基于Q-Learning的变阻抗控制

针对机器人力控磨抛系统在作业时与不确定环境接触的接触力控制问题,提出了一种基于Q-Learning的变阻抗控制算法。首先,根据获取的系统输入检查Q函数的迭代评估控制策略并沿Q函数的梯度更新参数集至收敛,获得近似Q函数;然后,对近似Q函数求导得到最佳的阻尼系数;最后,通过阻抗控制调整力控打磨平台,从而对接触力进行实时准确控制。仿真实验表明,基于Q-Learning的变阻抗控制算法具有响应速度快、超调量低和稳定性好等特点,此外对于环境变化能快速调整适应并对期望接触力进行准确跟踪,可以有效提高机器人力控磨抛系统的接触力控制性能。     

穿越管道滑坡地表位移预警阈值及预警模型研究

为了解决管道穿越滑坡区地表位移预警阈值难以确定的问题，运用弹性地基梁模型和滑坡位移控制方法推导了滑坡区管道位移和应力力学模型，获取了管道能承受的最大位移；通过管道最大位移和地表位移的耦合关系，定量化确定了滑坡地表位移预警阈值计算方法；结合地下水预警阈值与管道应力阈值，构建了管道滑坡多因素耦合预警模型；并将其运用到贵州K0937+050管道滑坡灾害。结果表明：K0937+050滑坡灾害地表位移蓝、黄、红色预警阈值分别为15.00,232.74,508.32 mm,地下水各级阈值为0.63,1.73,2.28 m。现场监测数据显示，地表位移达到29.978 mm,触发蓝色预警，地下水位高度为1.80～2.10 m,达到黄色预警，综合预警级别达到关注级。根据地表位移动态预警、地下水预警与管道应力预警构建的管道滑坡灾害动态耦合预警模型，能在一定程度上为管道滑坡灾害提供合理的预警，保障管道安全运行，提高预警成功率。     

风电平台升降系统传动连接构件优化分析研究

风电平台升降系统是整个平台的核心基础工作系统，连接壳是升降系统传动件与升降框架相连的关键零件，是减速器主要承力结构件。风电平台工作过程中升降系统抬升产生的抬升力对连接壳的结构变形有很大的影响，文中采用有限元方法对某型号风电升降系统减速器连接壳结构进行了设计和力学分析。在减速器承受抬升力的工况下，根据总体布置提出薄壁圆筒与方壳连接结构方案；并通过有限元分析，研究该方案结构受力的规律，结合受力分布的特点对结构进行逐步的修改；最后给出该型号连接壳结构设计方案。最终的结果表明，该型号连接壳在满足结构尺寸要求的情况下，满足了结构强度要求，保证了连接的可靠性。     

煤炭间接液化柴油排放特性实验研究

选用宁夏煤业公司煤炭间接液化柴油(间接液化柴油)、中国石油天然气股份有限公司化石柴油(中石油柴油)和中国神华煤制油化工有限公司煤炭直接液化柴油(直接液化柴油)为实验燃料，分别在发动机转速为1 200、1 400、1 700、2 000 r/min条件下对比考察了燃用3种柴油后CO、HC、NO和烟度等的排放特性。结果表明：燃用间接液化柴油时，污染物CO排放量最低；与中石油柴油相比，燃用间接液化柴油NO、HC排放量略低，但在转速为2 000 r/min的中低负荷下，燃用间接液化柴油的HC排放量比中石油柴油略高；在上述4个转速条件下，燃用间接液化柴油CO排放量平均下降率为30%左右；HC排放量平均下降率为24%左右；NO排放量平均下降率为12%左右；烟度平均上升率为4%左右。综上所述，燃用间接液化柴油具有良好的环保性。     

基于混合方法的PWM逆变器下永磁同步电动机的温升研究

提出一种新型基于等效热网络与有限元相结合的混合方法,建立了三维磁热耦合模型,对一台在脉宽调制(PWM)逆变器驱动下的30 kW/50 Hz表贴式永磁同步电动机进行了仿真研究.首先用场路紧密耦合方法分析电机的分布热源.包括涡流损耗、铁损和铜损.利用该热源分布,结合适当的热网络,研究了耦合温升问题.仿真结果表明,由于载波谐波的影响导敛永磁体中涡流损耗的大量增加,其温升也非常显著.试验验证表明,磁块表面和机壳的测量温度与分析结果栩吻合,因此该分析方法能准确预测水磁体温度.     

烧结脱硫灰资源化利用途径

钢铁行业烟气脱硫呈向好之势，与此对应的烧结脱硫灰逐期增长量及累积堆存量逐年增加，开展烧结脱硫灰资源化利用途径理论和技术研究成为亟待解决的问题。但烧结脱硫灰成分构成不稳定、性质不稳定、含有的重金属可形成二次污染、氯离子含量过高等问题，限制了其大规模工业化应用。本文介绍了烧结脱硫灰的理化特性，分析了影响烧结脱硫灰利用的主要因素，并对目前国内外对烧结脱硫灰资源化利用途径的主要研究方向进行了剖析。制备水泥缓凝剂、氧化研究、酸性土壤改良、矿渣微粉添加剂、加气混凝土砌块、填充材料等是目前烧结脱硫灰的主要资源化利用领域，未来还应在生态凝胶、火山灰水泥掺料、水泥生产助磨剂、生态型水泥、沥青混合料、蒸压砖、制备硫酸钙晶须等方面进行深入探索，以拓宽烧结脱硫灰的资源化利用途径。     

基于域自适应残差收缩网络的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承在新工况下无标记数据且存在噪声干扰问题，提出一种具备抗噪能力的滚动轴承故障诊断领域自适应深度残差收缩网络(DADRSN)。首先，采用深度残差收缩网络(DRSN)去除已知工况和新工况数据噪声冗余并充分提取数据特征；其次，应用迁移学习中的领域自适应(DA)方法，计算已知工况和新工况数据的局部最大均值差异(LMMD),以对齐两种工况数据之间的分布；最后，对新工况下故障样本进行分类。实验结果表明，该模型在噪声干扰、缺少标记数据、工况变化的情况下仍能保持较高的故障诊断精度。     

基于半监督学习聚类数据标注的多功能雷达工作模式识别

对多功能相控阵雷达工作模式准确识别可为电子对抗决策提供依据，具有重要研究意义。现有工作模式识别方法主要基于已知标签的训练集，而实际中先验信息匮乏，数据标签难以获知，极大影响了工作模式识别性能。为此，提出了一种在少量先验信息辅助下基于半监督学习聚类实现未知数据标注的工作模式识别方法。首先根据聚类算法的内部评价指标和外部评价指标对比分析AP聚类(affinity propagation clustering)、DBSCAN聚类(density-based spatial clustering of applications with noise)和模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering, FCM)3种典型聚类算法的性能，验证了AP聚类算法性能最优，并将其应用于对截获数据的数据标注中。然后利用卷积神经网络对雷达工作模式进行识别，并与已知标签训练集下的网络进行对比，验证了基于AP聚类算法进行数据标注的可行性，提升了相较传统识别网络的抗噪性，为后续多功能雷达行为认知提供了基础。     

基于Moldflow和Ansys联合仿真对进气歧管注射成型及进气性能优化的研究

以优化聚酰胺6/玻璃纤维（PA6/GF30）进气歧管的翘曲变形来改善歧管的进气性能为目标，利用BoxBenhnken设计响应曲面试验，再构建随机森林回归模型，并以响应曲面实验所得数据为原始数据进行寻优预测。最后，通过Moldflow和Ansys联合仿真对歧管的进气过程进行模拟。结果表明，歧管的翘曲变形量的预测值与实际值拟合度较高，说明随机森林回归模型是有效的；优化后的歧管翘曲变形量由原来的1.413 mm下降到1.032 mm，下降了27%，进气流量的偏差率和不均匀度分别由原来的[-3.944 153 2%,3.554 111%]、7.498 3%下降到[-2.545 082 2%,1.697 694 7%]、4.242 8%，其进气性能得到明显改善。     

摇摆双调谐质量阻尼器参数优化及动力性能研究EI北大核心CSCD

提出了一种具有更广调频宽度的摇摆双调谐质量阻尼器(dual-tuned mass damper,RDTMD)。首先,建立了单自由度RDTMD减振系统在简谐激励作用下的动力方程,推导得出其位移动力放大系数表达式;然后,基于RDTMD的优化评价函数,编译参数优化程序,获得RDTMD的全局最优参数以及条件最优参数;接着,探讨了阻尼器各参数对系统动力放大系数和调频宽度的影响规律,并对影响其鲁棒性的关键参数做了分析;最后,与传统DTMD、MTMD、TMD的减振效果和鲁棒性做了对比分析。分析结果表明:采用RDTMD对结构进行控制可有效降低主结构的动力响应;RDTMD的调频宽度更广,提高了阻尼器对主结构高阶振型的控制能力;在对装置鲁棒性的影响更大的主结构固有频率方面,RDTMD的鲁棒性明显优于其他同类阻尼器,是一种理想的减振控制装置。