CYCLIC DEFORMATION OF FACE CENTERED CUBIC CRYSTALS AND ITS DISLOCATION INTERACTION MODEL——Ⅱ.DISLOCATION INTERACTION MODEL OF CYCLIC DEFORMATION

A dislocation interaction model has been proposed for cyclic deformation of fcc crystals.Ac-cording to this model,cyclic stress-strain responses and saturation dislocation structures of acrystal are associated with the modes and intensities of dislocation interactions between slipsystems active in the crystal; and,hence,may be predicted by the location of its tensile axis inthe crystallographic triangle.This model has successfully explained the different behaviours ofdouble-slip crystals and multi-slip behaviours of some crystals with orientations usually con-sidered as single-slip ones.     

理想薄板坯连铸结晶器内腔宽面部分曲面的获得

薄板坯连铸机结晶器内腔宽面通常由若干简单几何曲面拼接而成,使铸坯坯壳在结晶器内自上而下移动过程中承受较大的非均匀变形,从而在铸坯坯壳内产生"弯"、"扭"、"剪"应力.理想的薄板坯连铸机结晶器内腔宽面应该具有三个几何特征,即满足薄板坯连铸基本生产工艺几何尺寸和形状要求;曲率连续、曲率变化率最小;考虑铸坯坯壳受到冷却作用而凝固收缩的影响因素.本文详述了邯钢理想薄板坯结晶器内腔宽面部分曲面的获取过程.     

基于特征模板的分组编程法

介绍了国内数控加工中存在的问题，结合广东省科委项目，提出了基于平面、曲面特征模板的分组加工编程法，并用实例验证了这种方法的正确性，极大地提高UG软件的加工编程效率，也解决了加工编程难以掌握的问题。     

火车车轮辐板外侧面裂纹成因分析

针对火车车轮在热成型过程中车轮辐板外侧面易产生裂纹问题,采用低倍检验、金相组织和化学成分分析等方法对裂纹产生原因进行了探讨。结果表明,裂纹的产生是由于车轮辐板在热成型中受到强烈的冷却影响所致,从而采取了相应的改进措施,取得了较好效果。     

机床模态特性的有限元分析

采用了ANSYS软件对机床模态特性进行了有限元分析。在有限元模型中引入了用户自定义单元来模拟结合面的刚度。重点分析了机床固定立柱和底座结合面的刚度对机床模态的影响，为机床的下一步设计提供了参考。     

锻件尺寸的设计

提出锻件尺寸的设计不应仅以零件图为基础，而应考虑加工工艺，尤其是加工时选用的粗基准，指出合理的设计锻件尺寸不但可保证锻件各面有均匀合理的粗加工余量，而且可保证非加工面与加工面之间的位置及尺寸。     

基于Gabor小波自适应判别的单样本人脸识别

提出一种基于Gabor小波和LDA的人脸识别算法,借助通用训练集估计类内散布矩阵,使才传统LDA算法在单样本问题中可行。最后,在FERET人脸数据库上对所提方法进行了实验,结果表明该方法在单样本问题上取得了较好的结果。     

基于张量奇异值分解的人脸识别方法

在人脸识别领域应用张量奇异值分解( TSVD)来进行人脸特征的表示和提取,克服了过去的提取方法,如主成分分析法( PCA)等过于依赖拍摄条件的缺点。 TSVD将数据转换成三维线性模型,所以能避免二维线性方法中条件改变则精确度下降的问题,使得识别算法在变化的条件下获得了相对稳定的结果。在此基础上对算法进行了优化,利用矩阵分解,在不影响算法正确率的情况下,有效减少计算量,提高算法效率。基于Matlab对该算法进行了四组实验,并将结果与用PCA方法得到的结果对比,验证了该识别算法在变化条件下显著的正确性以及稳定性;同时,对优化的TSVD算法进行了实验验证,在数据量较大的情况下,该算法速度明显提高。     

改进的模块PCA人脸识别新算法

由于传统的PCA要求训练样本符合高斯分布,而现实中得到的图片往往由于光照、表情、姿态的不同,不符合高斯分布。为了使PCA不再局限于高斯分布,并且不影响其识别率,提出一种改进的模块PCA人脸识别新算法。一方面,新算法采取了分块方式,将具有同一姿态的图片划分进同一矩阵,以使训练样本更接近于高斯分布。另一方面,新算法对传统PCA算法中前三个主分量加小于1的权重系数,可以减少光照变化对识别率的影响。利用分块和权重系数的共同作用使得PCA不再局限于高斯分布,同时提高识别率。最后在ORL人脸库上进行实验,结果表明新算法优于传统的PCA算法。     

基于三维不变矩的人脸表情识别系统研究

本文提出了基于三维不变矩的人脸表情识别系统研究框架。在对三维人脸表情模型进行预处理及归一化的基础上建立具有平移比例和旋转不变性的三维人脸表情模型的矩不变量特征表示。针对人脸表情分类应用背景采用基于支持向量机的智能学习技术研究实现利用多维度3D-Zernike描述子特征的人脸分析识别系统的建模,基于D-ABC算法的分析识别模型优化,提高模型可靠性和系统的鲁棒性,进而利用该系统进行三维人脸表情数据的分类识别。