基于视觉辐条图案识别方法的蓝宝石引晶机制研究

工业生产蓝宝石晶体过程中,引晶步骤有着至关重要的地位。引晶必须在温度梯度较小,温度分布趋于稳定的条件下进行。目前,工业生产蓝宝石主要依靠人工经验操控籽晶杆实现引晶操作,但是人工引晶操作的准确性不高会导致成品品质不佳、资源浪费。为此,本文提出一种基于蓝宝石视觉辐条图案识别方法来检测蓝宝石熔体状态自由液面状态,从而实现一种高效率引晶的机制。此方法利用经典骨架化算法细化辐条图案,Harris算子实现特征信息的提取,提取的特征信息放入运动轨迹模型中判断熔体稳定性,分析液面温度分布稳定性从而实现引晶。结果表明,此算法具有有效性,蓝宝石晶体引晶效率大大提高,生产出的成品良率也有提升,可有效指导蓝宝石的工业生产。     

对称向量拟均衡问题有效解的存在性

利用标量化方法建立对称向量拟均衡问题有效解的存在性定理。作为标量化方法的应用，利用这一方法得到向量变分不等式和拟向量变分不等式有效解的存在性定理。     

全局优化问题的一个新的无参数填充函数

求全局最优化问题的填充函数算法被提出以来，参数的选取和调整一直是制约算法有效性的因素。如何在实际的计算过程中选取合适的参数，直接影响和决定了运算速度和效率。因此，构造不含参数的填充函数就显得极为重要。提出一个新的无参数的填充函数，对其理论性质进行了分析，并给出相应的填充函数算法，数值计算验证了算法的有效性。     

零误差计算

研究采用有误差的数值计算来获得无误差的准确值具有重要的理论价值和应用价值.这种通过近似的数值方法获得准确结果的计算被称为零误差计算.本文首先指出,只有一致离散集合中的数才能够开展零误差计算,即有非零隔离界的数集,这也是"数"可以进行零误差计算的一个充要条件.以此为基本出发点,本文分析代数数零误差计算的最低理论精度,该精度对应于恢复近似代数数的准确值时必要的误差控制条件,但由于所采用恢复算法的局限性,这一理论精度往往不能保证成功恢复出代数数的准确值.为此,本文给出采用PSLQ (partial-sum-LQ-decomposition)算法进行代数数零误差计算所需的精度控制条件,与基于LLL (Lenstra-Lenstra-Lovász)算法相比,该精度控制条件关于代数数次数的依赖程度由二次降为拟线性,从而可降低相应算法的复杂度.最后探讨零误差计算未来的发展趋势.     

正交匹配追踪算法的迭代残差重建方法

正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)算法是一种重要的压缩感知重构算法. OMP算法在每次迭代中选择与当前残差最相关的原子. 针对每次迭代需要重新计算残差的问题, 本文考虑偶数次迭代下残差未知的情况. 首先, 研究了奇数次迭代的残差与下一次迭代的残差之间的关系, 得到了一种偶数次迭代时选择原子的标准. 然后, 引入一种回溯机制来处理前面所得的迭代结果, 这种机制通过剔除其中多余的原子来实现精确重建. 据此, 提出了可减少计算残差的改进型正交匹配追踪算法.     

基于Kronecker型替换的黑盒多项式稀疏插值

本文基于新的Kronecker型替换,给出两个由黑盒表示的稀疏多项式的新确定性插值算法.令f∈R[x1,……,xn]是一个稀疏黑盒多项式,其次数上界为D.当R是C或者是有限域时,相对于已有算法,新算法具有更好的计算复杂度或者关于D的复杂度更低.特别地,对于一般黑盒模型,D是复杂度中的主要因素,而在所有的确定性算法中,本文的第二个算法的复杂度关于D是最低的.     

硫化丁苯橡胶纳观界面耐磨机理及参数影响分析

硫化橡胶因其良好的力学和物理化学性能而被广泛作为摩擦副的基础材料. 本文提出了一种硫化交联算法, 实现了C—C键的硫化互交联和自交联, 构建了硫化丁苯橡胶的分子动力学磨损模型, 从微观摩擦学的角度阐明了硫化交联结构对改善丁苯橡胶磨损性能的机理, 研究了不同界面参数对硫化橡胶微观磨损性能的影响. 结果发现 硫化使丁苯橡胶分子链的界面黏附能力和活动能力更弱, 拉伸和解缠能力更低, 磨损过程中界面累积能量更低, 更不容易脱离橡胶基体, 因此可以表现出更好的摩擦学性能, 更强的抗磨损性能; 随着速度的增大, 硫化橡胶的磨损率降低, 与宏观实验结果一致, 原因是硫化橡胶的原子分布函数和相互作用能随着速度增大而降低, 说明橡胶分子链的黏附能力和活动能力随着速度增加趋弱, 温升更低, 导致较低的磨损率; 压入深度对磨损率的影响规律则呈现相反的结果和趋势.     

非光滑稀疏约束优化问题的最优性条件及算法

针对目标函数非光滑的稀疏约束优化问题,给出基本可行性和λ-平稳性两个必要最优性条件,利用所给出的必要最优性条件构造出稀疏次梯度投影算法.在理论上分析了算法的收敛性,证明了由该算法所产生序列的任意聚点都是λ-平稳点.最后,通过两个数值实例验证了算法的收敛性、有效性和优化能力.     

基于极限学习机和优化算法的润滑油添加剂种类识别与含量预测

为了快速识别润滑油中添加剂种类和含量，将添加剂硫化异丁烯(T321)、烷基二苯胺(T534)、硫代磷酸胺盐(T307)以不同配比混合在基础油中，使用极限学习机(ELM)对油样的红外光谱数据构建模型进行训练测试，并采用贪心算法、遗传算法(GA)对输入波段优化，筛选出最优波段区间组合以剔除相关性过高的波段从而提高运算效率. 测试结果表明:ELM模型可对润滑油添加剂进行有效的种类识别和含量预测，相比于传统理化检测方法是一种经济快速的新型润滑油添加剂检测手段；且经GA波段筛选优化后模型输出结果更具优势，对三种添加剂的种类识别准确率均达到100%、含量预测决定系数(R2)分别提升了43.8%、39.0%和24.4%.