机动车车牌识别中SVM的应用

支持向量机是一类新型机器学习方法,成功应用于各个领域,算法在分类性能上优于其它学习算法。该文在字符特征提取基础上,将支持向量机理论应用于车牌识别系统,提高识别率和识别速度,具有很好的推广价值。     

我国中厚板生产技术进步20年

综述了近 2 0年来我国中厚板生产技术的发展历程 ;并对其生产力、装备水平的提高 ,新工艺技术、自动控制系统的运用及产品开发等方面进行了较详细的分析和介绍     

高铬铸铁-碳钢复合板水平浇注铸造工艺

研究了厚度为40 mm高铬铸铁-碳钢复合板水平浇注铸造工艺,并对二者复合强度进行了检测.结果表明:当先浇注的定量高铬铸铁冷却到1080～1220℃时在其上再浇注碳钢均可获得牢靠的复合铸件.     

近终型金属铸造模具制造工艺设计分析与应用

近终型制模技术，可以缩短制模周期、降低生产成本。本文介绍近终型技术在制模工艺实际中的应用概况。并举出实例，指出近终型制模技术可以提高生产效率，快捷地制造出各种复杂的零件/金属模具，该技术有着广阔的应用前景。     

超低硫X65管线钢中非金属夹杂物研究

对本钢超低硫X65管线钢中夹杂物的研究结果表明,LF精炼初期,钢中夹杂物主要是球形、多边形和大量簇状的Al2O3夹杂物,99.1%的夹杂物尺寸小于20μm。微合金化后,部分Al2O3夹杂物中出现TiO、SiO2、MnS等成分。钙处理后,夹杂物的平均直径达到8.58μm,大量夹杂物为含有微量MgO、SiO2或MnS等的2~50μm的球形mCaO.nAl2O3,部分为Al2O3、MnS、CaS或CaS-MnS。铸坯中夹杂物数量最少且尺寸最小,96.9%的夹杂物尺寸小于10μm,未发现大于50μm的夹杂物,平均直径为3.71μm。铸坯中大部分为球形的以mCaO.nAl2O3为主要成分的复合夹杂物,还有少量的Al2O3、MnS和CaS夹杂物等。     

基于DSP+CPLD的车牌实时识别系统的设计

传统的基于微机的车牌识别系统的方案,使得评价识别效果的识别速率和识别成功率两个重要指标相互冲突.为了解决这个问题,很多文章提出了改进算法来调和识别算法的计算量和识别的成功率,但却没有考虑识别系统的成本问题.提出了一个基于DSP CPLD的硬件识别平台,可以大大提高各种识别算法的适应性和降低系统成本.     

不锈钢复合板热疲劳性能分析

利用冷热疲劳试验机模拟分析了冷热循环对不锈钢复合板热疲劳性能的影响,并采用扫描电镜、电子探针和电子背散射衍射仪对热疲劳试样V形缺口及裂纹区域的形貌和成分进行了深入分析。结果表明,不锈钢复合板热疲劳试样经 20~550 ℃ 7 500次冷热循环后,结合界面处V形缺口区出现微裂纹,且微裂纹起裂于V形缺口尖端基层侧。随着冷热循环的继续进行,微裂纹向基层内扩展,但并非沿着结合界面处扩展,而是沿着基层侧扩展。此外,热疲劳裂纹的起裂和扩展与氧化和应力作用有关,微裂纹起裂于热疲劳试样 V 形缺口区域基层侧表层局部氧化孔洞,并在冷热循环的应力作用下向基层内扩展,同时加剧氧化。随着冷热循环的继续进行,晶界氧化逐渐加剧,导致微裂纹扩展成更为明显的裂纹。     

16MnR 容器板性能不合格的原因

运用扫描电镜、金相检验和力学检验对不合格的16MnR容器板进行了检验分析。结果表明，材料中的条状MnS夹杂物和少量的马氏体、贝氏体组织是导致钢板延伸、冲击性能不合格的主要原因。     

550 MPa级中厚板矫直过程中表面凹坑缺陷的成因与对策

针对550 MPa级高强中厚板在矫直过程中极易出现氧化铁皮压入凹坑缺陷的问题，根据现场矫直工艺，研究了在不同温度下进行热变形时试样表面和横截面的形貌，钢基体与氧化铁皮界面处平直度的变化规律。结果表明，热变形温度为450 ℃时，表面氧化铁皮开始出现裂纹，且随着变形温度的降低，裂纹的数量逐渐增加；此外，氧化铁皮与钢基体之间的界面长度随变形温度的降低而呈直线增加，表明氧化铁皮与钢基体界面平直度随着热变形温度的降低越发粗糙、易脱落而形成凹坑缺陷。为此，应适当提高终轧温度以确保矫直时钢板表面温度大于450 ℃，同时提高钢板的运行速率，防止氧化铁皮在低温变形发生破碎和脱落的同时降低氧化铁皮厚度，从而减小因氧化铁皮脱落而造成凹坑缺陷的发生几率。     

船舶钢板激光弯曲成形的实验研究

在对船舶钢板激光弯曲成形过程进行实验研究中，采用CO2激光器研究了激光功率、扫描速度、扫描次数以及钢板厚度对船舶钢板激光弯曲成形的影响规律。实验中实时测量了船舶钢板激光弯曲成形过程钢板弯曲角度和温度的变化。结果表明：钢板弯曲角度随激光功率的增加而增加，随激光束扫描速度的增加而减小，而且随着钢板厚度的增加，弯曲角度减小；激光工艺参数和钢板厚度都对钢板激光多次扫描成形产生影响，钢板的弯曲角度随着激光扫描次数的增加而增加。对于较薄的船舶钢板，钢板弯曲角度随扫描次数增加近似呈线性增加，而较厚的钢板，随扫描次数的增加，钢板弯曲角度的增加逐渐减小。