超声电解复合微细加工硬质合金试验研究

超声电解复合微细加工工艺具有效率高、精度高、环保安全等优点,在硬质合金材料微结构加工方面具有一定的技术优势和发展潜力.本文阐述了超声电解复合微细加工机理和试验装置,对硬质合金材料进行了多组对比工艺试验,分析了加工电压、进给压力、电解液等加工参数对加工效果的影响,优化了加工参数和加工条件,提高了硬质合金微结构的微细加工精度.     

微结构表面超精密加工中切削条件的影响分析

介绍了微结构功能表面加工中的问题,以同轴调制锯齿波微结构的金刚石超精密加工为例阐述了其加工原理,结合试验对刀具刀尖圆弧半径、被加工材料和切削液等切削条件与金刚石超精密切削加工后的微结构功能表面之间的关系进行了分析与讨论,并对主轴转速和刀具进给速度等切削用量与金刚石超精密切削出的微结构功能表面之间的关系进行了分析与讨论.     

高速端面铣削加工引入残余压应力场的试验研究

为研究高速铣削加工表面残余应力分布,在统计试验设计指导下,使用X射线衍射/电解抛光方法对试样表层、次表层残余应力分布进行测量,得出残余应力分布曲线经验预报公式,探讨切削参数对残余压应力场特征指标的影响规律。研究结果表明,合理的高速切削工艺将在加工表面内引入类似喷丸强化效果的残余压应力场;(3,1)有理式模型与三阶多项式模型是描述高速铣削引入残余应力分布曲线的有效拟合公式;高速切削工艺参数对加工表面残余应力场的产生有直接影响,每齿进给量是决定残余压应力分布的关键因素,每齿进给量的变化将引起残余应力场形成机理的改变。     

一种月球车视觉系统的匹配算法

 对采用双目视觉来实现月球车自主导航提出了一种快速匹配的方法。首先,对相机的内外参数进行精确地标定,通过两相机的外参数对图像进行核线纠正,生成消除上下视差的核线;然后,在核线图像上,采用相关系数法进行由少到多的粗匹配,对匹配结果进行多重的检验,接着用最小二乘方法进行亚像素的精确匹配;最后,在匹配的像点间构建Delaunay三角网,建立两图像重叠区域的匹配关系,实现稠密匹配。对该方法进行了多组实验,实验结果表明:该方法可以快速、可靠地实现稠密的图像匹配。     

复杂壳体零件数控加工技术

分析复杂壳体零件结构特点,加工难点,阐述了保证零件精度的数控加工技术。     

一种虹膜特征提取与匹配方法

人眼虹膜尺寸很小,并且容易受到干扰,如果不能有效地提取出稳定的虹膜特征进行模式匹配,将严重影响虹膜识别的准确性和鲁棒性。本文提出一种稳定的虹膜特征提取与匹配方法,在虹膜注册端通过构建强特征分类器获得增强型特征模板,在虹膜识别端通过多样本特征映射融合提取稳定的特征样本,并根据风险预测自适应地确定分类阈值,然后进行特征匹配与虹膜分类,从而有效提高虹膜识别的准确性和鲁棒性。     

振动进给,脉冲电流提高电解加工精度的探讨

分析了电解加工工艺目前的应用状况,介绍了一种电解加工新技术－振动进给,脉冲电流电解加工,结合试验,分析论证了此加工方式提高电解加工精度的机理,（１）加工间隙及电流周期性变化,从而减小了实际等效加工间隙,有利于提高加工精度;（２）加工,冲刷的交替性改善了加工过程,有利于采用小间隙加工,这种加工技术将有画于提高电解加工精度,扩大电解加工应用范围。     

压电固体作动筒及其在结构中的应用

建立了大位移压电固体作动筒（Ｐｉｅｚｏｅｌｅｃｔｒｉｃ ｉｎｄｕｃｅｄ ｓｔｒａｉｎ ａｃｔｕａｔｏｒ, ＰＺＴ ＩＳＡ）的动力学模型。探讨了压电固体作动筒在结构应用中的力学驱动模型,研究了压电作动筒和结构之间的驱动传递关系,以及在结构应用中获得最大输出位移和最大作用力的匹配关系;研究了利用压电作动筒驱动直升机伺服襟翼的一种初步构想以及机械放大机构,用于替代现有的液压装置,对旋翼进行主动减震降噪。同时在不同的频率及负载下,对压电作动筒的驱动性能进行了实验,并作了讨论。结论表明：利用压电作动筒作为直升机伺服襟翼控制的驱动器件,可以实现对伺服襟翼的主动变形及振动控制。     

低空突防中的若干关键技术

近年来的战争显示,低空突防在现代战争中发挥着为越重要的作用,发展低空突防技术已成为我国国防建设的一项重要而紧迫的任务。文中对低空突防飞行器进行“地形跟随／地形回避／威胁回避（ＴＦ／ＴＡ＾２）”机动飞行的若干关键技术,如数字地图、航迹规划、信息融合、地形特征匹配与轨迹跟踪的发展过程、重要的研究方法及主要研究成果进行了系统的总结,指出了低空突防关键技术的不足不之处,对其未来的发展方向作出了展望。这对低     

基于CS的正则化稀疏度变步长自适应匹配追踪算法

压缩感知(CS)能够突破Nyquist采样定理的瓶颈,使得高分辨率信号采集成为可能。重构算法是压缩感知中最为关键的部分,迭代贪婪算法是其中比较重要的研究方向。对压缩感知理论进行了详细分析,并在现有重构算法的基础上提出了一种新的迭代贪婪算法——正则化稀疏度变步长自适应匹配追踪(RSVss AMP)算法,可在信号稀疏度未知的情况下,结合正则化和步长自适应变化思想,快速精确地进行重构。相比于传统迭代贪婪算法,本文算法不依赖于信号稀疏度,并且应用正则化以确保选取支撑集的正确性。此外,应用自适应变化步长代替固定步长,能够提高重构速率,而且达到更高的精度。为了验证本文算法的正确性,选取高斯稀疏信号和离散稀疏信号分别进行仿真,并与现有算法进行比较。仿真结果表明,本文算法相比于现有算法可以实现更加精确快速的重构。