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在粉末冶金的基础上,结合半固态金属加工技术和21世纪陶瓷基复合材料成形的发展趋势,从而提出了陶瓷基复合材料伪半固态触变成形工艺,并且应用该工艺将2A12铝合金粉末和基体SiC颗粒按不同比例混合而得到的复合材料制备出卫星角框架制件。通过金相分析、拉伸等试验,证明了用该工艺成形陶瓷基复合材料是可行的。结果表明,该工艺成形的零件微观组织比较均匀,硬度比较高并且具有一定的塑性,为陶瓷复合材料以及高熔点材料在更多领域中的应用起到推进作用,同时为该工艺的进一步研究奠定了基础。 相似文献
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对光伏发电功率进行准确预测,可减弱其并入电网的波动性,有利于电网对新能源发电的调度。基于主成分分析法和局部均值分解相结合的鲸鱼优化算法,构造优化后的极限学习机模型,并使用该模型对光伏发电短期功率进行预测。先用主成分分析法对影响光伏发电功率的因素进行筛选,并使用局部均值分解对选取的主要影响因素及发电功率序列数据进行分解;然后基于子序列使用鲸鱼优化建立极限学习机模型;最后将各序列短期预测结果叠加获得光伏发电短期功率预测结果。通过仿真验证及对比分析,说明该预测方法具有较高的预测精准度。 相似文献
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针对西山煤矿8504大断面岩石巷道单次掘进距离短、效率低,导致整个开采流程受限的问题,通过分析8504巷道岩石特性,采用掏槽爆破掘进技术,合理优化工作流程,单次掘进循环进尺2.15 m,单日进尺6.4 m,工作效率提升33%。 相似文献
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针对红外图像目标分类问题,提出了结合多特征融合和极限学习机(extreme learning machine,ELM)的方法。采用主成分分析(principal component analysis,PCA)、局部二值模式(local binary pattern,LBP)以及尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)三类特征分别描述红外图像中目标的像素分布、局部纹理以及特征点信息。三类特征从不同侧面反映红外图像目标特性,因此具有互为补充的优势。在此基础上,基于多重集典型相关分析(multiset canonical correlations analysis,MCCA)对三类特征进行融合处理,获得统一的特征矢量。融合后的特征不仅继承了原始三类特征的鉴别特性,还有效去除了冗余信息。分类过程中,采用极限学习机作为基础分类器对融合特征矢量进行分类。极限学习机具有参数少、效率高、精度高和稳健性强等显著特点,有利于提高红外目标分类的整体性能。因此,所提出的方法通过结合多特征和极限学习机的优势综合提升了目标识别性能。在实验过程中,采用四类飞机目标的红外图像对所提出方法进行了性能测试。根据与现有几类方法的对比,实验结果证明了提出方法的性能优势。 相似文献