BP神经网络在麻花钻圆度误差检测中的应用研究

在麻花钻圆度误差的检测中,将BP神经网络算法引入到相应的数据处理中,以拟合出其棱边投影的椭圆表达式系数。在神经网络训练时,以钻头棱边采样点的坐标及其适当的组合作为网络的5路输入,以其输出与常数1的差值的平方为性能指标;根据梯度下降法来调整隐层神经元与输出神经元之间的连接权值,而输入层至隐层之间的连接权值不变,性能指标达到预定值时,获得一组稳定的权值,该连接权值即为钻头棱边的椭圆表达式系数;然后据此求出其较高精度的圆度误差。     

一种新型瞬变电磁发射机去过冲系统设计

针对瞬变电磁发射机发射电流过冲造成探测盲区的问题,提出了一种新型瞬变电磁发射机去过冲系统设计方案。该方案在发射线圈两端并联一个优化的RLC二阶电路,在发射电流下降到接近零时接通该电路,让发射电流按指数衰减,从而有效去除电流过冲。仿真与实验结果表明,该方案能够去除发射电流的过冲振荡,减小探测盲区。     

紫外二阶导数光谱法测DTY油剂中烷基酚聚氧乙烯醚含量

介绍了紫外二阶导数光谱法直接测定ＤＴＹ油剂中烷基酚聚氧乙烯醚（ＯＰ）含量的方法，并消除了其它共存物质的干扰。实验表明：该方法线性范围２５～７００ｍｇ／Ｌ，标准偏差０．０９４％，标准加入回收率９９．９％～１０１．７％。     

Sliding mode disturbance observer-based backstepping control for a transport aircraft

This paper presents a novel control method by integrating the sliding mode disturbance observer- based control and the backstepping control technique, and successfully applies it to a flight control system for heavy cargo airdrop operations. The super-twisting second order sliding mode disturbance observer （SOSMDO） is employed to estimate bounded but otherwise arbitrary disturbances, thus ensuring asymptotic convergence of the estimation error to zero in a finite time. Besides, the integrated controller can significantly improve the robustness of the flight control system to modeling uncertainty and external disturbance in the presence of state/control constraints. The closed-loop stability is guaranteed in the sense of Lyapunov. In addition, the proposed approach can considerably reduce design cycles. The performance of the proposed control method is demonstrated in a very low altitude extraction airdrop simulation with a high-fidelity six-degree-of-freedom transport aircraft model.     

基于空间收缩技术的约束多目标进化算法

约束多目标进化算法在求解不可行域较大的优化问题时对不可行域的合理探索不仅有助于种群快速收敛于可行区域内的最优解,还能减少无潜力不可行域对算法性能的影响.因此,提出一种基于空间收缩技术的约束多目标进化算法(CMOEA-SST).首先,提出自适应精英保留策略对PPS算法的Pull阶段初始种群进行改进,增加Pull阶段初始种群的多样性和可行性;其次,在进化过程中采用空间收缩技术逐渐缩小搜索空间,减少无潜力不可行域对算法性能的影响,使算法在兼顾收敛性和多样性的同时提高收敛精度.为验证所提算法性能,将该算法与四个代表性算法C-MOEA/D、ToP、C-TAEA、PPS在LIRCMOP系列测试问题上进行仿真对比.实验结果表明,CMOEA-SST在处理不可行域较大约束优化问题时具有更好的收敛性和多样性.     

基于空间收缩技术的约束多目标进化算法

约束多目标进化算法在求解不可行域较大的优化问题时对不可行域的合理探索不仅有助于种群快速收敛于可行区域内的最优解,还能减少无潜力不可行域对算法性能的影响.因此,提出一种基于空间收缩技术的约束多目标进化算法(CMOEA-SST).首先,提出自适应精英保留策略对PPS算法的Pull阶段初始种群进行改进,增加Pull阶段初始种群的多样性和可行性;其次,在进化过程中采用空间收缩技术逐渐缩小搜索空间,减少无潜力不可行域对算法性能的影响,使算法在兼顾收敛性和多样性的同时提高收敛精度.为验证所提算法性能,将该算法与四个代表性算法C-MOEA/D、ToP、C-TAEA、PPS在LIRCMOP系列测试问题上进行仿真对比.实验结果表明,CMOEA-SST在处理不可行域较大约束优化问题时具有更好的收敛性和多样性.     

基于二阶k近邻的密度峰值聚类算法研究

密度峰值聚类(DPC)是近年来提出的一种新的密度聚类算法,算法的核心是基于局部密度和相对距离,通过画出决策图,人为选定聚类中心,进而完成聚类.DPC算法利用截断距离计算局部密度,本质上只考虑了周围近邻节点的数量,且算法采用单步分配策略,一定程度上限制了算法对任意数据集的计算精度和有效性.针对上述问题,提出基于二阶k近邻的密度峰值聚类算法(SODPC).算法通过引入节点的二阶k近邻,计算直接密度和间接密度,重新定义局部密度的计算方式.在此基础上,定义非中心节点的多步骤分配策略完成聚类.通过人工和真实数据的测试,证明了该算法对不规则、密度不均匀的数据集具有较好的聚类效果.     

一种随钻中子孔隙度测井系统的抗干扰设计

针对随钻中子孔隙度测井作业现场中存在万伏高压的瞬间脉冲干扰,导致中子计数不准确的问题,设计了一种抗干扰系统。该系统首先利用硬件滤波,即采用二阶阻容滤波电路滤除高频干扰信号,再利用软件滤波,采用去极值平均滤波算法滤除尖脉冲干扰和周期性干扰。经实测验证,该系统可有效抑制干扰,提高随钻中子孔隙度数据采集的准确性和可靠性。     

高维小波密度估计器的收敛性

为了研究高维Lebesgue可测空间Lp(Rd)中估计器的收敛性,利用小波方法,给出估计器在Lp 范数意义下的相合性.研究发现：若小波尺度函数φ紧支且满足条件S,则任给fELp(Rd),1≤p<∞,有limn→∞E f-f^n p =0.     

并网逆变器功率和合成谐波阻抗联合控制策略

为了抑制电网中因非线性负载和电力电子器件的大量使用而产生的谐波,给出了并网逆变器的给定功率和合成谐波阻抗联合控制策略.该策略能够根据给定的有功功率和无功功率控制系统,并且在电流环电压环上加入了谐波阻抗环.Matlab/Simulink结果显示,该控制策略能够在实现并网逆变器并网的同时起到有效抑制电网谐波的作用.仿真结果表明,此方法能够抑制电流谐波,也使得电网电压谐波得到有效抑制,并避免了电网线路上的谐振.