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32.
ZL201曲面薄壁件挤压铸造工艺及模具设计 总被引:1,自引:1,他引:1
根据厂家提出的要求、结合帽盖零件产品结构特点和加工难度,确定了用ZL201合金挤压铸造成形工艺制坯,替代LY12合金棒料生产曲面薄壁帽盖零件,设计并制造了两套帽盖零件毛坯挤压铸造模具.两套模具的区别主要在凹模部分,其中一套属于间接加压,凹模带有溢料槽,另一套属于直接加压,凹模为组合式. 相似文献
33.
偏压类型对磁过滤等离子体制备优质类金刚石膜的影响 总被引:1,自引:1,他引:1
采用自行研制的磁过滤等离子体装置在单晶Si基底上制备了优质类金刚石(DLC)薄膜.运用红外光谱(IR)、扫描电镜(SEM),原子力显微镜(AFM)和纳米压痕仪对样品进行了表征和分析,着重研究了衬底偏压类型对制备薄膜的影响.结果表明:在无偏压或周期性负偏压下制备的DLC薄膜的sp3含量比连续负偏压下制备的薄膜的sp3含量要高;同时在周期性偏压下制备的薄膜表面较光滑,其表面粗糙度仅为0.1 nm,sp3含量达到66.8%,相应的纳米硬度也较高(达到80GPa).同时对相应的成膜机理进行了讨论. 相似文献
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35.
EBY1-60×134型电子束焊机控制系统的设计 总被引:2,自引:1,他引:2
介绍了EBY1-60×134型法兰环缝局部真空电子束焊机的基本组成及作用,对该焊机的控制系统的组成和工作原理进行了分析,提出以工控机作为上位机控制核心,可编程控制器作为下位机控制核心的控制系统主要组成,设计了上位机工控机的控制软件,下位机PLC的控制软件,实现对法兰环缝局部真空电子束焊机的真空系统控制、焊接过程控制和焊接工艺过程的数据管理,应用该设备已成功地焊接了某大型航天飞行器典型结构件上的法兰环缝。设备运行表明:焊机的控制系统硬、软件设计合理,功能完善,工作可靠,满足了法兰环缝局部真空电子束焊接的需要。 相似文献
36.
37.
LonWorks智能节点是LonWorks现场总线的一个非常重要的组成部分,本文介绍了一种Host—Based结构的LonWorks智能节点的设计方法。并采用Motorola公司生产的MC143150神经元芯片,主要负责Lon网络通信;采用DSP芯片TMS320F240作为主处理器,它能够大大提高LonWorks节点的数据处理和控制的能力。 相似文献
38.
正未标记学习仅使用无标签样本和正样本训练一个二分类器, 而生成式对抗网络(generative adversarial networks, GAN)中通过对抗性训练得到一个图像生成器. 为将GAN的对抗训练方法迁移到正未标记学习中以提升正未标记学习的效果, 可将GAN中的生成器替换为分类器C, 在无标签数据集中挑选样本以欺骗判别器D, 对C与D进行迭代优化. 本文提出基于以Jensen-Shannon散度(JS散度)为目标函数的JS-PAN模型. 最后, 结合数据分布特点及现状需求, 说明了PAN模型在医疗诊断图像二分类应用的合理性及高性能. 在MNIST, CIFAR-10数据集上的实验结果显示: KL-PAN模型与同类正未标记学习模型对比有更高的精确度(ACC)及F1-score; 对称化改进后, JS-PAN模型在两个指标上均有所提升, 因此JS-PAN模型的提出更具有合理性. 在Med-MNIST的3个子图像数据集上的实验显示: KL-PAN模型与4个benchmark有监督模型有几乎相同的ACC, JS-PAN也有更高表现. 因此, 综合PAN模型的出色分类效果及医疗诊断数据的分布特征, PAN作为半监督学习方法可获得更快、更好的效果, 在医学图像的二分类的任务上具有更高的性能. 相似文献
39.
为获得具有优良气动性能且兼具结构强度的风力机翼型,以运行攻角下升阻比与截面扭转惯性矩最优为目标函数,利用遗传算法对翼型进行优化设计,提出一种兼顾气动与结构特性的翼型设计方法。通过Bezier曲线表征翼型几何轮廓,采用CFD方法求解翼型气动力,利用Matlab编写程序获得翼型结构特性;建立Kriging代理模型减少CFD计算次数,并采用拉丁超立方采样和EI加点相结合的方式提高优化效率。将优化翼型与风力机翼型NACA64618对比分析,结果表明:优化翼型在运行攻角范围内具有更佳的气动性能,且优化后叶片的摆振位移与叶尖扭转角分别减小23.446%与17.544%。 相似文献
40.
目标跟踪作为计算机视觉的重要方向之一,在自动驾驶、安防监控等方面有着广泛的应用,但是目标跟踪算法还无法有效地运行在嵌入式设备上。针对目标跟踪算法计算量大、复杂度高,难以部署在资源受限的嵌入式设备的问题,提出了一种基于相关滤波目标跟踪的加速方案。首先采用自适应模糊算法优化了跟踪算法整体运算量,它可以根据目标跟踪框的尺寸判定是否降低图像质量。其次采用了跟踪响应结果的峰值旁瓣比与平均相关能量比判据来评估跟踪结果的可信度,从而实现跟踪模型的自适应更新以及目标位置的重搜索。最后基于FPGA并行实现相关运算和跟踪检测器训练阶段的矩阵相乘运算,以提升算法实时能效性。所提出的加速算法基于PYNQ-Z2进行硬件测试,并在OTB-2015跟踪数据集上进行验证,该算法的跟踪精度与跟踪实时性分别为65.8%,17.28 frame/s,相比于原始算法,跟踪精度、跟踪实时分别提高了9.12%、703.7%。 相似文献