结合天空区域识别的单幅图像去雾方法

针对现有图像去雾方法易于在天空区域引入负面视觉效果的缺陷,提出一个结合天空区域识别的单幅图像去雾方法;提出一个新的天空区域特征先验知识,并利用所提先验将雾天降质图像分割为天空与非天空区域;基于天空区域对大气光进行估计,并利用暗通道先验和导向全变分模型对非天空区域的透射率进行估计,从而基于大气散射模型获得去雾处理后的图像;使用一种邻域自适应的Retinex方法克服了去雾处理后图像偏暗的问题。对比实验证明,所提方法相比现有的类似方法具备更好的有效性及鲁棒性。     

时域抽取多维向量基快速傅里叶变换

给出了时域抽取(DIT)多维向量基快速傅里叶变换(FFT)算法.对多维信号采用基2时域抽取的方法,导出了该算法蝶形运算的一般形式,并提出了时域抽取多维向量基FFT(正序输入倒序输出)程序框图.计算量比较结果显示,时域抽取多维向量基FFT算法比多维分离式FFT算法计算量低.     

钛合金结构件磁流变电解复合抛光试验研究

目的 针对钛合金结构件高质高效抛光需求，提出了磁流变电解复合抛光新方法，探究不同抛光参数对钛合金表面质量的影响，以实现钛合金构件的高质高效抛光。方法 深入探究了加工电压、加工间隙、电解质质量分数和抛光转速等参数对钛合金抛光表面粗糙度以及粗糙度变化率的影响，分析了不同抛光参数下的钛合金表面形貌变化，验证了磁流变电解复合抛光钛合金的可行性。结果 随着电解液中Na NO3质量分数的提高，钛合金表面粗糙度先减小后增大，质量分数为1.0%～2.5%时，得到了优于单磁流变抛光加工的抛光效果。不同加工电压下的表面粗糙度对比结果表明，在加工电压为0.1 V时，钛合金加工后表面粗糙度达到最小，而后随着加工电压的增大，加工区域表面粗糙度呈现增大趋势；随着加工间隙的增大，钛合金抛光表面粗糙度呈现先减小后增大的趋势；随着抛光工具转速增大，钛合金加工后表面粗糙度先减小后增大。相比于单一的磁流变抛光，磁流变电解复合抛光钛合金90 min，可使表面粗糙度从初始323 nm降低至15nm，加工效率提高了62.5%。结论 磁流变电解复合抛光工艺能够用于钛合金人工关节假体高效高质量的抛光。     

刃口形貌对切削力的影响分析

根据铣削加工的特点,采用专用切削加工有限元分析软件AdvantEdge建立仿真模型,对瀑布刃(K<1)和喇叭刃(K>1)的切削加工过程进行模拟,研究形状因子K值对切削性能的影响,最后通过实际铣削试验验证仿真所得数据的可靠性。研究结论对于钝化工艺参数的优化有着参考意义。     

刀具钝化参数对刃口累积能量影响的研究

刀具刃口钝化是磨粒对刀具刃口磨损的过程。刀具刃口累积能量是反应刀具刃口磨损量的重要因素,累积能量越大磨损量越大。文章基于离散元基本理论,根据刀具刃口钝化特点,采用离散元软件EDEM建立了刀具刃口钝化仿真模型,研究了钝化时间、钝化速度和钝化方向等钝化参数对刀具刃口累积能量的影响规律,为研究磨粒对刀具刃口的磨损提供依据。     

聚晶金刚石微细球头铣刀刃磨工艺参数优化

针对直径为0.5 mm的聚晶金刚石(PCD)微细球头铣刀刃磨质量控制问题,基于六轴数控刀具磨床几何运动原理,建立PCD微细球头铣刀的砂轮刃磨运动数学模型,开展PCD刀具精密刃磨正交试验,研究刃磨工艺参数对主轴负载率、刀具前刀面表面粗糙度、刀具刃口钝圆半径的影响规律。结果表明:磨削速度对主轴负载率以及刀具前刀面表面粗糙度的影响最为显著,提高磨削速度有利于获得较好的刀面质量;磨削深度对刃口钝圆半径的影响最为显著,减小磨削深度有利于获得锋利的刃口形状。通过合理选择刃磨工艺,PCD微细铣刀直径误差小于4.0 μm,刀具钝圆半径为4.5 μm,刀具角度误差小于1°,无明显刃磨损伤缺陷。      

钝化参数对刀具钝化非对称刃口的影响

刀具刃口钝化通过消除刃口上的微观缺陷,改变切削刃的微观形貌,实现提高刀具寿命、改善切削性能和获得较好的已加工表面的目的。本文采用立式旋转钝化法对硬质合金刀具进行钝化,通过刀具刃口钝化正交试验研究刀具钝化非对称刃口K因子随主轴转速、钝化时间、磨粒粒度和磨粒配比等的变化规律,采用数学回归方法建立刀具钝化非对称刃口K因子的数学模型,并通过方差分析验证了该预测模型的正确性,为优化刀具钝化工艺参数和提高刀具刃口钝化效率提供依据。     

钝化参数对刀具刃口钝圆半径影响的研究

刀具刃口钝化通过消除刃口上的微观缺口,改变切削刃的微观形貌,实现增加刀具的寿命,提升刀具的切削性能,使已加工零件获得更好地表面质量的目的。基于立式旋转钝化特点,获得了刀具刃口的运行轨迹。对硬质合金刀具采取立式旋转钝化的方式进行钝化,通过刀具钝化实验,并通过扫描电子显微镜对钝化后的刀具刃口钝圆半径进行测量,研究刀具转速和钝化时间对刀具刃口钝圆半径的影响规律,为优化刀具钝化工艺参数和提高刀具刃口钝化效率提供依据。     

基于动态矩阵分解模型的电影推荐系统研究

推荐系统已成为电子商务企业吸引客户、实现盈利的有效技术支持,它能够根据用户的网络点击数据预测其偏好,做出个性化推荐。研究了一个基于动态矩阵分解模型的NETFLIX电影推荐系统。该系统通过训练一个来自NETFLIX平台、包含9 000部电影历史评分的数据集进行预测评分。核心算法包括运用矩阵分解(Matrix Factorization, MF)建立有效的数据处理模型,以及使用随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)训练该模型。数据集采用稀疏矩阵存储,以节省空间。在训练过程中,对预测评分增加了特定的偏向值。该系统与市场同类产品相比拥有更高的预测准确度,并向电影观众推荐符合他们喜好的电影,能极大地提高电影观看票房值。     

基于ABAQUS的磨粒对刀具刃口钝化的分析

刀具钝化技术通过改变刀具的切削刃微观形貌及轮廓来提高刀具寿命和切削过程的稳定性。根据立式旋转钝化法的特点,采用ABAQUS有限元分析软件建立仿真模型,对单磨粒和多磨粒对刀具刃口的钝化进行模拟,研究刀具钝化过程中磨粒速度、刀具刃口应力、刀具刃口位移和能量等的变化规律,对于提高刀具钝化的效率以及研究刀具刃口钝化机制具有重要的意义。