了非线性损伤函数;在线性退化阶段基于能量吸收原理,对结构失效后力学行为进行了表征。最后,将单钉弹簧模型引入多钉连接结构进行分析,通过多钉连接结构试验验证表明,模型计算结果与试验曲线吻合良好,钉载分配计算误差小,符合工程要求。     

0-3型PZT/PVDF压电复合材料制备及性能研究

利用固相法制备了掺杂有Nb2O5的PZT95/5压电陶瓷,采用固化、冷等静压、溶液混合法制备0-3型PZT/PVDF压电复合材料,经过对这几种方法的分析、比较后发现溶液混合法制备的样品中PZT微粉的分散性要优于前两种制备方法;这几种制备方法中PVDF均有晶相转变,但没有较为明显的β相PVDF存在,对复合材料的电性能的影响不大.     

低秩稀疏图嵌入的半监督特征选择

目的 特征降维是机器学习领域的热点研究问题。现有的低秩稀疏保持投影方法忽略了原始数据空间和降维后的低维空间之间的信息损失,且现有的方法不能有效处理少量有标签数据和大量无标签数据的情况,针对这两个问题,提出基于低秩稀疏图嵌入的半监督特征选择方法（LRSE）。方法 LRSE方法包含两步：第1步是充分利用有标签数据和无标签数据分别学习其低秩稀疏表示,第2步是在目标函数中同时考虑数据降维前后的信息差异和降维过程中的结构信息保持,其中通过最小化信息损失函数使数据中有用的信息尽可能地保留下来,将包含数据全局结构和内部几何结构的低秩稀疏图嵌入在低维空间中使得原始数据空间中的结构信息保留下来,从而能选择出更有判别性的特征。结果 将本文方法在6个公共数据集上进行测试,对降维后的数据采用KNN分类验证本文方法的分类准确率,并与其他现有的降维算法进行实验对比,本文方法分类准确率均有所提高,在其中的5个数据集上本文方法都有最高的分类准确率,其分类准确率分别在Wine数据集上比次高算法鲁棒非监督特征选择算法（RUFS）高11.19%,在Breast数据集上比次高算法RUFS高0.57%,在Orlraws10P数据集上比次高算法多聚类特征选择算法（MCFS）高1%,在Coil20数据集上比次高算法MCFS高1.07%,在数据集Orl64上比次高算法MCFS高2.5%。结论 本文提出的基于低秩稀疏图嵌入的半监督特征选择算法使得降维后的数据能最大限度地保留原始数据包含的信息,且能有效处理少量有标签样本和大量无标签样本的情况。实验结果表明,本文方法比现有算法的分类效果更好,此外,由于本文方法基于所有的特征都在线性流形上的假设,所以本文方法只适用于线性流形上的数据。     

Ubuntu——Linux开源的明日之星

Mark Shuttleworth,Ubuntu创始人,1973年生于南非,现居住于英国伦敦。Mark毕业于开普敦大学金融与信息科学专业。就读期间,他创建了安全咨询公司Thawte Consulting,后来以5．75亿美元的身价卖给了美国VeriSign公司,由此一跃成为南非最年轻有为的富翁。随后,Mark创办了HBD风险投资公司和Shuttleworth基金会。2004年9月,他发起创立了Ubuntu     

一个基于QSIM算法的定性仿真系统GQSS

定性仿真是目前人工智能、仿真技术等领域一个新颖的研究方向，文中重点介绍了作者研制折一个基于ＱＳＩＭ算法的实验性通用型定性仿真系统ＧＱＳＳ，并且在该系统中初步改进了ＱＳＩＭ算法。