风速威布尔分布

基于有限元分析软件ABAQUS的Johnson-Cook材料模型以及断裂准则模拟高速切削淬硬钢锯齿状切屑形态,并讨论刀具前角和锯齿状切屑形态对切削力的影响。研究表明仿真结果和试验结果是一致的,文中介绍的有限元模拟方法可以准确地模拟并预测高速切削淬硬钢时的切屑形成过程。刀4有限元模拟及试验结果将有限元模拟仿真预测的切屑形态与试验结果进行比较,如图2、图3、图4所示。预测的切屑形态结果以积分点处等效塑性应变( equivalent plastic strain,PEEQ)的形式显示。由图中可以看出,有限元预测的切屑形态与试验结果非常接近。图中PEEQ的最大值随刀具前角从-10°改变到10而逐渐减小,说明主剪切(a)锯齿状切屑显微照片(b)锯齿状切屑形态有限元模拟结果区内的切屑变形也随刀具前角的增大而减小。刀具前(a) A micrograph of(b) fe simulation result of serrated角对切屑形态有重要影响,当使用负前角时容易形成serrated chipchip morphology锯齿状切屑。图4锯齿状切屑形态有限元模拟仿真与试验结果的对比(Fig 4 Comparison between experimentally and numerically obtained80.70.6hI号0.5H总0.4(a)锯齿状切屑显微照片(b)锯齿状切屑形态有限元模拟结果(a)a micrograph of(b)fe simulation result of serrated肥0.2●试验结果 Experimental resulserrated chipch0:→摸拟结果 Simulation result图2锯齿状切屑形态有限元模拟仿真与试验结果的对比(yo=-10)1010Fig 2 Comparison between experimentally and numerically obtained刀具前角 Tool rake angle(°)chip morphology (Yo =-10)图5不同刀具前角条件下的锯齿化程度Fig 5 Sawtooth degree under different tool rake angles4000003600320.l6000012000(a)锯齿状切屑显微照片(b)锯齿状切屑形态有限元模拟结果4000(a)A microgram(b)FE simulation result of serrated0.000.050.100.150.20serrated chchip morphology时间Time×103/s图3锯齿状切屑形态有限元模拟仿真与图6锯齿状切屑形成时的切削力波动(y6=-10)试验结果的对比(y0=0)Fig 6 Efect of tool angle on the cutting force(%o =-10Fig 3 Comparison between experimentally and numerically obtained加而逐渐降低。刀具前角对切削力也有很大影响,如图6、图7和图8所示,平均切削力F的值随着刀具刀前通常使用锯齿化程度C9表示锯齿状切屑变形和角的增加而逐渐降低。切屑形态。Gs的定义如下Gs =(H-h,)/h(4)5结论Gs的测量方法如图2所示,Gs与刀具前角之间的关系本文的目的在于预测高速切削过程中的切屑形如图5图5说明模拟结果与试验结果符合很好,当切态。使用适合高速变形条件的 Johnson-Cook材料模削速度和进给量一定时,锯齿化程度随刀具前角的增型、断裂准则和 ABAQUS有限元软件,模拟并测量高速0.80LIU Zhan Qiang, WAN Yi, AI Xing. Cutting forces in High Speed Milling[J]. China Mechanical Engineering, 2003, 14(9): 734-737( In Chix0.60[2]Kishawy H A. An experimental evaluation of cutting temperature duringhigh speed machining of hardened D2 tool steel[ J]. Machining Science0.40and Technology, 2002, 6(1): 67-79[3]刘战强,艾兴.高速切削刀具磨损表面形态研究[门摩擦学学〓0.20报,2002,22(6):468-471RLIU Zhan Qiang, Al Xing. Wear characteristics of cutting tools in high尽0speed machining[J]. Tribology, 2002, 22(6): 468-471( In Chinese)0.000.050.100.150.20[4]赵文祥,龙震海,王西彬,等.高速切削超高强度钢时次表面层时间 Time x103/s的组织特性研究[J.航空材料学报,200,25(4):2025图7锯齿状切屑形成时的切削力波动(y0=0)ZHAO Wen Xiang, LONG ZhenHai, WANG XiBin, et al. Study on theFig7 Effect of tool angle on the cutting force(yo =00)metallurgical structure characters of sub-surface layer of ultra-high strength0.80alloy steel in high speed milling condition[J]. Joumal of Aeronautical MEterials, 2005, 25(4): 20-25( In Chinese)[5] Sung H R, Soo-Ik 0. Prediction of serrated chip formation in metal cutting0.60process with new flow stress model for AISI 1045 steellJ]. Joumal of Ma-terials Processing Technology, 2006,171: 417-4220.40[6】赵军,孟辉,王素玉,等.高速切削锯齿状切屑的有限元模拟[.工具技术,2005,39(1):29-310.20ZHAO Jun, MENG Hui, WANG SuYu, et al. Finite element simulatinganalysis of serrated chip formation in high speed cutting[J]. Tool Engi-0ing,2005,39(1):29-31( In Chinese)早0.000050.100.150.20时间 Time x103/s[7]Christian H, Svendsen B. Simmlation of chip formation during high-speed图8锯齿状切屑形成时的切削力波动(=10)cutting[ J]. Joumal of Materials Processing Technology, 2007, 186: 66Fig8 Effect of tool angle on the cutting force(%o = 100)[8] Klocke F, Raedt H W, Hoppe S. 2D-deform simulation of the orthogonal切削AISI4340钢过程中不同刀具前角条件下的切屑high speed cutting process[]. Machining Science and Technology, 2001形态和切削力,讨论刀具前角和切屑形态对切削力的5(3):323-340.影响。研究结果表明,模拟结果与试验结果能很好地9)]shkH,AbeE, Sahm a. Material aspects of chip formation in HSC相符。因此,本文使用的有限元模拟方法可以准确预machining[ J]. Amals of the CIRP- Manufacturing Technology, 2001, 50(1)测高速切削淬硬钢时切屑形成过程。参考文献( References)[1]刘战强,万熠,艾兴.高速铣削中切削力的研究[J.中国机械工程,2003,14(9):734-737.

本程序是分布式算法实现FIR滤波器的VHDL实现部分，与本程序对应的matlab仿真见“FIR滤波器的matlab仿真”程序，说明文档见“FIR滤波器的matlab仿真与VHDL实现”

描述nsga-ii算法的文档，对nsga-ii感兴趣的有帮助

以冠状动脉血管为例,用MATLAB进行血管骨架提取,包括血管分割技术,去除背景

SIFT算法特点• SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。• 独特性(Distinctiveness)好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。• 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。• 经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。• 可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform传统的特征提取方法成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘,对环境的适应能力较差,急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。己0]/3/己7彐SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT提出的目的和意义分1999年 British columbia大学大卫.劳伊( David g.Lowe)教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法,并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子一SIFT(尺度不变特征变换),这种算法在2004年被加以完善己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature Transform将一幅图像映射(变换)为一个局部特征向量集;特征向量具有平移、缩放、旋转不变性,同时对光照变化、仿射及投影变换也有一定不变性。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法特点SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。独特性( Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。经过优化的SIFT算法可满足一定的速度需求。可扩展性,可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。己0]/3/己7SIFT简介SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法可以解决的问题目标的自身状态、场景所处的环境和成像器材的成像特性等因素影响图像配准/目标识别跟踪的性能。而SIFT算法在一定程度上可解决:目标的旋转、缩放、平移(RsT)图像仿射/投影变换(视点 viewpoint)光照影响(111 amination)目标遮挡( occlusion)杂物场景(c1 utter)噪声己0]/3/己7SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤简述SIFT算法的实质可以归为在不同尺度空间上查找特征点(关键点)的问题。原图像特征点特征点目标的特检测描述征点集特征点匹匹配点矫配正目标图像特征点特征点目标的特检测描述征点集SIFT算法实现物体识别主要有三大工序,1、提取关键点;2、对关键点附加详细的信息(局部特征)也就是所谓的描述器;3、通过两方特征点(附带上特征向量的关键点)的两两比较找出相互匹配的若干对特征点,也就建立了景物间的对应关系。SIFT算法实现细节SIFTScale Invariant Feature TransformSIFT算法实现步骤关键点检测己。关键点描述彐·关键点匹配4·消除错配点己0]/3/己7关键点检测的相关概念SFTiant Feature Transfor1.哪些点是SIFT中要查找的关键点(特征点)?这些点是一些十分突出的点不会因光照条件的改变而消失,比如角点边缘点、暗区域的亮点以及亮区域的暗点,既然两幅图像中有相同的景物,那么使用某种方法分别提取各自的稳定点,这些点之间会有相互对应的匹配点。所谓关键点,就是在不同尺度空间的图像下检测出的具有方向信息的局部极值点。根据归纳,我们可以看出特征点具有的三个特征:尺度方向大小己0]/3/己7

强化学习算法的入门资料，有利于大家学习强化学习算法

本程序是用C#语言写的一个动物识别专家系统，界面美观，操作简单。

自编张正友标定程序，图像角点信息获取需自行解决（不包含角点检测程序）！

基于FPGA的电子密基于FPGA的电子密码锁基于FPGA的电子密码锁基于FPGA的电子密码锁基于FPGA的电子密码锁码锁

个人最常用的集成库了，平时做项目用到的器件和封装都能在里边找到的！74ACT573T 双向数据传输74HC138 138译码器74HC154 4-16译码器74HC595 移位寄存器74HC4052 双通道模拟开关74HVC32M 双输入或门74LS32M 双输入或门74VHC04M 非门ACS712 电流检测芯片ACT45B 共模电感AD5235 数控电阻AD8251 可控增益运放AD8607AR 双运放AD8667