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直接淬火低合金高强钢的力学性能和组织研究 被引量:3
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作者 杨宏才 刘守法 樊荣 《热加工工艺》 CSCD 北大核心 2014年第8期40-42,共3页
试制了屈服强度超过700MPa,抗拉强度超过800MPa,-40℃冲击功大于120J且Pcm(焊接裂纹敏感性指数)小于0.20的高强度厚板。研究了厚板制备过程的轧制和回火温度等参数。结果表明:厚板的微观组织为贝氏体铁素体和M/A组元;随回火温度从580℃... 试制了屈服强度超过700MPa,抗拉强度超过800MPa,-40℃冲击功大于120J且Pcm(焊接裂纹敏感性指数)小于0.20的高强度厚板。研究了厚板制备过程的轧制和回火温度等参数。结果表明:厚板的微观组织为贝氏体铁素体和M/A组元;随回火温度从580℃升高到630℃,贝氏体铁素体片层界面逐渐退化,M/A组元逐渐消失。 展开更多
关键词 直接淬火 马氏体 贝氏体 组织性能
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打纬曲轴系统的临界转速计算与分析 被引量:1
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作者 杨宏才 《西安科技大学学报》 CAS 2013年第1期117-121,共5页
主轴是喷气织机的关键部件,为了使其具有良好的动态特性,通过有限单元法对其动力学特性进行研究。在PRO/E平台上建立了喷气织机主轴系统实体模型,通过数据交换接口程序,在ANSYS环境下对其进行有限元建模。通过COMBI214单元模拟轴承支撑... 主轴是喷气织机的关键部件,为了使其具有良好的动态特性,通过有限单元法对其动力学特性进行研究。在PRO/E平台上建立了喷气织机主轴系统实体模型,通过数据交换接口程序,在ANSYS环境下对其进行有限元建模。通过COMBI214单元模拟轴承支撑,在多载荷步作用下对该主轴系统进行模态分析,计算出了前5阶复模态频率与振型,并根据campbell图计算出了0~2 500 r/min范围内的临界转速,确定了该主轴系统在1阶临界转速以下的安全工作转速,使其在工况下的速度控制与调节更为稳定。 展开更多
关键词 主轴 有限元 临界转速 振动
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大型精密数控工作台的设计技术研究 被引量:4
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作者 何新林 焦林 +1 位作者 杨宏才 魏忠斌 《制造技术与机床》 北大核心 2017年第10期130-132,共3页
对大型精密数控工作台设计技术进行了分析和总结,主要介绍了其性能特点、结构原理、有限元分析、采用的关键技术,为同类的大型精密数控工作台设计提供理论研究依据。
关键词 大型精密数控工作台 结构原理 有限元分析 关键技术
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PSO-Gabor-CNN算法在印刷品套印缺陷的检测 被引量:4
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作者 王胜 吕林涛 +1 位作者 杨宏才 陆地 《包装工程》 CAS 北大核心 2020年第5期214-222,共9页
目的二维Gabor滤波器含有多个参数,在印刷品套印缺陷检测中,二维Gabor滤波器使用不同参数增强图像特征的效果差别较大,为了获得二维Gabor在某印刷品套印缺陷检测下的优化参数。方法在印刷品套印缺陷检测中,提出一种PSO-Gabor-CNN算法,采... 目的二维Gabor滤波器含有多个参数,在印刷品套印缺陷检测中,二维Gabor滤波器使用不同参数增强图像特征的效果差别较大,为了获得二维Gabor在某印刷品套印缺陷检测下的优化参数。方法在印刷品套印缺陷检测中,提出一种PSO-Gabor-CNN算法,采用Sobel算子对印刷品图像进行边缘检测,以粒子群算法(PSO)对二维Gabor滤波器的中心最大频率kmax、带宽σ、模板窗口window进行参数寻优,处理后的图像与模板图像采用加权欧式距离进行评价。然后用优化后的Gabor滤波器对图像进行滤波,最后采用卷积神经网络(CNN)对印刷品套印缺陷进行检测和分类。结果通过粒子群算法,确定了二维Gabor中心最大频率kmax为6.0476、带宽σ为0.1444、模板窗口window为27×27取得最佳效果,此时加权欧式距离为1.1927×10-33。卷积神经网络经过70次训练的均方误差为0.0035,测试样本正确率为96.93%。该方法与无数据预处理的BP神经网络(BPNN)、Sobel预处理的BP神经网络(Sobel-BPNN)、无数据预处理的卷积神经网络(CNN)、Sobel预处理的卷积神经网络(Sobel-CNN)对比,表现出了较好的识别效果。结论该方法可以获取二维Gabor滤波器的较优参数,从而获得较好的滤波效果,将其应用于套印缺陷检测,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 套印缺陷 SOBEL算子 二维Gabor滤波器 粒子群算法 卷积神经网络
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卷积神经网络在印刷品缺陷检测的应用 被引量:3
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作者 王胜 吕林涛 杨宏才 《包装工程》 CAS 北大核心 2019年第11期203-211,共9页
目的为了改善传统机器检测印刷产品缺陷存在误费率高的不足。方法提出以卷积神经网络为控制核心的印刷品缺陷检测系统。设计可在实际检测中应用的卷积神经网络,设计在线印刷质量检测系统的硬件结构。结果对结构相同而训练次数、学习率... 目的为了改善传统机器检测印刷产品缺陷存在误费率高的不足。方法提出以卷积神经网络为控制核心的印刷品缺陷检测系统。设计可在实际检测中应用的卷积神经网络,设计在线印刷质量检测系统的硬件结构。结果对结构相同而训练次数、学习率不同的卷积神经网络进行了缺陷检测的性能对比,验证了该卷积神经网络在学习率小于0.01时,可以获得较好的识别效果;在学习率大于0.05时,网络不容易收敛。网络训练次数越多,精度越高,相应的训练时间也较长。在满足快速性和精确度的条件下,确定了适应某印刷品的缺陷检验网络训练次数为50,学习率为0.005,此时的识别率为90%。结论经过实验证明,该检测系统具有良好的缺陷识别能力,缺陷类型的分类准确率较高。该系统具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 印刷品产品质量 印刷品缺陷检测 卷积神经网络 模式识别
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