铝制多胞吸能盒多目标优化设计

在验证仿真方法有效性的基础上,建立了含三种不同形式多胞吸能盒的台车正碰模型.通过100％正碰仿真,分析了不同截面形状吸能盒的吸能效果、压溃性能及压溃力峰值.采用全因子实验设计方法完成了正交试验,并确定九胞吸能盒作为后续研究对象,探究壁厚对吸能盒耐撞性影响,采用神经网络模型构建了代理模型,再用NSGA-Ⅱ遗传算法完成了多目标优化设计.优化后的九胞吸能盒,压溃吸能量得到提升,压溃力峰值水平降低,且实现了轻量化.     

基于主体参数化分析的潜水器多学科优化

为提高潜水器的综合性能,基于多学科设计优化思想,进行了一型潜水器学科分解,确定了设计参数及总体设计模型的数据传递关系。进行了ABAQUS软件和STAR-CCM+软件的二次开发,设计了结构学科和艇型学科参数化分析流程,实现了主体参数化分析。采用四阶响应面模型建立了艇型学科、结构学科近似模型,对推进器参数进行了拟合,建立了推进学科近似模型,对机电设备学科进行了定量处理,确定了能源学科与推进学科、机电设备学科之间的关系,建立了能源学科分析模型。基于学科分析模型,对系统层进行了分析,同时进行了设计变量灵敏度分析,建立了基于多学科可行方法的潜水器多学科优化模型。利用第二代非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）进行了求解,在Pareto解集中选择部分方案与初始方案对比,结果表明：所选择的方案优化效果明显,提升了潜水器的综合性能。     

自适应暗通道融合和天空补偿的去雾算法

针对暗通道先验图像去雾算法在景深突变区域和天空区域出现透射率估计不准确问题,提出一种自适应暗通道融合和天空补偿的去雾算法。首先,根据大窗口尺度和小窗口尺度的最小值滤波在暗通道先验的特点,将两者通过近似景深关系加权融合获得融合暗通道,从而获得初级透射率;其次,对初级透射率进行下采样,用有雾图像的灰度图进行快速联合双边滤波,再使用上采样恢复原图像尺度大小,并在天空区域采用高斯函数补偿优化得到修正的透射率图;最后,通过改进的大气光值,结合大气散射模型恢复出无雾图像。实验结果表明,该算法能够恢复图像大量细节信息,获得高可视度,并有效消除光晕效应,同时在天空等明亮区域有较好的恢复效果。     

基于电容序列近似熵的消弧线圈接地选线方法

针对零序电流互感器极性不明确导致选线失败的问题,分析了选线失败的原因,提出一种基于对地电容近似熵的选线方法。提出利用差分方法改进矩阵束,解决分量湮没问题,从而准确提取复频域极点信息。分别求取每条线路对地电容序列,由于消弧线圈补偿作用故障线路电容序列近似熵将超过阈值,则判断该条线路为故障线路。仿真实验结果验证:该方法摆脱了由于零序互感器极性不同而导致选线错误的限制,且适用于两出线系统,适应性强,选线准确率高。     

基于近似熵的磁刺激穴位脑功能网络构建与分析

针灸是基于传统中医的理论,经临床实践已证明其疗效,然而其作用机制仍不清楚。磁刺激穴位为研究针灸理论提供了一种新的方法。基于图论的复杂网络的构建和分析方法可以帮助研究脑功能网络的拓扑结构和理解大脑的工作机制。在该研究中,通过磁刺激内关穴(PC6)采集EEG信号;运用非线性动力学方法(近似熵)和复杂网络理论,基于磁刺激内关穴的脑电信号构建脑功能网络并对脑功能网络进行分析;对比分析了安静和磁刺激两种状态下的脑功能网络的拓扑性质。实验结果表明,基于刺激内关穴构建的脑功能网络,其拓扑结构发生了改变,网络连接增强,信息传输效率提高,并且"小世界"属性增强。     

基于近似模型的车轮定位参数优化设计研究

为改善某车型前悬架优化设计中其运动学特性,解决前轮胎磨损较严重问题,提出一种基于近似模型应用改进响应面法对车轮定位参数进行优化设计。首先,应用ADAMS/Car软件建立了麦弗逊式前悬架仿真分析模型,并在ADAMS/Insight中对悬架部分设计硬点参数进行灵敏度分析。然后,针对灵敏度大的设计参数建立车轮定位参数在跳动过程中最大变化量的二阶响应面近似数学模型,并利用Matlab编程对拟合出的近似模型优化求解与可靠性分析。最后,将优化后车轮定位参数最优值代入悬架模型中,在ADAMS/Car中再次进行轮跳仿真试验,对比应用传统响应面优化方法优化悬架前后试验结果表明,该优化设计方法具有较好的优化效果。     

基于近似线性弹性理论的太阳能设备支架稳性分析方法

针对地面立柱式太阳能电池板支架安装稳定性问题,引入基于近似线性弹性理论的失稳分析的方法求解。首先基于影子倍率法和球形三角函数法模拟北京光照情况并确定太阳能设备的支架安装角度;其次利用静力学分析法和线性屈曲分析法,通过分析比较三种有代表性的支架系统方案,分别计算出受力载荷、结构强度和稳定性;最后通过实例验证近似线性弹性理论的失稳分析方法的准确性和可靠性。     

基于小波包近似熵和SVM的圆柱滚子轴承诊断

为了解决特种车辆变速箱圆柱滚子轴承由于振动信号的非线性、非平稳特征较为微弱,提取的特征量数值不明显且现实中难以获得大量含丰富特征的典型故障样本而难以对其进行准确诊断的问题,应用小波包近似熵和支持向量机对特种车辆变速箱圆柱滚子轴承进行诊断。首先,在自行搭建的模拟实验台上采集某型特种车辆变速箱圆柱滚子轴承正常、外圈磨损、滚动体故障、点蚀和压痕4种典型状态的振动信号;然后,分别提取4种典型状态振动信号的小波包近似熵值作为支持向量机的输入,根据支持向量机的输出结果来确定圆柱滚子轴承是否发生故障和故障类型。结果表明,该方法能有效对某型特种车辆变速箱圆柱滚子轴承的典型状态进行诊断,为其他相似变速箱圆柱滚子轴承的故障诊断提供一种参考途径,具有一定的工程实用价值。     

由可见光谱视频中提取心率的对角累积量法

由于使用经典的联合近似特征对角化(JADE)算法从视频中估计光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)信号,再经快速傅里叶变换转化成的心率值与真实心率值的误差较大,本文提出使用基于对角累积量算法从视频中分离PPG信号,再经过快速傅里叶变换转换成心率的方法来提高心率测量的准确性。进行了从RGB彩色可见光视频信号中恢复心率值的实验。对比实验表明,基于对角累积量分离算法所得心率值与真实心率值差的绝对值的统计特征参数较JADE算法均有所降低,均值、标准差、均方根误差平均分别下降1.46,4.98和4.49。通过Bland-Altman图的分析表明,在95%的置信区间内,对角累积量算法所得心率的浮动范围较JADE算法减小了2倍以上,显示对角累积量算法具有更高的估计精度,对肤色亮度和外界自然光的要求更低,通过调整参数值,可使运行时间控制在1s之内,基本满足实时提取心率的要求。     

资源与工期双重随机下的模具项目群监控

针对模具企业因随机事件众多且在制项目群规模庞大而导致项目生产难以有效监控的问题,考虑可用资源及任务工期的随机性,提出一种基于资源解耦的模具项目群监控方案。利用经典优先规则得到基于任务工期均值且嵌入资源缓存的确定性项目计划,据此构建非监控项目的近似负荷模型以解除项目间的约束关系。结合马尔可夫决策过程理论建立监控项目的决策模型,通过外协核心任务使项目群的总成本期望最小。为应对维数灾问题,在资源解耦极大降低问题规模的基础上,进一步提出基于工期和资源中断概率阈值的近似求解方法。通过计算实例验证了所构建的近似负荷模型、决策模型及近似方法的有效性。