激光加热辅助引弧微爆炸加工工程陶瓷的试验研究

为验证激光加热辅助技术改善引弧微爆炸加工质量和提高加工效率的可行性,探索加工工艺参数对加工过程的影响规律,设计了激光加热辅助引弧微爆炸加工试验系统,并通过试验研究了工艺参数对材料去除率和崩碎的影响规律。试验结果表明：激光加热辅助引弧微爆炸加工陶瓷可以提高材料去除率,改善崩碎情况;加工效率随激光功率的增加而提高,随光斑尺寸的增大而降低,随距离的增加先提高后降低;崩碎随激光功率的增加而减少,随光斑尺寸的增大先减少后增多,随距离的增加先减少后增多。研究结果为激光加热辅助引弧微爆炸加工机理的研究和工艺参数的优化提供了参考依据。     

Beltrami流及其在图像去噪中的应用

偏微分方程是图像处理主要的方法之一,一般通过其对应的变分模型给出方程的意义,并依此设计优化原偏微分方程以取得最佳的处理效果。针对图像去噪问题,基于经典的Beltrami几何流方法提出了图像流形上一种新的度量张量模型,具有该度量模型的Beltrami流具有清晰的几何意义,并依此提出了该度量模型中参数的优化选择方法。同时,该模型为经典的偏微分方程去噪方法提供了统一框架,且参数的优化选择使得Beltrami流在平滑噪声与边缘保持方面取得了良好的平衡。实验表明该方法提高了图像去噪效果,尤其是对于边缘丰富的图像效果更加明显。     

Parallel Sets的改进及其在全球恐怖袭击数据分析中的应用

随着恐怖主义愈演愈烈,"反恐"成为当今世界各国军事安全部门的中心任务.使用分类型可视化工具Parallel Sets分析国际恐怖主义数据库中多属性分类值间的关系,揭示数据库中的隐性信息,并针对Parallel Sets任意排列分类值产生较多交叉的不足,提出带降势的启发式分类值布局算法,自动优化分类值布局顺序,减轻视图中...     

小波变换在零件边缘检测中的应用

目前对机械零件的尺寸、口径等参数的测量大多采用接触测量,而利用零件图像的边缘信息进行非接触测量,则是一种新的更好的检测方式。用此方法可以对机械零件图像的边缘进行精确的检测,再根据相应的数学关系得到相关参数的值,不但可以提高零件检测的精度,还可以大大节省人力和物力。模拟边缘检测技术的具体过程,依次采用最佳阈值迭代算法、小波变换模极大值法、边缘连接局部处理法对零件图像边缘信息进行边缘检测和提取,并对检测过程进行了重点分述。最后,通过一个具体实验,验证了小波技术与其他技术结合使用所获得的良好效果,从而进一步显示了小波变换在边缘检测技术中应用的巨大潜力。     

自动阈值选取与边缘检测相结合的图像分割算法

提出了一种自动阈值选取与边缘检测相结合的阈值分割算法 ,试验表明该算法能够避免过分割现象 ,具有良好的分割效果     

系统标定的一种新方法

以2008年高教社杯全国大学生数学建模竞赛的A题为研究背景,设计了利用数码相机进行系统标定的一种新方法,建立了相应的数学模型,并设计遗传算法实现了模型的快速求解,算例表明了模型及算法的有效性。     

侧链含锑聚硅烷的合成与性能研究

侧链含锑聚硅烷的合成可通过聚甲基硅烷的高分子反应在室温条件下实现,聚合物产率为75.2%,数均分子量为1600.其分子结构与组成可由元素分析、FT-IR、1H-NMR、29Si CP/MAS NMR、GPC和UV来确认.PSA可溶于一般常见的有机溶剂,紫外吸收的最大波长为330nm,其热分解特性表明,陶瓷收率为80%,可用作SiC陶瓷先驱体;其本体电导率为10-8～10-7S/cm,将其与碘掺杂,电导率可以达到10-5S/cm以上.     

大气层高层功能拦截器侧窗定向方位研究

大气层高层作战的动能拦截器多采用侧窗探测的结构布局,侧窗定向方位对其拦截效果有重要的影响,但定向方位的选择却受诸多因素制约.在一定理想化假设的基础上,研究了末段交战过程中视线转率的变化规律,从理论上分析了由侧窗定向产生的攻角对拦截结果的影响,得到了只考虑气动力影响下的最佳定向方位;然后综合考虑气动力、轨控系统、姿控系统的影响,给出了不同作战高度下侧窗定向方位的选择方法.数字仿真结果表明,此种方法能够满足侧窗探测的要求,且在大多数情况下只需一次定向即可完成拦截.     

基于主导拮抗抑制的多尺度边缘检测

图像边缘检测算子的抑噪能力和定位精度是一对矛盾,从视觉神经生理学角度出发,提出一种基于主导拮抗抑制的多尺度边缘检测模型。该模型将主导拮抗抑制机制拓展到多尺度处理,通过引入侧膝体拮抗通道的强抑制机制达到自适应抑噪的效果,获得的对比度信息经过简单细胞子域的非线性整合得到锐化的边缘输出,最后将多个尺度的处理结果进行融合,获得最终的边界轮廓。理论和实验证明通过主导拮抗抑制机制和多尺度处理的结合,获得抑噪能力强、定位精度高的边缘检测模型,该模型具有生理学基础,结构简单,计算效率高。     

基于蚁群算法的图像边缘检测研究

将蚁群算法应用于图像分割领域,提出了一种新的基于蚁群算法的图像边缘检测方法。详细阐述了蚁群算法与该方法的基本原理和具体实现过程。为了提高算法效率,进行两处改进,第一将蚂蚁初始位置由随机放置修改为放置在图像边缘附近,可取一图像灰度梯度阈值来实现,第二将信息激素强度和启发式引导函数值均定义为像素点灰度梯度值的函数。大量实验结果证明了该算法能有效地检测出图像边缘,而且具有适应性强、效率高等特点。