大型龙门机床的直线度误差建模及误差补偿

为减小大型龙门数控机床空间直线度误差,提高国产数控机床加工精度,提出基于B样条曲线的空间直线度误差模型及其补偿方法。使用激光干涉仪分别检测三轴龙门数控机床6个方向的直线度误差,应用B样条方法建立空间直线度误差数学模型.利用数控系统外部机械原点偏移功能,应用自主研发的误差实时补偿系统并依据基于B样条曲线的空间直线度误差数学模型,实现对大型龙门数控机床的空间直线度误差补偿.采用两轴联动补偿切削导轨面的方法进行试验,并与多项式模型和斜线插补模型进行对比,结果表明:B样条模型补偿后的导轨直线度最优,检测的导轨各方向直线度误差均减小90%以上,显著提高了大型龙门数控机床加工精度.     

速度梯度模型的高速公路交通流状态估计方法

为改进高速公路交通流状态估计方法,采用速度梯度模型作为交通流的系统状态方程构建交通流状态估计模型.通过对速度梯度模型参数的敏感性分析,发现模型估计误差对自由流速度和阻塞传播速度两参数较为敏感,需在线估计.然后分别给出了速度梯度模型与扩展卡尔曼滤波以及无迹卡尔曼滤波相结合的高速公路交通流状态估计方法,并应用实测数据对两类交通流状态估计方法的性能进行了评估.结果发现:两类交通状态估计的精度均可达85%左右,无迹卡尔曼滤波算法精度略好于扩展卡尔曼滤波,但计算时耗大.基于速度梯度模型的交通流状态估计方法能有效估计和跟踪交通流状态的变化,且相较于同类方法,所需标定的模型参数更少.     

金属Al电子结构与热力学性质的第一性原理计算

针对金属Al的电子结构与热力学性质,采用基于密度泛函理论的第一性原理以及CASTEP软件进行了理论计算,得到了金属Al的平衡晶格常数、相关弹性系数、电子能带、态密度、声子谱、声子态密度以及相关热力学参数,并对计算结果进行了理论分析.结果表明,金属Al具有明显的导电特性与良好的塑性.金属Al具有3条声学支波色散曲线与一个声子态密度峰.随着温度的增加,熵、焓均增加,而自由能减少.热容量随着温度的增加而迅速增加,当温度达到500 K后,热容量几乎不变,所得结论与物理规律相符合.     

采用路径IRP的Windows恶意进程检测方法

针对程序在同一操作系统的不同环境下运行产生的IRP(I/O request packets)序列不完全相同,对检测结果有一定影响的问题,提出了采用路径IRP的Windows恶意进程检测方法.单独提取每一个操作路径的IRP请求序列,应用朴素贝叶斯、贝叶斯网络、支持向量机、C4.5决策树及改进的人工免疫算法(IAIS)进行检测,并比较了各种算法在不同特征选择方法下的检测效果.实验结果表明,本文所提出的采用路径IRP的Windows恶意进程检测方法是有效可行的,在所有方法中,采用Fisher Score进行特征选择的朴素贝叶斯方法得到了最高的检测率99.2%,优于基于IRP序列的恶意进程检测方法.     

多基站协作系统中基于机会SDMA的用户调度算法

为解决多基站协作系统调度用户时需要较大的信息反馈,提出了一种基于机会SDMA的用户调度算法。算法中每个基站采用正交随机向量作为波束成形向量,参与协作的各基站间通过高速链路共享波束成形信息。在接收端计算每个用户的SINR,发送端选择SINR最大的用户作为调度用户。采用该算法进行用户选择时,不需要考虑干扰小区的用户选择结果,很好的解决了多基站协作调度的困难,每个用户只需要反馈少量信息,极大地降低了反馈量,并获得了系统容量的增益。     

基于灰度化权值调整的水下彩色图像分割

针对传统自适应阈值法在水下图像分割过程中存在目标与背景粘连等问题,提出一种基于灰度化权值调整的水下彩色图像分割方法。区别于传统阈值分割方法中灰度化权值固定且研究如何确定合适阈值的思路,研究灰度化权值调整方法。本文方法利用统计得到的图像灰度信息来确定不同通道内目标与背景间灰度级差异性的大小,提高差异性较大通道的比例,以增强灰度化后图像中目标与背景的对比度,同时减小差异性较小通道的比例,以降低其对灰度化结果的干扰,对灰度化后的图像进行阈值分割得到最终分割结果。针对水下作业的时序列图像,设计了两步序列图像处理方式来降低耗时。通过4组水下对比实验以及耗时实验对方法的有效性进行了验证。     

电控柴油机分缸均衡控制算法及试验

柴油机各个气缸的进气量、喷油量、燃烧等存在差异,导致气缸间存在做功差异,直接影响柴油机转速的平稳性以及排放性能等。针对位置式电控柴油机,采用PI闭环控制,通过瞬时转速信号识别并计算各缸的工作差异,利用分缸均衡控制算法对油量进行补偿修正。试验结果显示低转速稳态工况转速波动由7 r/min降至3 r/min,各缸工作不均匀度由±5 r/min降至±2 r/min,在瞬态过程和高转速3 400 r/min时该算法仍然适用有效。     

基于相关向量机的高光谱图像解混方法

针对传统的高光谱数据解混方法中存在的解混精度不高、丰度图模糊的缺陷,提出一种基于相关向量机的高光谱图像解混方法(unmixing algorithm based on relevance vector machine,UARVM)。其核心思想是采用改进的一对余型的相关向量机将多分类问题转化为多个二分类的问题,且求取出每个样本所对应的归属类别的概率值,即丰度值来完成图像的解混。理论研究和仿真结果表明:相对于传统解混方法,UARVM解混精度高,丰度分布图效果好。     

不确定单机无穷大系统的预测变结构控制

将不确定单机无穷大系统的非线性三阶模型转换成二阶模型,以便在相平面中直观地设计变结构控制律。使用系统不确定参数的上下限来设计控制律,以获得良好的鲁棒性。通过预测相轨线的走势确定控制切换时机,保证了系统轨迹以指数速率收敛到平衡点。由于控制律的切换不是连续的,因此避免了传统变结构控制中的抖振。在仿真时,系统的初始状态较大地偏离了平衡点,在仿真过程中,机械功率遭受了30%的临时干扰,仿真结果表明,系统轨迹能够快速地回到原来的平衡点,控制律具有很好的鲁棒性。