基于Hough变换的指针式仪表自动判读方法

针对航空机载气压式高度表的自动精确判读,提出一种基于Hough变换的判读方法,为提高运算速度,采用中轴变换的方法将仪表指针图像处理为仅有一个像素宽,所有算法均用Visual C++6.0实现.实验证明,该方法的判读速度与精度均优于人眼.     

高强度无钴马氏体时效钢的晶粒长大及其力学性能研究

在光学显微镜下,通过LeicaMetalWork软件研究了一种高强度无钴马氏体时效钢(00Ni18Mo4Ti)的再结晶晶粒长大行为及其对力学性能的影响。结果表明,在1073～1473K固溶温度范围内,再结晶晶粒表现出正常长大行为;晶粒增长指数随着温度的升高而增加,晶粒长大激活能保持在170～210kJmol-1;屈服强度与晶粒尺寸符合良好的Hall Petch关系,KIC随着晶粒长大而增加。该无钴马氏体时效钢的屈服强度达到2050MPa时,KIC达到70MPa·m1/2,延伸和面缩率分别达到9%和50%以上,实现了强韧性的良好配合。     

基于长短期记忆网络时序数据趋势预测及应用

为了研究状态监测大数据对设备运行状态的估计和预测,提出了一种人工经验与主成分分析相结合的长短期记忆网络方法（AEPCA-LSTM）,利用运行过程中的监测时序数据对设备运行趋势进行预测。首先,通过基于人工经验的主要成分分析方法（AEPCA）从状态监测系统中提取与目标变量最相关的状态变量作为输入;其次,利用长短期记忆网络（LSTM）对目标变量趋势变化进行预测,并考虑运行过程中新数据样本的持续产生,对模型进行定期更新,以提高模型的动态适应性。最后,将所提出的方法应用于船舶副机系统的涡轮增压器转速预测中,结果表明该方法相对于传统的PCA-LSTM和LSTM,具有更小的预测平均误差0.18037,即展现了其在时序数据趋势预测的优势。