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超高速激光熔覆Al_(2)O_(3)-316L涂层工艺优化及耐腐蚀性能研究: 1; 作者石锋魏祥 +3 位作者陈志国李沛扬谢宝军夏敬尧《矿冶工程》北大核心 2025年第2期178-182,共5页; 使用超高速激光熔覆技术在Ti6Al4V棒材表面制备Al_(2)O_(3)-316L涂层。研究了扫描速度和送粉速度对单道熔覆涂层质量的影响,以及316粉末含量对多道熔覆涂层质量和耐腐蚀性能的影响。结果表明,制备涂层的适宜工艺参数为:扫描速度250 mm/... 展开更多; 关键词表面处理氧化铝涂层 316L 激光熔覆熔覆涂层工艺参数耐腐蚀性能; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进扩散模型的磁瓦表面缺陷检测方法被引量：1: 2; 作者张墩利周国栋《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第6期28-34,共7页; 针对电机磁瓦图像对比度低,噪声严重,存在亮条纹干扰,表面缺陷检测困难的问题,提出一种具有亮区抑制功能的各向异性扩散模型。首先设计出亮区特征描述算子用来区分缺陷和干扰,再构造出新的扩散系数函数。实验结果表明,相比同类算法,该... 展开更多; 关键词图像处理亮区特征自适应扩散模型磁瓦表面缺陷; 在线阅读下载PDF 职称材料

分级淬火对Al-Mg-Si-Cu合金力学及腐蚀性能的影响: 3; 作者王昆陈志国 +1 位作者 Tarek Khelfa 周燕锴《矿冶工程》 CAS 北大核心 2024年第6期134-138,143,共6页; 采用室温拉伸、晶间腐蚀、电化学腐蚀和TEM等测试方法,研究了不同温度下分级淬火对Al-Mg-Si-Cu合金力学和耐腐蚀性能的影响。结果表明,100℃/60 min分级淬火后的合金在28 d自然时效后不仅能维持162.49 MPa的低屈服强度和105.60 MPa的高... 展开更多; 关键词分级淬火 AL-MG-SI-CU合金力学性能腐蚀性能屈服强度极限抗拉强度析出相; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于分块FFT的CSK调制信号高效解调算法被引量：3: 4; 作者李晔张墩利 +1 位作者肖园园陈华明《无线电工程》北大核心 2023年第6期1321-1327,共7页; 码移键控(Code Shift Keying,CSK)调制通过增加码相位偏移维度,能够在不改变信号频谱的基础上提高电文速率。由于CSK调制信号在解调时需要计算各种码相位偏移的相关值,因此会显著增加接收端电文解调的复杂度。为了降低CSK信号解调的复杂... 展开更多; 关键词卫星导航低轨导航增强系统 CSK调制信号解调计算复杂度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器视觉与深度学习的零件表面缺陷数据模型构建与训练方法研究: 5; 作者游先仁聂艳平朱雷《凿岩机械气动工具》 2025年第5期66-68,共3页; 文章基于采集的多模态数据,采用三层架构设计卷积神经网络缺陷检测模型,并嵌入注意力机制模块,以实现对零件表面缺陷的精准识别与定位。在此基础上,从数据集划分、损失函数与优化器选择、模型评估与优化三个维度入手,提高模型训练的有效... 展开更多; 关键词零件表面缺陷机器视觉技术深度学习模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名超高速激光熔覆Al_(2)O_(3)-316L涂层工艺优化及耐腐蚀性能研究: 1; 作者石锋魏祥陈志国李沛扬谢宝军夏敬尧; 机构中南大学材料科学与工程学院湖南人文科技学院能源与机电工程学院湖南开放大学智能制造学院; 出处《矿冶工程》北大核心 2025年第2期178-182,共5页; 基金湖南省自然科学基金(2025JJ80339) 湖南省“双一流”学科建设项目(湘教通2018-469号)。; 文摘使用超高速激光熔覆技术在Ti6Al4V棒材表面制备Al_(2)O_(3)-316L涂层。研究了扫描速度和送粉速度对单道熔覆涂层质量的影响,以及316粉末含量对多道熔覆涂层质量和耐腐蚀性能的影响。结果表明,制备涂层的适宜工艺参数为:扫描速度250 mm/s、送粉速度8 g/min。当316L粉末含量(质量分数)为20%时,涂层质量最佳。所有Al_(2)O_(3)-316L涂层的耐腐蚀性能都优于基体,且随着316L粉末含量增加,其耐腐蚀性能先上升后下降,当316L粉末含量为20%时,涂层的电化学阻抗为基体的2.27倍。; 关键词表面处理氧化铝涂层 316L 激光熔覆熔覆涂层工艺参数耐腐蚀性能; Keywords surface treatment alumina coating 316L laser cladding cladding coating process parameter corrosion resistance; 分类号 TG174 [金属学及工艺—金属表面处理] TB302 [一般工业技术—材料科学与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进扩散模型的磁瓦表面缺陷检测方法被引量：1: 2; 作者张墩利周国栋; 机构湖南开放大学智能制造学院中南大学机电工程学院; 出处《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第6期28-34,共7页; 基金湖南省教育厅科研项目(22C0971,22C0972) 2023年湖南省职业院校教育教学改革研究项目(ZJGB2023381) 湖南开放大学重点课题(XDK-2023-A-3)。; 文摘针对电机磁瓦图像对比度低,噪声严重,存在亮条纹干扰,表面缺陷检测困难的问题,提出一种具有亮区抑制功能的各向异性扩散模型。首先设计出亮区特征描述算子用来区分缺陷和干扰,再构造出新的扩散系数函数。实验结果表明,相比同类算法,该模型在背景平滑、边缘检测、图像分割和缺陷识别上都有明显优势,对气孔和裂纹缺陷的检测准确率分别达到95%和89%。该研究有效增强磁瓦的低对比度图像,提高缺陷检测精度,具有较高的工程应用潜力。; 关键词图像处理亮区特征自适应扩散模型磁瓦表面缺陷; Keywords image processing bright area features adaptive diffusion model surface defect of magnetic tile; 分类号 TB9 [机械工程—测试计量技术及仪器] TQ174.76 [化学工程—陶瓷工业]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名分级淬火对Al-Mg-Si-Cu合金力学及腐蚀性能的影响: 3; 作者王昆陈志国 Tarek Khelfa 周燕锴; 机构中南大学材料科学与工程学院湖南开放大学智能制造学院湖南人文科技学院能源与机电工程学院; 出处《矿冶工程》 CAS 北大核心 2024年第6期134-138,143,共6页; 基金湖南省科技创新计划项目(2022WZ1014) 湖南省“双一流”学科建设项目(湘教通2018-469号)。; 文摘采用室温拉伸、晶间腐蚀、电化学腐蚀和TEM等测试方法,研究了不同温度下分级淬火对Al-Mg-Si-Cu合金力学和耐腐蚀性能的影响。结果表明,100℃/60 min分级淬火后的合金在28 d自然时效后不仅能维持162.49 MPa的低屈服强度和105.60 MPa的高强化增量,相较于水淬合金,晶间腐蚀深度降低了57.2%。TEM和EDS分析结果表明,分级淬火期间形成的Ⅱ型Mg-Si团簇抑制了自然时效期间形成的Ⅰ型团簇,有效促进了晶内β″相、β′相的析出。此外,晶界处的析出相由于附近溶质原子的耗尽呈现粗大球形、离散分布的特征。; 关键词分级淬火 AL-MG-SI-CU合金力学性能腐蚀性能屈服强度极限抗拉强度析出相; Keywords step quenching Al-Mg-Si-Cu alloy mechanical properties corrosion performance yield strength ultimate tensile strength precipitated phase; 分类号 TG156 [金属学及工艺—热处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于分块FFT的CSK调制信号高效解调算法被引量：3: 4; 作者李晔张墩利肖园园陈华明; 机构湖南开放大学智能制造学院国防科技大学电子科学学院; 出处《无线电工程》北大核心 2023年第6期1321-1327,共7页; 基金国家自然科学基金(61801522)。; 文摘码移键控(Code Shift Keying,CSK)调制通过增加码相位偏移维度,能够在不改变信号频谱的基础上提高电文速率。由于CSK调制信号在解调时需要计算各种码相位偏移的相关值,因此会显著增加接收端电文解调的复杂度。为了降低CSK信号解调的复杂度,提出了基于分块快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)的高效解调算法。该算法对重采样后的基带数据进行奇偶分块,将传统时域循环相关转换为频域乘积运算,并基于高效的FFT算法达到降低相关值计算复杂度的目的。对于CSK(6,1023)调制,所提算法需要的复乘法和复加法仅约为传统时域相关算法的17.2%和31.2%,大幅降低了CSK信号解调的计算复杂度。; 关键词卫星导航低轨导航增强系统 CSK调制信号解调计算复杂度; Keywords satellite navigation LEO navigation augmentation system CSK modulation signal demodulation computational complexity; 分类号 TN96 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器视觉与深度学习的零件表面缺陷数据模型构建与训练方法研究: 5; 作者游先仁聂艳平朱雷; 机构湖南开放大学智能制造学院; 出处《凿岩机械气动工具》 2025年第5期66-68,共3页; 基金 2024年度湖南开放大学校级课题“基于机器视觉与深度学习零件表面缺陷的识别技术研究”(XDK-2024-C-1)。; 文摘文章基于采集的多模态数据,采用三层架构设计卷积神经网络缺陷检测模型,并嵌入注意力机制模块,以实现对零件表面缺陷的精准识别与定位。在此基础上,从数据集划分、损失函数与优化器选择、模型评估与优化三个维度入手,提高模型训练的有效性,以期为零件表面缺陷检测提供更高效、准确的解决方案,助力制造业提高产品质量和生产效率。; 关键词零件表面缺陷机器视觉技术深度学习模型; Keywords surface defect in part machine vision technology deep learning model; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术] TH161.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	超高速激光熔覆Al_(2)O_(3)-316L涂层工艺优化及耐腐蚀性能研究	石锋魏祥陈志国李沛扬谢宝军夏敬尧	《矿冶工程》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进扩散模型的磁瓦表面缺陷检测方法	张墩利周国栋	《中国测试》 CAS 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	分级淬火对Al-Mg-Si-Cu合金力学及腐蚀性能的影响	王昆陈志国 Tarek Khelfa 周燕锴	《矿冶工程》 CAS 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于分块FFT的CSK调制信号高效解调算法	李晔张墩利肖园园陈华明	《无线电工程》北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于机器视觉与深度学习的零件表面缺陷数据模型构建与训练方法研究	游先仁聂艳平朱雷	《凿岩机械气动工具》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料