环境温、湿度对混胺近红外光谱分析模型的影响

以混胺样品为研究对象,研究环境温、湿度对混胺中二甲苯胺等成分含量近红外定量分析模型的预测能力的影响。通过在回归建模的过程中将环境温、湿度因素作为影响因子用于建模,来减小它们对模型的影响,使模型的稳健性增强。实验结果表明,将在不同环境温、湿度下采集的同一批样品光谱混合建立的模型对各环境温、湿叟下的样品预测能力远远好于其中某一环境温、湿度下建立的模型对它们的预测能力。该混合模型为将来实现野外作战中混胺近红外(NIR)光谱分析奠定了基础。     

基于导向矢量实时校准的稳健波束形成算法

针对已有稳健波束形成算法实时性差、收敛速度慢、输出信干噪比(SINR)低的缺陷,提出基于导向矢量实时校准的稳健波束形成算法。该算法首先构造一个正定矩阵,然后根据真实期望信号正交于噪声子空间的原理,建立代价函数,采用最陡下降法自适应迭代求解权矢量,最后将权矢量投影到信号干扰子空间。仿真验证表明该算法实时性好、收敛速度快、输出 SINR高,在较大导向矢量误差范围内仍能保持良好性能,具有较高的实际应用价值。     

计及隔振率的发动机悬置系统稳健优化设计

发动机悬置系统的隔振率和解耦率是汽车动力总成设计的两个主要性能指标,通过ISIGHT软件集成MATLAB与ADAMS软件,建立计及隔振率的悬置系统稳健优化数学模型。考虑到橡胶悬置的生产工艺,将悬置的各向刚度值处理成耦合变量,以整车下悬置系统的频率合理分配为约束,并利用PSO优化算法对发动机悬置系统参数进行多目标优化求解。实车试验验证该方法的有效性,提高发动机悬置系统设计的实用性。     

复杂动态场景下运动目标跟踪的卡尔曼粒子滤波方法

针对复杂动态场景中粒子滤波算法跟踪目标时稳定性不高且易受背景噪声影响的特点,提出了改进的卡尔曼粒子滤波(KPF)目标跟踪算法。利用卡尔曼嵌入粒子滤波的方法对粒子滤波预测的状态值进行二次预测,并且利用二次采样技术增强粒子的丰富度,从而在一定程度上消除背景噪声的影响。同时为了满足卡尔曼滤波对线性运动的要求以及消除背景快速变化对跟踪精度的影响,采用灰度投影算法计算背景偏移从而进行运动补偿。实验结果表明,改进的卡尔曼粒子滤波跟踪算法在复杂动态场景中可以有效地跟踪运动目标,证明提出的KPF算法精度高、稳健性强、实时性好。     

改进的多岛遗传算法在动力总成悬置系统优化设计中的应用

针对多岛遗传算法（Multi-Island GA）的缺点,通过动态调节其交叉和变异概率来防止算法的早熟以及提高搜索效率,并结合模拟退火法的局部寻优能力强的优点,形成了求解效率更高的改进的多岛遗传算法,并将其应用于动力总成悬置系统的优化设计中。并通过仿真分析和实验验证了优化效果,该改进的算法可以有效应用在悬置系统的优化设计中。     

基于正则化的机床热误差自适应稳健建模算法

通过建立预测模型对机床热误差进行补偿,是有效解决热误差造成机床精度下降问题的常用方法。本文提出一种基于正则化的数控机床热误差自适应稳健建模算法,能够在建模过程中自适应选择温度敏感点(TSPs),并具有高预测精度和稳健性。首先基于结构风险最小化原则对热误差建模稳健性机理进行分析,进而利用正则化算法中LASSO解的稀疏性实现自适应TSP选择。然后基于不同实验条件的热误差数据,分析所提建模算法的预测效果,并与常用的多元线性回归、BP神经网络和岭回归算法进行比对分析。结果表明,本文所提建模算法具有最高的预测精度和稳健性,分别为5.22和1.69μm。最后,利用所建立的预测模型进行热误差补偿实验,以验证本文所提建模算法的实际补偿效果。     

持续强震作用下RC框架结构振动台试验研究

持续强震作用对结构破坏作用较强,是造成2008年汶川地震中大量房屋结构破坏的主要原因之一。为研究房屋结构在持续强震作用下的结构反应特征,设计和制作了12层RC框架结构模型,并对其开展了三次模拟地震振动台试验,研究结果表明：结构在相同地震波持续强震作用下,对这种激励波的反应强度逐渐降低,并趋于稳定;当采用其他地震波对模型结构进行激励时,结构对不同地震波的反应明显增大,结构地震反应剧烈并增长迅速。根据试验研究结果,提出结构抗震稳健性的概念,对结构抗震稳健性的机理进行了探讨,并提出了结构抗震稳健性概念性计算方法,建议加强结构的抗震稳健性研究,以提高房屋结构在持续强震作用下的安全性。     

最小一乘松弛算法

给出了以加权最小二乘估计为基础的最小一乘松弛算法,并以实例验证了该算法对参数估计的稳健性     

工程稳健优化设计

本文从工程设计观点讨论了设计解的稳健性、稳健设计和稳健优化设计的基本概念,提出了一种基于随机优化技术的稳健优化设计的建模原理和求解算法,这一方法将通过调整设计变量的名义值和控制它的容差来考虑可控变量和不可控参数的变差对产品质量的影响,以提高设计解的可行稳健性和质量函数的不灵敏性。     

Sigma稳健性分析在冲压模具调试中的应用

在汽车冲压模具的成形分析过程中,往往一些参数无法精确给定具体数值,如材料参数、摩擦系数、拉伸筋强度、板料形状等都存在不确定性,导致现场调试时与CAE仿真结果不吻合,不能及时生产出合格的制件,影响模具调试周期。基于AutoForm-Sigma模块,阐述稳健性分析在汽车覆盖件车门内板冲压模具制造调试过程中的成功应用,快速找到导致制件缺陷的主要因素,及时解决拉伸制件开裂问题,为汽车覆盖件冲压模具制造调试提供参考。