简介：为了实现倒装和弯钩次品针头的自动检测，提出了一种基于BP神经网络的注射器针头合格性检测方法。该方法首先对针头图像进行去噪、目标分割和针头轮廓提取等预处理，其次采用边界区域不变矩法和针头边缘曲率法提取针头特征，然后用合格针头、弯钩针头和倒装针头样本的特征对设计好的BP神经网络进行训练，最后利用训练好的BP神经网络实现注射器针头的合格性检测。通过大量真实针头的合格性检测实验，验证了本研究所提出方法的有效性，可用于实际生产中。

简介：采用BP神经网络对聚酯玻璃钢氙弧灯加速老化的弯曲寿命进行了预测。通过对聚酯及其玻璃钢的人工氙弧灯加速老化,测试其不同老化时间的弯曲强度,对弯曲强度与老化时间进行BP神经网络的建模分析,借助MATLAB软件对聚酯玻璃钢的使用寿命分别进行分析与预测,并采用最小二乘法对所预测的结果进行了对比。结果表明：在以弯曲强度达到初始强度值的一半作为失效条件下,聚酯的氙灯老化寿命为813d,含填料玻璃钢老化寿命为1031d,无填料玻璃钢老化寿命为1065d,说明BP神经网络可以预测玻璃钢的老化寿命,预测结果与最小二乘法预测结果误差不大于8%,而且预测结果与该材料性能的实际情况相符。

简介：混凝土质量超声CT检测中,为了对混凝土质量进行准确评估,对成像精度有很高要求,由于混凝土自身结构的不均匀性,经典算法很难满足高精度层析计算要求,容易导致检测结果失效。提出了一种基于混沌搜索和自然权函数的改进模拟退火算法,首先采用弯曲射线追踪方法确定最终路径,而后引入了混沌搜索和自然权函数对路径进行反演修正,改善模拟退火算法准确度,最后对结构进行层析计算和成像。数值仿真实验表明：改进算法计算结果更加准确有效,成像分辨力得到了明显改善。

简介：掌握润滑油中磨粒的尺寸和浓度信息可以获知设备的润滑状态，从而可以采取针对性的维护措施，预防设备过早失效。本研究以自制的在线润滑油磨粒检测传感器为平台，将油液中铁磁性磨粒经过时产生的电磁扰动转换为相对应的电压信号，并设计硬件电路将此电压信号转化成真有效值信号；同时提出一种基于局部加权回归的平滑滤波算法（LOWESS）对信号进行降噪和特征提取，以在温漂、零漂、电磁干扰等噪声环境下实时获取润滑油中磨粒的尺寸和浓度信息；最后将检测结果与MetalSCAN3110磨粒传感器的结果对比，证明了该方法的可行性。

简介：针对在铸件充型过程中,金属液表现出不同的流动特点,含有固体颗粒的金属液具有不可压缩非牛顿流的流动特性,而过热金属液具有不可压缩牛顿流的流动特点,采用Projection方法求解气体、过热金属液和含有固体颗粒的金属液的速度场,用Levelset方法来追踪气-液界面边界。为了验证计算模型,将模拟结果与实验结果(采用16mm摄像机记录充型过程)进行比对,从而证明计算模型的正确性。更多还原