蛇形环零泊松比蜂窝夹层弹性模量研究

零泊松比蜂窝夹层具有独特的变形特性,适用于一维柔性蒙皮。蜂窝夹层结构等效弹性模量的研究是夹层结构设计的基础。文章在梁模型的基础上,用能量法推导了蛇形环零泊松比蜂窝芯的等效弹性模量理论公式,并将理论公式与有限元法计算结果进行了对比,验证了理论公式的正确性。     

磨削速度对碳化硅陶瓷磨削损伤影响机制研究

碳化硅陶瓷高速磨削过程中,磨粒对工件材料强力冲击,应变率剧增、复杂显微结构对应力波传送响应转变,材料力学行为发生变化,目前高速磨削对材料去除机制影响的物理本质认识还不清楚。为此,开展磨削速度对SiC陶瓷磨削裂纹损伤影响机制研究。通过单颗磨粒磨削SiC陶瓷试验,分析了磨削速度对SiC陶瓷磨削表面形貌、磨削亚表面裂纹损伤深度、磨削力和磨削比能的影响规律。试验结果表明,当SiC陶瓷材料以脆性方式去除时,磨削速度对裂纹损伤影响最为显著,随着磨削速度从20 m/s增加到160 m/s,磨削亚表面裂纹损伤深度从12.1μm快速降低到6μm。采用Voronoi法建立了金刚石磨削多晶SiC陶瓷有限元仿真模型,当磨粒切厚为0.3μm,磨削亚表面损伤以微裂纹为主;当磨粒切厚为1μm时,随着磨削速度增加,磨削亚表面裂纹损伤深度从14.7μm降低到4.6μm,磨削亚表面宏观沿晶裂纹逐渐变为微观裂纹。基于位错理论和冲击动力学理论,揭示了高速磨削过程中位错密度的增加和晶界反射应力波对应力场削弱作用是高速磨削SiC陶瓷裂纹损伤“趋肤效应”产生的机理。     

家电彩板表面亮点缺陷分析

采用轮廓仪以及扫描电镜分析了导致家电彩板表面亮点缺陷的因素。结果表明,锌锅中锌渣粘在带钢表面,经过光整轧制后在带钢表面形成细小的凹坑,导致彩涂板生产过程中,辊涂时涂料涂覆不均匀,造成亮点缺陷(即色差)。     

塑料辅助网格式整体壁板滚弯成形实验研究

文章提出一种新的壁板成形方法——填料辅助网格式整体壁板滚弯成形,即采用高精度数控机械加工技术,将等厚板加工成网格式壁板,然后在壁板的网格中加入填料,再对其进行滚弯成形,成形之后去除网格中的填料。研究了塑料填料的滚弯成形工艺,实验结果表明,塑料填料明显改善了壁板的受力状况,有效的保护了筋条,成形之后壁板的筋条没有发生失稳开裂等缺陷,且成形后壁板的直线度与弯曲度满足工艺要求。     

多点数字化拉形成形性能的数值模拟分析

以鞍形曲面蒙皮件为例,对多点数字化拉形过程进行了数值模拟分析.通过模拟所得到的最佳水平预拉力与实际拉形工艺中通过经验公式确定的值相符,验证了算法的准确性.从材料、板厚、曲面形状和变形程度等方面入手分析多点数字化拉形的成形性能,结果表明:随着板料厚度减小、变形程度增大,板料起皱的趋势增大,并且不同的曲面形状及材料对板料的成形结果都有影响.同时给出了临界变形量极限图.研究结果为多点数字化拉形技术的实用化提供了重要依据.     

皮肤-纺织品的摩擦特性试验研究

为了定量研究纺织品与人体皮肤之间的摩擦特性,采用微观摩擦试验机对4种织物与20位男女手臂前臂皮肤之间的摩擦因数进行测试。结果表明:皮肤-织物的平均摩擦因数在0.30~0.50之间,其中男性皮肤-织物的平均摩擦因数在0.30~0.36之间,女性皮肤-织物的平均摩擦因数在0.40~0.50之间。织物表面特征,如表面形状、纹理特点、组织结构、平整度、致密度和弹性等,以及纤维本身的表面特征,是织物表面摩擦特性存在差异的根本原因。4种织物的平均摩擦因数由高到低分别为全毛绒面呢、羊皮、真丝绸和本色平纹棉布,其中丝绸和平纹棉布的平均摩擦因数比较接近;在与不同纺织品摩擦时,女性皮肤-织物的平均摩擦因数普遍比男性高。     

自补偿润滑油作用下丝杆螺母副表面硬度研究

为了研究目前钢厂轧机压下系统丝杆螺母副使用的硬度比是否合理,对在N150.SW4润滑作用下钢-铜摩擦副摩擦学特性与钢表面硬度及表面处理工艺的关系进行了研究。结果表明在N150.SW4润滑作用下,在硬度为HV320~800范围内,钢-铜摩擦副的磨损随钢表面的硬度提高而下降,目前钢厂轧机压下系统丝杆螺母副丝杆表面硬度是不尽合理的,建议将丝杆表面硬度提高到HV800左右和采用适当的表面处理工艺(如FM法或气体氮化),同时,提高丝杆表面的光洁度。     

机械零件表面应力等值线表示方法研究

在AutoCAD环境下,对机械零件表面所受应力的等值线表示方法进行了研究.     

超弹性蒙皮蜂窝芯的设计及等效模量研究

可变形机翼的蒙皮需要有很高的各向异性,在特定方向具有较低的弹性模量而在其他方向具有较高的气动承载能力,为此设计了一种柔韧性较好、特定方向模量低且承载能力较强的新型超弹性蒙皮结构,对其蜂窝芯单元的力学性能进行了理论计算和有限元分析,并对不同几何参数单个蜂窝芯单元体和多个蜂窝芯单元体进行了轴向刚度测定试验,最后通过理论仿真和试验的对比分析,得到了该超弹性蒙皮蜂窝芯结构轴向刚度的等效模量近似工程计算公式。
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An improved strategy for skin lesion detection and classification using uniform segmentation and feature selection based approach

Melanoma is the deadliest type of skin cancer with highest mortality rate. However, the annihilation in early stage implies a high survival rate therefore, it demands early diagnosis. The accustomed diagnosis methods are costly and cumbersome due to the involvement of experienced experts as well as the requirements for highly equipped environment. The recent advancements in computerized solutions for these diagnoses are highly promising with improved accuracy and efficiency. In this article, we proposed a method for the classification of melanoma and benign skin lesions. Our approach integrates preprocessing, lesion segmentation, features extraction, features selection, and classification. Preprocessing is executed in the context of hair removal by DullRazor, whereas lesion texture and color information are utilized to enhance the lesion contrast. In lesion segmentation, a hybrid technique has been implemented and results are fused using additive law of probability. Serial based method is applied subsequently that extracts and fuses the traits such as color, texture, and HOG (shape). The fused features are selected afterwards by implementing a novel Boltzman Entropy method. Finally, the selected features are classified by Support Vector Machine. The proposed method is evaluated on publically available data set PH2. Our approach has provided promising results of sensitivity 97.7%, specificity 96.7%, accuracy 97.5%, and F‐score 97.5%, which are significantly better than the results of existing methods available on the same data set. The proposed method detects and classifies melanoma significantly good as compared to existing methods.