酸轧二级系统离线轧制力自适应计算模型

轧制力自适应计算模型分为在线自适应模型和离线自适应模型。在线的自适应模型计算通过条件触发采集数据,将所计算出的自适应系数应用于下一卷的轧制表的计算。离线的自适应模型则是对同一钢种参数的整体调节,适用于新钢种的轧制和同一钢种参数优化,从而使轧制表的设定值更加精确,为提高轧制精度提供依据和方法。     

雷达精密深腔壳体零件数控加工动力学研究

为了确定合理的精密深腔薄壁零件铣削加工工艺参数，借助动力学仿真的数控加工工艺参数优化方法，通过建立铣削过程动力学系统实验模态分析测试平台，测试具体加工机床和不同长径比刀具的动力学特性，再应用“切削过程动力学仿真优化系统”获取特定机床不同刀具特性、不同加工阶段加工系统的切削稳定域和优化的切削参数。从而有效提高零件材料的去除效率，抑制细长刀具的切削颤振现象，较好地解决精密深腔薄壁壳体零件铣削加工时侧壁产生切削振纹的难题。     

薄壁零件数控加工工艺质量改进分析

计算机技术和仿真技术的迅猛发展推动着薄壁零件数控加工工艺由不成熟的工艺发展蜕变为工程科学。在此过程中,薄壁零件数控加工技术研究由传统的经验研究转变为科学的“定量分析”。薄壁零件存在的问题是刚性差、结构较复杂,在数控加工中易变形且难以控制,加工质量得不到切实保障。对目前的加工系统而言,数据加工过程可以分为三大步：一是加工前的工艺设计和离线零件编程,二是在加工过程中的在线加工和监控,三是加工后的检验处理。只有将三大步骤紧密结合协调统一好,才能确保工艺加工质量。但是,在线加工工艺系统会受到诸多因素的干扰,比如刀具变形、受热变形等,这些外在因素会严重影响质量。薄壁零件数控加工工艺在工业中的应用越来越广泛,保障加工工艺质量是当前急需关注和强调的问题。本文通过分析加工工艺的影响因素,提出改进装夹方案、修改切削参数、修正刀具路径、局部调整进给量等几种策略,来对加工路径和方式进行分析和优化,达到改进加工工艺质量的目的。     

薄壁零件数控加工工艺质量改进分析

计算机技术和仿真技术的迅猛发展推动着薄壁零件数控加工工艺由不成熟的工艺发展蜕变为工程科学。在此过程中,薄壁零件数控加工技术研究由传统的经验研究转变为科学的“定量分析”。薄壁零件存在的问题是刚性差、结构较复杂,在数控加工中易变形且难以控制,加工质量得不到切实保障。对目前的加工系统而言,数据加工过程可以分为三大步：一是加工前的工艺设计和离线零件编程,二是在加工过程中的在线加工和监控,三是加工后的检验处理。只有将三大步骤紧密结合协调统一好,才能确保工艺加工质量。但是,在线加工工艺系统会受到诸多因素的干扰,比如刀具变形、受热变形等,这些外在因素会严重影响质量。薄壁零件数控加工工艺在工业中的应用越来越广泛,保障加工工艺质量是当前急需关注和强调的问题。本文通过分析加工工艺的影响因素,提出改进装夹方案、修改切削参数、修正刀具路径、局部调整进给量等几种策略,来对加工路径和方式进行分析和优化,达到改进加工工艺质量的目的。     

基于Online-GRU信道预测的星上自适应功率控制方法

针对传统卫星功率控制方法存在资源浪费、时延长的问题,提出一种基于在线-门控循环单元(Online-GRU)信道预测的星上自适应功率控制方法,通过在线训练更新网络参数来解决离线预测算法存在的累积误差的问题。仿真结果表明,提出的在线训练算法比离线算法预测精确度提升了38.30%,相比在线-长短期记忆网络(Online-LSTM)节约了63.21%的训练时间;提出的自适应功率控制方法比固定发射功率的方法节约了55.74%的发射功率;同时,相比基于地面定时反馈信道状态的自适应功率控制方法具备更好的鲁棒性。     

激光加工六轴机械手离线编程技术

针对激光加工中六轴机械手在线示教编程效率低的问题 ,提出了进行离线编程的方法 ,并介绍了激光加工六轴机械手离线编程技术开发的实现步骤。通过离线编程能极大地提高激光加工效率 ,方便用户的使用。     

复杂环境下基于CFSFDP的自适应室内定位方法

针对复杂环境下的WI-FI定位受限于多径效应等因素影响，提出一种基于CFSFDP（Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks）的自适应室内定位算法。该算法分为三个阶段:第一预处理阶段，采用CFSFDP方法训练原始指纹，从中挖掘出稳定且有效的指纹特征；第二离线阶段进一步构建多层覆盖的采样点策略，建立指纹地图；第三在线阶段针对提取到的RSS信号进行参数训练，建立一种自适应信号传播模型，结合离线阶段的指纹地图实现指纹匹配。指纹地图可弥补自适应传播模型测距方案精度不高的缺陷，而测距方案降低在线阶段指纹批匹配开销。仿真结果表明:本文提出ALCCE算法在复杂环境下具有明显的优势，且使用的测距模型性能较高。      

基于场强地图的室内定位技术研究

室内定位技术的发展,要求能提供快速建立、适应性强、成本低的定位系统。基于场强地图的室内定位技术,能大幅减少离线测试工作量。针对当前离线阶段存在预测场强不准的问题,提出了追踪共轭梯度法,能快速建立场强地图。在线阶段提出了加权差分坐标K最近邻法,结果表明该方法与传统方法相比,能使离线阶段的反演模型数据优化,使得在线阶段的定位匹配误差进一步减小,获得更高的定位精度。     

一种基于模板法的自适应雷达驻留调度算法

针对多功能相控阵雷达的波束驻留调度问题,建立了可用于脉冲交错的合理驻留模型,该模型的参数变化受目标状态影响较小,使得离线情况下可预测驻留类型,从而进行离线的驻留模板设计。在线调度算法综合考虑驻留的优先级和截止期两个参数,在时间和能量约束条件下对模板进行选取。给出了算法的具体实现步骤。仿真结果表明,与传统自适应驻留调度算法相比,本文提出的算法对跟踪任务和搜索任务均有效地降低了驻留的丢失率。      

基于神经网络的光伏系统MPPT控制算法设计

提出一种基于人工神经网络(ANN)的最大功率点跟踪(MPPT)控制算法。该算法通过扰动和观察(P&O)方法获得人工神经网络模型所需的参数,并分为离线和在线两种模式:离线模式通过测试神经网络参数,找到最佳的网络结构、激活函数和训练算法;在线模式实现优化人工神经网络以便应用于光伏系统。人工神经网络的输入变量为输出功率参数和电压参数,输出变量为归一化的增加或者减少占空比(+1或者-1)。通过Matlab/Simulink模型对所提跟踪算法的性能进行测试验证,结果显示所提算法表现出良好的动态响应速度和稳态控制精度。     

一种基于LMI的离线预测控制算法

针对预测控制滚动优化命题的在线计算任务大，本文提出了一种基于LMI的离线预测控制算法，通过离线求解线性矩阵不等式优化命题构造分段线性反馈控制律，在线运行时只需实施满足条件的反馈控制律，极大提高在线计算效率。仿真结果表明该算法的有效性。     

异步传感器网络随机事件捕获在线调度方案

针对已有异步传感器网络中依据随机事件的随机特性进行节点休眠调度离线问题,给出描述事件随机特性随机变量分布参数的Bayes估计。讨论了瞬时捕获概率、传感器捕获事件能量效率和分布参数的Bayes估计值之间的关系,得到了传感器休眠调度和分布参数Bayes估计值之间的关系式。由此得到了传感器节点在线实时调整的休眠周期调度方案。最后进行了在线调度方案和离线调度方案模拟实验,对相应结果进行了对比分析。实验结果表明相较于离线调度方案,在线调度方案具有更好的适应性。     

最大控制律的多面体不变集鲁棒模型预测控制

为实现线性变参数系统的快速稳定控制,提出一种最大控制律的多面体不变集鲁棒模型预测控制算法。离线时,通过设定一组渐近趋向于稳定点的给定值,按照状态变量到稳定点距离大致相同的原则,构建一系列状态变量值集合,通过优化得到每个集合中较大的控制律,然后采用反推的方式优化得到一系列最大的控制律,并结合系统的输入输出约束得到离线多面体不变集。在线时,根据每个采样周期状态变量在多面体不变集中的位置,通过线性插值优化得到系统的实际控制律。给出离线在线算法的详细步骤和系统的闭环稳定性证明。通过仿真比较验证所提算法的有效性,表明所提算法使系统响应更为快速和稳定。     

环类薄壁零件数控车削工艺的分析

阐述经过试验,采用合适的切削刀具、合理的工艺路线、优化的装夹方式和切削参数,通过本次加工探索,为其他2Cr15Mn15Ni2N抗磁不锈钢材料的薄壁零件车削刀片的选择提供借鉴。     

基于递推阻尼最小二乘法的电力系统频率跟踪

最小二乘法是一种广泛的系统辨识和参数辨识方法,适于离线辨识,在线辨识参数时有其局限性。基于传统的最小二乘法,提出一种带有遗忘因子的有限数据窗口和自适应阻尼因子的递推阻尼最小二乘参数辨识算法。针对电力系统信号为理想信号、含有谐波及噪声和电力系统频率瞬间发生跳变的情况,分别做了仿真。仿真结果验证了该方法的鲁棒性、快速性和准确性,且算法效果优于其他方法。     

结合字典学习技术的ISAR稀疏成像方法

鉴于稀疏ISAR成像方法的成像质量受到待成像场景的稀疏表示不准确的限制,该文将字典学习(DL)技术引入到ISAR稀疏成像中,以提升目标成像质量。该文给出基于离线DL和在线DL两种ISAR稀疏成像方法。前者通过已有同类目标ISAR图像进行学习,获得更优稀疏表示,后者在成像过程中从现有数据中通过优化获得稀疏表示。仿真和实测ISAR数据成像结果表明,结合离线DL和在线DL的成像方法均可获得比现有方法更优的成像结果,离线DL成像优于在线DL成像,而且前者计算效率优于后者。     

脉冲激光辅助切削氧化铝陶瓷工艺参数选取的研究

激光辅助加热切削是解决陶瓷类硬脆材料难加工问题的有效方法。为研究工艺参数的选取对脉冲激光辅助切削陶瓷加工效果的影响,建立了脉冲激光加热辅助切削Al2O3陶瓷传热模型,求解不同参数组合下工件温度场分布。根据Al2O3陶瓷温度在1000K以上时的软化层尺寸选取理论上合适的切削用量;采用激光参数和切削用量开展切削试验,统计试验切除率,检测加工表面粗糙度和表面形貌,探讨试验切除率与加工表面粗糙度之间的关系,结果发现采用温度场模拟获取的工艺参数能够获得较高的加工质量和切除效率。研究表明通过模拟温度场分布从而选取切削工艺参数,能有效保证脉冲激光辅助加热切削陶瓷类硬质脆性材料的工艺要求。     

自适应组合型盲源分离算法及其优化方案

该文通过引入滑动参数来自适应地组合两个不同步长的盲源分离系统,提出了一种自适应组合型盲源分离算法,其可在两个系统并向运行的同时,自适应地选取最优的分离系统进行在线分离。文中推导了滑动参数的自适应更新规则,并针对算法存有的问题,提出了具体优化方案。平稳和非平稳环境下的仿真实验表明了算法的优良性能。     

引脚约束的数字微流控生物芯片在线并行测试

随着数字微流控生物芯片在生化领域中的广泛应用,对芯片可靠性和制造成本的要求也越来越高,在线测试对于确保微流控生物芯片正常工作异常重要。该文针对引脚约束的数字微流控生物芯片,提出一种基于改进最大最小蚁群算法的在线并行测试方案,在满足各种约束条件的情况下,采用伪随机比例原则,建立禁忌判断策略,自适应地改变信息素的残留系数,实现引脚约束数字微流控生物芯片的在线并行测试。实验结果表明,该方法可以同时用于离线和在线测试,相对于单液滴离线和在线测试,可有效减少芯片的测试时间,提高了测试工作效率。     

用神经网络实现VBR视频通信量的在线预测

VBR(Varible Bit Rate)视频信号具有时变性、非线性和突发性等特点,实现该信号通信量的高精度预测难度较大.针对以上问题,本文提出了一种用于VBR视频通信量预测的自适应神经网络模型,网络训练采用离线与在线相结合的方式,同时通过删除不重要的权重,以优化网络的拓扑结构,提高网络的推广能力,降低网络在线学习的计算复杂度;对VBR视频通信量预测的模拟结果表明该模型具有高的预测精度,并能满足通信系统对预测实时性的要求.