简介:Grouplet变换是通过Haar变换实现的一种二维图像多尺度分析技术,拥有根据图像的纹理结构自适应改变基的能力,从而具有较好的稀疏性。与小波变换相比,Grouplet变换在针对纹理复杂的金属断口图像的识别方面具有更优越的性能;将Grouplet变换与关联向量机结合,采用Grouplet熵作为特征,关联向量机作为识别器,提出了一种新的基于Grouplet熵-RVM的航空构件断口图像识别方法。试验表明:该方法结合了Grouplet变换以及关联向量机的优势,在针对222张断口图像的训练与识别中,识别率达到了85.58%,相比Grouplet熵-SVM方法识别速率提高了5倍。
简介:提出一种基于有限体积法的二维数学模型,以研究20mm厚2219铝合金板在电子束焊接过程的热传递、流体流动以及匙孔的动力学行为。采用一种能够实时跟踪匙孔深度的自适应热源模型来数值模拟电子束的加热过程。由表面张力、热毛细力、反冲压力、流体静压力以及热浮力等诱导的不同涡旋的热和质量输运作用与匙孔演变相互耦合。详细分析了一系列物理现象,包括电子束焊接过程中的匙孔钻取、塌陷、重新打开、准稳态过程、回填过程以及在此过程中的温度变化。结果表明,深度方向降低的电子束热流能减慢反冲压力的匙孔钻取速度,并促进准稳定状态的出现。在准稳定状态出现之前,匙孔会发生塌陷并加剧涡旋流体输运的复杂性。最后,所有的计算结果与实验结果进行对比,来验证数学模型的可行性。