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钛合金材料在加工过程中受铣削力影响易于产生变形而影响加工效果,为保证加工质量,提高生产效率及降低加工成本,研究切削加工参数的合理选择非常重要.对钛合金材料Ti6Al4V铣削加工进行有限元数值计算,结合试验设计方法构建了基于支持向量机的切削力预测模型,以材料去除率为优化目标,提出了一种基于支持向量机和粒子群算法的优化方法,对钛合金铣削加工参数进行了优化.结果表明,该方法准确、高效、可行,为钛合金加工工艺参数优化提供一种新的方法,具有良好的推广价值. 相似文献
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文章简要描述了应用双单元光探测器,在对跟踪传感器不作专门分光的情况下,集通信、跟踪于一体的光外差接收机的工作原理,并以所获外差功率效率和外差电流效率最大为优化目标,通过仿真计算给出最佳的本振高斯斑大小和信号光学接收系统的菲涅耳数,在此基础上给出几组跟踪信号的仿真控制曲线及与其对应的所获通信信号能量的仿真曲线。 相似文献
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跨域是行人重识别的重要应用场景,但是源域与目标域行人图像在光照条件、拍摄视角、成像背景与风格等方面的表观特征差异性是导致行人重识别模型泛化能力下降的关键因素。针对该问题,提出了基于多标签协同学习的跨域行人重识别方法。利用语义解析模型构造了基于语义对齐的多标签数据表示,以引导构建更关注行人前景区域的局部特征,达到语义对齐的目的,减少背景对跨域重识别的影响。基于行人图像全局特征和语义对齐后的行人局部特征,利用协同学习平均模型生成行人重识别模型的多标签表示,减少跨域场景下噪声硬标签的干扰。利用协同学习网络框架联合多标签的语义对齐模型,提高行人重识别模型的识别能力。实验结果表明:在Market-1501→DukeMTMC-reID、DukeMTMC-reID→Market-1501、Market-1501→MSMT17、DukeMTMC-reID→MSMT17跨域行人重识别数据集上,与NRMT方法相比,平均精度均值分别提高了8.3%、8.9%、7.6%、7.9%,多标签协同学习方法具有显著的优越性。 相似文献
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与传统方法相比,声发射传感器在刀具故障诊断方面有很大的优势。将声发射传感器应用于刀具切削过程中,提出了基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的刀具故障诊断方法。该方法首先对标准化的声发射信号进行经验模态分解,将分解后的有限个固有模态函数(IMF)通过一定的削减算法增强故障类型特征,把每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,最后将特征向量输入支持向量机进行训练和测试,判断刀具的故障类型。通过对某一刀具的故障诊断结果进行分析,验证了该方法的实用性和有效性。 相似文献
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基于在线LS-SVM算法的变参数混沌时间序列预测 总被引:1,自引:0,他引:1
研究利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测变参数混沌时间序列。变参数混沌系统适合于描述现实中的复杂混沌现象,但由于参数的慢变导致系统动力学特性不断发生变化,基于Tan-kens嵌入定理的建模预测方法难以适用,其时间序列预测可以看作是小样本学习问题。最小二乘支持向量机是在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,保留支持向量机优点同时计算量大大减少。提出用一种具有遗忘机制的最小二乘支持向量机在线递推算法,并引入历史数据的高次项预测变参数混沌时间序列。对典型变参数混沌时间序列的预测结果表明,该方法具有较高预测精度,能快速跟踪预测变参数混沌时间序列。 相似文献
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复杂外形的黏性网格生成已经成为计算流体力学(CFD)在工程应用中的主要瓶颈,高效而鲁棒的网格生成技术研究显得尤为迫切。使用基于物面外形自适应加密的笛卡儿网格方法生成计算网格,投影方法拟合壁面边界,将投影得到的柱形单元沿法向分层获得适于黏性计算的网格。应用特征恢复技术恢复凹面特征并改善凸面处的网格质量。流场解算中应用最小二乘法重构获得2阶精度,Roe格式计算无黏通量,Holmes-Connell方法计算黏性通量。加入Spalart-Allmaras一方程湍流模型以获得湍流解。上下对称高斯 赛德尔迭代(LU-SGS)格式隐式时间推进,对网格重排序保证格式的稳定性和平衡性。算例显示网格生成方法是快速的和鲁棒的,流场计算精度满足工程需求,因此该方法非常适合应用于实际工程计算。 相似文献