减少铝合金挤压制品粗晶环的方法研究进展

文章综述了针对减少铝合金挤压制品粗晶环方法的研究现状,包括合金成分控制、均匀化热处理、挤压工艺控制、淬火工艺控制、模具结构调整以及冷变形处理.探讨了目前这些方法存在的问题,并指出了进一步探明粗晶环形成机理、采用先进的塑性成形技术是今后研究的主要方向.     

6061挤压材硬质氧化色差研究

采用硫酸法硬质氧化工艺,利用OM、SEM、涡流测厚仪、电导率仪、硬度计等对6061挤压材的分色现象进行了研究。研究发现：色差区域的晶粒尺寸及第二相的数量有显著差异,表现为颜色偏深色区域的晶粒尺寸小、第二相破碎。结果表明晶粒尺寸大小为色差产生的关键因素,优化挤压工艺可有效改善挤压材硬质氧化色差问题。     

基于视觉的人体运动分析综述

基于视觉的人运动分析越来越受到计算机视觉领域研究者的广泛关注,它成为图像分析、心理学、人工智能等领域的研究热点,在智能视频监控、虚拟现实、用户接口、运动分析等方面有着广泛的应用.从运动目标检测、运动目标分类、人体运动跟踪、人体行为识别与描述四个环节综述了人体运动分析的研究现状,分析了存在的一些问题和未来的研究发展方向.     

Al-Ti-B晶粒细化剂验收指标评价方法

利用SEM扫描电镜分别对不同供应商提供的Al-Ti-B丝进行组织检测,并用SEM自带的EDS能谱分析仪测定Al-Ti-B丝中的TiAl3、TiB2、杂质相、盐类氧化夹杂物及其它缺陷等.通过比较TiAl3、TiB2的尺寸及分布,是否存在未溶解固体杂质,盐类氧化夹杂物的总长度,以及组织缺陷如含氢量等指标,从而判定Al-Ti...     

和谐号CRH6城轨列车用铝合金型材生产技术要点

结合和谐号CRH6城轨列车用铝合金型材试验过程及检测结果,分别从熔铸、模具设计、挤压及热处理等方面阐述城轨列车用铝合金型材生产技术要点。     

基于W2KPCA-KNN 算法的人体异常行为识别

基于视觉的人体异常行为识别在特征提取时通常采用简单的形状运动信息或传统PCA 方法,前者信息量不足而后者忽略了数据中的非线性信息,因此将核主成分分析（KPCA）运用于人体异常行为识别解决了以上问题。针对KPCA 提取异常行为特征时存在的不足,提出了W2KPCA-KNN 算法,即在特征提取和分类两个阶段均进行相应加权运算,在保留行为图像信息的基础上,提高了识别的精度,有效满足了异常行为识别系统的技术要求。通过实验比对可知该算法效果在特征提取和分类方面均优于传统核主成分分析法以及最近邻分类器。