基于响应面法的结构动力学模型修正

为了获得精确的结构动力学模型,提出了响应面和优化相结合的方法。利用参数化模型和优化拉丁方试验设计获取样本点构造多项式响应面模型,最小二乘法确定多项式系数并检验响应面的拟合精度。用响应面计算结果与实验结果的误差构造目标函数,自适应模拟退火算法来优化修正响应面参数,将修正后的参数值带入有限元模型得到修正模型。以欧洲航空科技组织的基准模型GARTEUR飞机模型为算例,对比修正前后模态频率,结果表明修正后的模型在测试频段和预测频段具有良好的复现和预测能力,进而验证了基于响应面法与优化方法相结合的结构动力学有限元模型修正的有效性。     

Chebyshev多项式在锚链分析中的应用

依据水流作用下锚链的数值分析模型，提出了应用Chebyshev多项式拟合建立锚链张力与锚链顶端位置函数关系的近似方法，该锚链函数多项式可方便地用于波浪与锚泊结构物相互作用的实时模拟中。计算中按静水和有流两种情况，应用二维和三维Chebyshev多项式，建立了锚链顶端水平和垂向拉力与锚链顶端水平、垂向位置，及水流速度的函数关系。锚链分析模型采用分段外推－校正方法计算，在无流、均质锚链情况下，计算结果与解析解完全吻合。     

接触式表面轮廓测量仪的非线性误差分析与补偿

分析了大量程接触式轮廓测量过程中非线性误差产生的原因,改进了测杆结构,建立了非线性误差模型,推导出多项式拟合误差的补偿算法,采用标准球通过实验反算出多项式系数并验证了该方法的可靠性。     

基于加速度测试及模糊模型的弹丸侵彻混凝土深度实时预测方法

为了对卵形弹垂直侵彻半无限厚混凝土目标的侵深进行实时预测,提出了一种基于实测加速度值及模糊模型的计算方法。该方法根据瞬时速度的不同将侵彻过程分成了高速侵彻、中速侵彻和低速侵彻三个阶段,并分别采用不同的模型对每个阶段的减加速度、速度和侵彻深度进行了描述。通过判断减加速度的计算误差,自动确定了高速侵彻阶段与中速侵彻阶段以及中速侵彻阶段与低速侵彻阶段的截点速度。同时,利用实测的全弹道加速度曲线,实时计算了侵彻过程的初始冲击速度。将实验后所测得的侵彻深度与模型预测的侵彻深度进行比较,结果表明该预测方法可以对侵彻深度进行准确地实时计算。     

基于响应面法的印制电路板组件有限元模型修正

在将印制电路板及元器件材料视为正交各向异性前提下,提出基于响应面法的印制电路板组件(Printed Circuit Board Assembly,PCBA)有限元模型修正法。利用相关性分析筛选出对PCBA模态频率影响较大参数作为修正参数;据修正参数数目选择合适的试验设计获取样本点,构造多项式响应面模型;通过最小二乘法确定多项式系数并检验响应面拟合精度;用响应面计算结果与模态试验结果误差绝对值构造目标函数;通过多目标遗传算法(MOGA)迭代计算获得优化修正参数并代入有限元模型获得修正模型。以某航空电子产品某PCBA为案例,对比修正前后各阶模态频率与试验值误差。结果表明,修正后模型各阶模态频率与试验值相对误差均明显减小,验证该方法对PCBA模型修正的有效性。     

土壤湿度传感器非线性误差补偿方法

PHSL-S土壤湿度传感器具有高度非线性,严重影响土壤水分含量的测量准确性。本文介绍了一种基于最小二乘法和多项式拟合的土壤湿度传感器非线性误差补偿方法。首先介绍了非线性误差补偿原理,构建了基于多项式拟合的土壤湿度传感器非线性误差补偿器(即传感器逆模型),通过综合评价拟合函数性能参数,确定补偿器的阶数;利用最小二乘法,求解出了传感器补偿器的参数。利用PHSL-S传感器土壤湿度检测系统进行实验,结果表明,这种基于最小二乘法和多项式拟合的土壤湿度传感器非线性误差小于5%,证实了该方法的有效性。     

信息融合中的态势关联方法研究

在研究了态势目标航迹关联特点的基础上,建立了航迹预测和样条拟合关联模型,该关联模型首先将前后两段航迹进行预测,然后进行样条拟合关联检验,从而实现了多目标环境中中断目标态势的关联判断,经仿真计算,此关联模型是可行实用的。     

基于元素成分预测等轴组织TC4钛合金室温抗拉强度的模型

基于Jmatpro软件和固溶强化理论,对随机取样的样本数据进行归纳,建立了等轴组织TC4钛合金元素成分对于室温抗拉强度的预测模型,对比三次多项式拟合模型和交叉相互作用模型发现各元素之间的相互作用微弱,与Jmatpro软件计算结果相比,两种模型的预测精度均较高。验证试验结果表明:与TC4钛合金实测抗拉强度相比,两种模型的预测误差均小于10 MPa,且与Jmatpro软件计算的结果相吻合,说明所建立模型简单易用,具有实际应用价值。     

基于微型飞行器机载视觉的目标识别与状态估计方法

为了实时获得微型飞行器着陆时与着陆平台的相对位置关系,本文提出了一种基于微型飞行器机载视觉的目标识别与状态估计方法。该方法利用曲面拟合方法获得着陆平台图像边缘的梯度方向和亚像素坐标,并将其作为匹配信息进行相似度运算,匹配成功后再通过运动方程模拟移动平台的运动特性,利用卡尔曼滤波对移动平台下一时刻的位置进行预测。最后进行偏移量的计算,将实验所得的数据通过几何变换可以得出飞行器与着陆平台的相对位置参数。实验结果表明该算法能够实时准确计算出飞行器与视觉着陆标识之间的相对位置关系。     

基于AdaBoost的多项式旋流器溢流粒度软测量模型

为了降低选矿的生产成本和维护成本,提出了基于AdaBoost的多项式旋流器溢流粒度软测量模型。该模型以均方误差最小化为目标函数建立多项式模型,采用AdaBoost加强性能较差的样本的训练提高模型的泛化性和精度。最后将多个模型按照不同的权重集成起来作为最终模型。模型仿真和工业现场的实际应用效果说明,该模型能够比较准确地预测旋流器溢流粒度,保证了水利旋流器溢流粒度的合格率,提高了选矿效率,具有一定的实用性。     

一种热线式MAF传感器分段块联模型辨识

采用静态非线性函数与动态线性环节的块连接模型来描述热线式空气质量流量（MAF）传感器的动态特性,非线性环节用多项式表示,动态线性环节采用OE模型结构．基于静、动态标定实验数据,分别建立了热线式MAF传感器在正、负阶跃激励下各校准点的Hammerstein模型,并利用非建模数据对其进行了相互验证．通过合理选择分段区间,确定出热线式MAF传感器各工作区域的最佳局部动态数学模型．模型检验结果表明：基于Hammerstein模型的分段模型比由任意一组动态数据所建模型具有更高的预测精度．     

基于BAS算法优化的电弧增材制造焊道尺寸预测

目的 为提高实际应用中电弧增材制造对工艺参数的选取效率及成形形貌的控制效果,建立高效且精准的成形尺寸预测模型,实现对焊道尺寸的合理预测。方法 在单层单道CMT电弧增材制造实验的基础上,建立基于天牛须搜索算法(Beetle Antennae Search,BAS)优化BP神经网络的焊道尺寸预测模型,利用BAS算法实现对BP神经网络初始权值和阈值的优化,可以实现预测不同工艺参数(焊接速度、送丝速度、干伸长)下焊道的成形尺寸(熔宽、余高)。利用试验验证BAS-BP预测模型的性能,与现有模型进行对比,结果 结果表明该模型具有较高精度的预测效果,能够有效映射工艺参数与焊道尺寸之间的非线性关系,印证了该模型具有良好的拟合和泛化能力,同时其对焊道熔宽和余高的预测误差分别不超过0.2、0.12 mm,预测平均误差率均不超过6%,相对于其他预测模型表现出较好的准确性和稳定性。结论 BAS-BP神经网络预测模型的输出误差较小,网络训练收敛速度加快,避免了过拟合及欠拟合的风险,有效提高了预测模型的泛化能力和预测精度,可以实现一定工艺参数范围内的焊道尺寸预测,为后续电弧增材的实时预测及控制参数应用提供了技术支持。     

EPE动态冲击曲线拟合函数对比

目的针对多项式函数拟合发泡聚乙烯泡沫(EPE)动态冲击曲线不准确的问题,构建精确且简洁的数学模型以解决此问题。方法选用对勾函数、双指数函数及常见的二次、三次多项式函数对实验数据进行拟合,拟合点共8个。改变实验材料的密度、厚度及实验的跌落高度,对比分析4种数学模型的拟合效果。结果双指数函数和对勾函数的拟合度均可达到0.98以上,二次和三次多项式函数拟合度低于0.9,且拟合效果不稳定,在拟合曲线的最低点误差较大。结论与双指数函数相比,对勾函数的参数较少,拟合效果相近时,在实际应用中更易推广。     

剪切压电陶瓷块微位移测量及非线性修正

通过搭建的剪切压电陶瓷块微位移测量系统,进行了5个不同目标电压的剪切压电陶瓷微位移测量实验,对实验数据分别进行二阶、三阶、四阶最小二乘拟合后进行非线性修正实验,其中采用三阶最小二乘拟合进行修正时效果最好,其位移1 050 nm行程时最大非线性误差为3 nm。对所得三阶最小二乘拟合多项式的系数进行样条插值拟合,从而实现对不同目标位移的非线性修正,其中位移900 nm行程时最大非线性误差为4 nm,仅为原始非线性误差的11%。     

临近燃气管道的爆破质点峰值振速预测

为研究南宁市某水利枢纽疏浚爆破对临近燃气管道产生爆破振动的衰减规律及其影响,采用爆破振动测试仪对爆破荷载下燃气管道的振动峰值速度进行监测。根据实测数据,利用线性回归与非线性回归方法进行分析。结果表明:运用回归分析得到的预测模型拟合精度较高,且非线性回归分析的预测模型比线性回归分析的预测模型精度高。非线性回归分析模型的相对误差为5.44%,线性回归分析模型的相对误差为6.38%。     

临近燃气管道的爆破质点峰值振速预测

为研究南宁市某水利枢纽疏浚爆破对临近燃气管道产生爆破振动的衰减规律及其影响,采用爆破振动测试仪对爆破荷载下燃气管道的振动峰值速度进行监测。根据实测数据,利用线性回归与非线性回归方法进行分析。结果表明:运用回归分析得到的预测模型拟合精度较高,且非线性回归分析的预测模型比线性回归分析的预测模型精度高。非线性回归分析模型的相对误差为5.44%,线性回归分析模型的相对误差为6.38%。     

Fiber-optic probe for noninvasive real-time determination of tissue optical properties at multiple wavelengths

We present a compact, fast, and versatile fiber-optic probe system for real-time determination of tissue optical properties from spatially resolved continuous-wave diffuse reflectance measurements. The system collects one set of reflectance data from six source-detector distances at four arbitrary wavelengths with a maximum overall sampling rate of 100 Hz. Multivariate calibration techniques based on two-dimensional polynomial fitting are employed to extract and display the absorption and reduced scattering coefficients in real-time mode. The four wavelengths of the current configuration are 660, 785, 805, and 974 nm, respectively. Cross-validation tests on a 6 x 7 calibration matrix of Intralipid-dye phantoms showed that the mean prediction error at, e.g., 785 nm was 2.8% for the absorption coefficient and 1.3% for the reduced scattering coefficient. The errors are relative to the range of the optical properties of the phantoms at 785 nm, which were 0-0.3/cm for the absorption coefficient and 6-16/cm for the reduced scattering coefficient. Finally, we also present and discuss results from preliminary skin tissue measurements.     

误差空间估计的卫星跟踪位置预测

为了提高光电跟踪设备进行卫星观测跟踪时的精度与平稳性,提出一种在跟踪过程中预测卫星位置的误差空间估计方法.该方法根据当前不完全有效与准确的实测数据,用动力学模型方法离线预测数据与离线预测误差表示卫星位置,在预测误差构成的误差空间中对其进行滤波与预测,再与离线预测数据合成以得到精度更高的卫星位置预测数据.实验结果表明,文中方法对卫星位置的预测数据精度比采用运动学模型的Kalman滤波方法高,在精度要求为1'的情况下,其能预测的时间范围比后者多25s以上,且误差随预测步长的增加,增长较缓慢.     

Bridge Designs for Modeling Systems With Low Noise

For deterministic computer simulations, Gaussian process models are a standard procedure for fitting data. These models can be used only when the study design avoids having replicated points. This characteristic is also desirable for one-dimensional projections of the design, since it may happen that one of the design factors has a strongly nonlinear effect on the response. Latin hypercube designs have uniform one-dimensional projections, but are not efficient for fitting low-order polynomials when there is a small error variance. D-optimal designs are very efficient for polynomial fitting but have substantial replication in projections. We propose a new class of designs that bridge the gap between D-optimal designs and D-optimal Latin hypercube designs. These designs guarantee a minimum distance between points in any one-dimensional projection allowing for the fit of either polynomial or Gaussian process models. Subject to this constraint they are D-optimal for a prespecified model.     

基于拉格朗日抛物线插值的毛细管粘度仪液位检测方法

为提高毛细管粘度仪液位检测的实时性,减小凹形液面和采样间隔对检测结果精度的影响,提出了一种基于拉格朗日抛物线插值的毛细管粘度仪液位检测方法。采用光纤传感器作为液位检测元件,对采样得到的液位检测电压信号进行一阶差分处理;搜索一阶差分最小采样时刻,选取该采样时刻与其前后相邻2个采样时刻的电压一阶差分值作为插值点,进行拉格朗日抛物线插值;通过插值多项式对时间求导,确定计时点,实现液位流经2个计时点的自动检测。该方法与现有基于最小二乘线性拟合方法相比,计算量小,实时性好,受采样间隔影响小。实验表明该方法的运动粘度测定重复性小于0.1%。