油管传输压力编码控制系统研究

为解决油管传输压力起爆因井下压力波动或人员误操作等行为引发的误起爆问题,考虑到井下环境,设计了油管传输压力编码控制系统,详细描述了其设计思路与工作原理,并在常温和高温两种不同环境下对系统进行模拟试验,同时在油田进行现场上井试验。结果显示:系统功能正常,运行稳定,满足安全、可靠的高性能指标要求。     

转子系统配合面过盈联接的可靠性灵敏度分析

基于摄动原理,推导出了转子系统在过盈联接配合面发生打滑及塑性变形两种失效模式下的随机变量均值、方差、协方差及随机变量间相关系数的可靠性灵敏度公式;结合电主轴实例,讨论了电主轴的主轴与其内装转子过盈配合设计有关的各随机变量的均值、方差、协方差及随机变量相关系数对结构可靠性的影响;对影响系统可靠度的尺寸参数的均值的重要性进行了排序,通过排序得到了实际过盈量的均值是影响可靠度的最敏感参数的结论。应用遗传算法对配合面实际过盈量的均值进行一维无约束优化,优化后系统可靠度得到了提高。     

融合大数据与冶金机理的热轧带钢力学性能预报模型

融合工业大数据与冶金机理,提出一种全局可加型热轧带钢力学性能预报模型。首先,给出一套系统的、具有一定通用意义的建模方法,包括:综合应用随机森林、因果图、贝叶斯网等数据挖掘方法,并结合冶金机理与人的先验知识筛选模型的影响因素;接着,构建一元无交互作用广义可加模型,包括数据清洗、子模型建立、子模型验证、子模型修正等环节;探明各影响因素之间的交互作用,构建二元有交互作用的广义可加模型;分析各子模型之间的关系,将各子模型整合构建整体模型。最后,对上述建模方法进行了应用验证,利用大量热轧含铌微合金钢生产数据,建立微合金钢产品力学性能预报模型,获得工艺、成分对力学性能的影响规律,新模型对钢材抗拉强度的预报误差为2.51%。上述研究为复杂工业系统数学建模提供了新的思路。     

数据清洗对热轧微合金钢性能预报模型的改进

热轧生产过程实测数据具有噪音大、信噪比低等特点,运用合适的方法对异常数据进行清洗将有助于提高钢材力学性能预报模型的精度。基于带钢热连轧过程数据的分布特点,采用孤立森林算法对热轧过程异常数据进行清洗,提高了性能预报模型的预测精度。首先,基于收集到的大量热轧微合金钢生产过程数据,采用孤立森林算法计算原始数据集中每条数据记录的异常分值;接着结合异常分值排序与力学性能建模实验,确定异常数据记录的个数;最后,基于清洗后的数据集合,运用融合数据与机理的建模方法建立力学性能预报模型,并对抗拉强度和屈服强度进行预测。预测实践表明,抗拉强度和屈服强度预报的平均绝对百分误差分别为2.50%和3.42%,且分别有93.13%和86.30%的数据预测值和实测值绝对误差在±6%之内;采用孤立森林算法对热轧生产过程异常数据进行清洗,可显著提高热轧带钢力学性能预报模型的精度。     

JH-14装药水中爆炸特征研究

采用爆炸相似理论计算了JH-14装药水下爆炸冲击波的k值和峰值压力，根据计算结果设计了试验方案。测试了JH-14炸药在不同水深及作用距离处的冲击波峰值压力，用最小二乘法对测试结果进行线性回归，拟合出JH-14炸药爆炸冲击波超压系数k为57.01、α为1.131，该值可作为产品设计的依据。     

融合3D视觉的机器人自主更换变压器熔断器系统

针对变压器熔断器人工更换工作量大、安全性低的问题,该文设计开发了融合3D视觉的机器人自主更换变压器熔断器系统。该系统以协作机器人为基础,将彩色3D深度相机以eye-in-hand方式与机器人有机结合。采用变压器熔断器作业3D实景还原、自动避障作业技术,实现机器人更换熔断器自主作业。通过在国家电网内部试验场地测试,证明该系统可以替代检修人员进行无人作业,机器人可以安全、高效地完成变压器熔断器更换。     

基于离散灰狼算法的喷涂机器人路径规划方法

针对目前用于复杂结构实体喷涂的机器人路径规划方法存在的效率低、未考虑碰撞以及适用性差等问题,提出一种用于求解多层决策问题的离散灰狼算法,并把该算法用于该路径规划问题的求解。为了将连续域灰狼算法改为用于求解多层决策问题的离散灰狼算法,采用矩阵编码方法解决多层决策问题的编码问题,提出基于先验知识与随机选择的混合初始化方法提高算法求解效率和精度,运用交叉算子与两级变异算子定义离散域灰狼算法的种群更新策略。另外,运用图论将喷涂机器人路径规划问题简化为广义旅行商问题,并建立了该问题的最短路径模型和路径碰撞模型。在路径规划实验中,相较于粒子群算法、遗传算法和蚁群算法,提出的算法规划的平均路径长度分别减小了5.0%、5.5%和6.6%,碰撞次数降低为0,且路径更平滑。实验结果表明,提出的算法能够有效提高喷涂机器人的喷涂效率,以及喷涂路径的安全性和适用性。     

基于离散鲸鱼优化算法的钣金折弯工序优化设计

在折弯工件的整个工艺流程中,操作板料的掉头、翻转次数、各个工步的距离和模具的选择都会影响钣金折弯工序的效率。为此,采用改进的鲸鱼优化算法对折弯工序进行优化设计。对经典鲸鱼优化算法进行改进,重新定义鲸鱼个体以及围猎方式,并引入局部搜索操作增强解的可行性,以减少陷入局部最优解的概率。最后应用于折弯工序问题上,并与已知相关算法分析比较。实验结果表明:使用改进后的离散鲸鱼算法对折弯工序问题进行计算,得出了符合要求的最佳折弯工序方案,求解质量高于对比算法,离散鲸鱼算法在寻找最佳工序方案的问题上有着更佳的全局寻优能力和较快的收敛特性。     

药型罩轴向密实度分布对射孔弹性能的影响研究

针对射孔弹研制过程中,钢靶穿深显著提高而混凝土靶穿深未能同向提高的现象,测试了药型罩轴向密实度的分布,并利用脉冲X光照相观测了射孔弹起爆后的射流形态,分析了药型罩轴向密实度分布不均匀对射流的影响。通过优化前后的射孔弹性能对比试验可知:距药型罩口部约2/5的部分密实度偏低,易造成尾部射流的过早断裂,将降低射孔弹在混凝土靶中的穿深。药型罩轴向密实度分布的均匀性提高5.3%,射孔弹在钢靶中的穿深未受影响,但混凝土靶穿孔深度提高约20.5%。     

一种基于最优轨迹的假查询隐私保护机制

随着移动通信技术和无线传感器的发展, 基于位置服务的应用给我们的生活带来极大的便利。在实际使用中, 用户需要向不可信的LBS服务提供商发送自己的实时位置和相关的查询信息, 这可能会导致用户的个人隐私信息遭到泄露, 特别是在使用连续位置查询服务时, 服务提供商可以利用位置的时空相关性来构建用户的轨迹信息, 进而推断出用户的居住地址、公司位置等敏感信息。传统的位置隐私保护方法通常只考虑到当前位置, 在解决连续位置查询时存在挑战, 因此, 为了解决连续位置查询中难以权衡轨迹可用性与隐私性的问题, 提出一种基于最优位置轨迹的假查询隐私保护机制。首先, 通过真实轨迹和假轨迹间的互信息来度量轨迹的隐私, 解决轨迹隐私难以量化的问题。在此基础上, 提出一种基于马尔科夫链的轨迹互信息计算方法, 简化了轨迹互信息的计算过程,并使用两条轨迹上对应位置点间的欧几里距离来量化位置轨迹的可用性。其次, 考虑到生成的假轨迹可能并不符合用户的通行习惯, 容易被识别出来, 我们选择历史轨迹作为假轨迹。为了减少轨迹上位置点的数量, 使用四叉树法对路网区域进行划分, 将轨迹划分为不同的片段, 在相关约束条件下寻找最优的历史轨迹作为假轨迹, 从而保证使用的假轨迹更加真实、合理。最后, 实验结果表明,本文的方案可以最大程度的实现位置数据隐私性和可用性平衡, 与其他方案相比, 安全性更高、系统计算开销更少。