复杂车灯模具的电极设计难点及研究

介绍了轿车车灯及其模具的生产工艺流程，针对车灯模具的生产实际情况，说明了采用电火花加工的必要性及正确选择电极材料的重要性。分析了复杂车灯模具大型电极制作的难点，并重点研究了其解决措施，最后指出了设计模具加工用电极应注意的事项。     

国内外多元合金化耐热铸铁的发展及应用(上)

前言30年代以后,国际上随工业发展的需要,耐热铸铁应用日趋广泛。其品种按含合金元素的不同约分为硅系、铬系和铝系……等。此时各国的耐热铸铁研究,大都寻求耐热铸铁的抗氧化、抗生长,而忽略其他,使耐热铸铁的使用受到限制。如硅系耐热铸铁的中硅耐热铸铁(Si5～6%),和中硅球铁虽能提高抗氧化和抗生长,但脆性倾向大,冲击值和挠度都低。铬系耐热铸铁的耐热性,随含铬量增加而提高,对基体组织和机械性能影响比较复杂。当前各国使用的有低铬(Cr<3%),中铬(Cr15～18%)和高铬(Cr28～32%)的三种。含 Cr15～18%铸铁使用温度为900 C,含 Cr28～32%为1100C。这两种铸铁具有较高的耐热温度和较小的热裂、冷     

旋转超声波加工中延性去除模式的实验研究

介绍了工程陶瓷旋转超声波加工中延性去除模式的存在条件及材料去除机理，通过实验分析了各种加工参数对材料去除率的影响。实验结果表明，适当增加转速、降低静压力、相应地减小磨料粒度，有利于实现工程陶瓷材料去除机理由脆性去除向延性去除转变。在延性去除模式下，磨料粒度、静压力、转速和振幅的增加均导致材料去除率的增加。     

浅谈AutoRun.inf计算机病毒的防治

通过对AutoRun.inf计算机病毒特点的分析及Coes病毒的研究,得出AutoRun.inf计算机病毒的清除方法和预防措施。     

一种改进的复杂背景下视频车辆检测技术

视频运动目标检测是数字视频处理、分析应用的一个重要领域,其目的是把作为一个整体的视频图像序列,通过一定的方法挖掘出具有意义的运动实体数据。该文对传统阈值法的缺陷进行分析,采用改进的二维阈值结合遗传的方法提高求解寻优的速度和效率,并通过帧差结合背景补偿的方式,提出一种适合于在复杂背景环境下实时检测运动车辆的新方法。实验结果表明,该方法有较强的环境适应能力,能够很好地检测出运动车辆。     

基于文化算法和改进差分进化算法的混合算法

改进差分进化算法不能有效利用进化过程中的知识,传统文化算法进化后期收敛速度较慢。针对这些问题提出一种基于文化算法和改进差分进化算法的混合算法,并将这一算法应用于约束求解问题。对基准函数和丁烯烷化生产调度问题进行仿真,结果表明该混合算法具有较好的实用性和稳健性,在寻优效率和优化结果方面都优于与之比较的算法,并降低了计算量。     

双闭环真空硅微陀螺仪设计及测试性能分析

所设计的硅微陀螺仪工作在10 Pa,品质因素达到3000,采用CAN金属壳封装形式,测控线路采用闭环自激驱动,力反馈式闭环检测方式.驱动采用单边驱动单边检测,尽量使线路简化;检测采用双重分解和重构回路.测试结果表明:有用信号和正交信号实现很好的相位解耦,互不影响.在实现标度因素10 mY/(°)S-1的情况下,零偏稳定性已达到了60°/h;线性度已达到了400 ppm;带宽仿真达到150 Hz;这较以前设计的空气下闭驱开检方式下的硅微陀螺性能提高了近2个数量级.     

零失效试验的测试时长与样本量选择分析

基于国内企业对产品质量以及可靠性要求越来越高,可靠性试验方案的选择尤为重要,GJB899A可靠性鉴定与验收规范详细列举了定时截尾试验、序贯截尾试验。阐述企业的考量是基于质量目标的前提下,要求试验方案测试成本低、时间可控,本文结合定时截尾以及序贯截尾的思路,制定了一种零失效试验,结合最小测试样本量的方案,可以定量评估出试验方案合理性,为企业制定可靠性试验方案提出相应的依据。     

一种室外无线覆盖方案的设计与实现

随着移动互联网的发展,智能手机的快速普及,无线网络迅速融入当代人的主流生活,逐渐成为人们工作、学习与生活的基本需求。为了提高用户满意度,进一步提高网络覆盖面积,实现园区室外无线覆盖,文章提出了一种园区室外无线覆盖解决方案,有效解决了用户室外无线上网的需求。     

基于自注意力机制的无边界应用动作识别方法

近年来,工业互联网获得了飞速的发展.但是和传统互联网一样,工业互联网也面临着大量的网络攻击威胁和敏感信息泄露风险.而流量识别技术,特别是细粒度的应用动作识别技术,可以辅助网络管理者对异常行为进行检测和及早发现隐私泄露风险,保障工业互联网的安全.然而,现有动作识别技术依赖对流量数据中动作边界的预先分割,无法识别无边界的动作,难以应用于实际场景.为解决这一问题,提出一种无边界动作识别算法：首先构建基于自注意力机制的包级识别模型,对数据包进行动作分类;然后提出动作聚合算法,从数据包的分类结果中聚合出动作序列;最后,建立2种新指标来衡量识别结果的好坏.为验证算法的可行性,以微信为实例进行实验,结果表明该模型能够取得最高超过90%的序列识别精度.这一研究成果将有望极大推动应用动作识别技术的实用化.