塑料挤出模中功能块设计的经验总结及其延伸

本文提出了功能块设计的一条新思路:经验总结,数据验证,软件辅助设计。     

成组技术思想在塑料异型材挤出模功能块结构设计中的应用

简要介绍了成组技术的基本指导思想,功能块结构设计的特点,成组技术思想在塑料异型材功能块结构设计中应用的必要性和可行性,以及具体应用中的一些设想。     

应用Flow2000软件分析塑料挤出模头的设计

通过Flow2 0 0 0软件,在改善塑料异型材挤出模头的设计方面进行了初步的探索     

基于膨胀图卷积与离群点过滤的残缺点云配准

由于点云在非欧几里德空间中,受到结构不规则、噪声、离群点等不利因素的影响,如何准确配准残缺点云,仍然是一个具有挑战性的任务。针对此任务,提出了一种有效的残缺点云配准网络。为了有效提取局部点云的细粒度特征,设计了一个密集膨胀图卷积模块,通过设置不同的膨胀率增大感受野,该模块中的密集连接形式,能够在有效利用特征的同时,加强特征间的信息传递。在所提出的网络结构中,基于多层感知器的离群点过滤模块,通过利用上下文标准化过滤掉不匹配的点对。在该网络中,匹配点云所需要的转换参数,利用奇异值分解模块获取。在三个广泛使用的数据集ModelNet40、ShapeNetCore与Real Data上的实验结果,验证了所提出网络的有效性。     

应用一种多核稀疏表示模型实现掌纹分类

与稀疏表示(SR)模型相比,基于单个核函数的SR(KSR)模型可以有效减少数据维数、降低学习模型的计算复杂度并提高特征分类精度;但这种模型对核函数及其参数的选择通常不能包含恰当的、完整的分类信息。为了满足更高的特征分类精度需求,提出了一种基于多个核函数的SR(M-KSR)模型及其快速稀疏优化方法,并将其应用于掌纹图像的分类。测试结果证明了基于M-KSR模型的掌纹分类方法的有效性和实用性。     

RFNet: 用于三维点云分类的卷积神经网络

由于点云的非结构性和无序性, 目前已有的点云分类网络在精度上仍然需要进一步提高. 通过考虑局部结构的构建、全局特征聚合和损失函数改进三个方面, 构造一个有效的点云分类网络. 首先, 针对点云的非结构性, 通过学习中心点特征与近邻点特征之间的关系, 为不规则的近邻点分配不同的权重, 以此构建局部结构; 然后, 使用注意力思想, 提出加权平均池化(Weighted average pooling, WAP), 通过自注意力方式, 学习每个高维特征的注意力分数, 在应对点云无序性的同时, 可以有效地聚合冗余的高维特征; 最后, 利用交叉熵损失与中心损失之间的互补关系, 提出联合损失函数(Joint loss function, JL), 在增大类间距离的同时, 减小类内距离, 进一步提高了网络的分类能力. 在合成数据集ModelNet40、ShapeNetCore和真实世界数据集ScanObjectNN上进行实验, 与目前性能最好的多个网络相比较, 验证了该整体网络结构的优越性.     

塑料异型材挤出模功能块结构设计的标准化和系列化

近几年来,塑料异型材挤出模具技术进入了突飞猛进的发展时期,目前国内已形成了较强的挤出模具的科研和生产队伍,对挤出模具的设计和制造技术的研究,随着计算机技术的发展,CAD/CAM系统在挤出模具的设计和制造中逐步建立和应用。同时,围绕着提高挤出模具的设计质量和效率,涌现出了不少新的设计技术、新概念、哲理,如并行设计、系统设计、功能设计、模块化设计、反求工程技术等等。     

塑料挤出模中功能块计算机辅助设计的初步探索

通过软件的开发 ,对建筑用塑料异型材挤出模中功能块的计算机辅助设计进行了初步的探索。     

应用Flow 2000软件分析功能块成型结构的设计

利用Flow 2000软件，从3个方面对塑料异型材挤出模头中功能块成型结构的设计进行了分析，即进行部分功能块的结构改进、流道中功能块局部流速过慢的处理、流道中功能块局部流速过快的处理。从而确保成型区上功能块的流道截面图形设计及平直段长度的设计满足挤出模头流道设计的基本要求，提高了挤出模具的设计水平，缩小了与国外设计上的差距。