双论域的一般多粒度粗糙集

多粒度粗糙集是近几年来研究的热门课题之一。将多粒度粗糙集和双论域结合起来,首先定义了不同论域上的支撑函数;其次通过支撑函数建立了不同论域上的一般多粒度粗糙近似算子,研究了各个近似算子的性质。讨论了双论域的一般多粒度粗糙集的粗糙度和精确度;通过大学生选课这一实例验证了该模型的实用性和有效性。     

厌氧折流板反应器处理模拟纺织印染废水研究

采用厌氧折流板反应器(ABR)处理模拟纺织印染废水,通过COD、染料RB-5含量等指标来考察COD容积负荷(VLR)变化对ABR各隔室的影响。结果表明,当反应器VLR由0.5 kg/(m~3·d)提高到2.0 kg/(m~3·d)的过程中,ABR中COD和RB-5的平均去除率则一直稳定在90%和78%上下。并且,第1隔室对污染物的降解起主要作用,其中COD和RB-5在第1隔室中的平均去除率分别为61.5%和64.0%。后端隔室COD及RB-5的去除率有随有机负荷提高而上升趋势。由不同隔室组成的ABR能承受较大负荷,更好的实现了COD和RB-5的同步去除。     

运行环境对换流变压器油纸绝缘电场分布的影响

为研究多环境因素对换流变压器阀侧典型油纸绝缘结构电场分布的影响,在-20℃ ～80℃以温度和含水率为变量对变压器油和浸油纸板进行电导率和相对介电常数的测量.建立换流变压器阀侧主绝缘模型,利用实测数据建立动态材料属性,通过仿真得到不同温度、含水率在外施电压幅值为800 kV的纯交流、83％直流含量、87.5％直流含量以及纯直流条件下的油纸绝缘结构电场分布.研究结果表明:当温度为-20℃或0时浸油纸板电导率随电场强度升高呈先降后升的趋势,而当温度为20℃或80℃时浸油纸板电导率随电场强度呈上升趋势.温度、含水率和外施电压直流含量均会对油纸绝缘电场分布产生影响,最大场强的位置会随外施电压直流分量与浸油纸含水率的变化而改变;运行温度下换流变主绝缘承受的场强高于常温下;水分会使绝缘纸板电导率明显上升甚至高过绝缘油,导致油中场强高于纸板中.     

离散点云等残留高度数控加工刀轨生成方法

为了最大化刀轨行间距,从而减少刀轨总长度,针对离散点云提出了一种等残留高度刀轨生成方法。提出以点云局部轮廓点集直接生成残留高度点的迭代计算方法,再根据残留高度点和点云局部点集迭代计算出下一行等残留高度刀位点,从而获得等残留高度刀轨。算法无需点云等距或曲面重构,为了提高算法效率,提出了算法所需数据初值的优化计算方法。最后对典型的点云模型生成刀轨,与等行距刀轨相比,提出的算法生成的等残留高度刀轨总长度大幅减少,验证了算法的可行性和有效性。     

自由曲面五轴变步长数控加工刀轨生成方法

为了在满足逼近误差要求的同时最大程度减少冗余刀轨,对自由曲面提出了一种五轴变步长数控加工刀轨生成方法。首先对刀触点轨迹基于线性误差计算出初始刀触点点集,再以局部干涉调整前倾角的方式计算出无干涉刀位点和刀轴矢量;以最大非线性误差刀位处到刀触点轨迹的最小值作为相邻刀位点之间的逼近误差,并基于数据点自适应离散法计算逼近误差;在满足逼近误差要求的前提下,通过刀触点参数迭代增减步长的方式计算出最大步长;最后对曲面生成刀轨,验证了算法的可行性和有效性。     

序信息系统的一般多粒度粗糙集

多粒度粗糙集已成为近年来研究的热点之一。定义了支撑函数,并讨论了支撑函数的性质;通过支撑函数建立了基于序信息系统的一般多粒度粗糙集模型,给出了上下近似算子的定义,并探讨了各近似算子的性质;还研究了序信息系统一般多粒度粗糙集的度量及性质,以及序信息系统的一般多粒度粗糙集近似算子和多粒度粗糙集近似算子之间的关系。最后,为了更好地解释该模型的实际应用价值,通过高校录取学生的实例验证了该模型的实用性和有效性。     

一般多粒度量化软粗糙集模型

建立了适应数据误差、具有知识容错能力的一般多粒度量化软粗糙集模型,弥补了多粒度软粗糙集模型的不足。讨论了一般多粒度量化软粗糙近似算子的性质以及程度多粒度软粗糙集与一般多粒度量化软粗糙集之间的关系。研究了一般多粒度量化软粗糙集的不确定度量和性质。用传染病这一案例展现了一般多粒度量化软粗糙集模型的应用实效。     

基于新型趋近律的柔性机械臂滑模-最优组合控制

为提高柔性机械臂的控制精度,提出一种基于滑模控制与最优控制相结合的组合控制方式。通过Lagrange法和假设模态法构建其动力学模型,进而运用奇异摄动理论对柔性臂进行解耦,获得慢变和快变子系统。对于慢变子系统,采用滑模控制实现轨迹跟踪,提出一种新型趋近律,该趋近律在幂次趋近律基础上加入变速趋近项,引入系统状态变量,动态调整趋近速率,同时增加指数项提高趋近速度,使用双曲正切函数替代符号函数以抑制抖振;对于快变子系统,采用最优控制进行振动抑制。MATLAB仿真结果表明,该组合控制方法相比于纯滑模控制,具有更好的动态性能和鲁棒性能。     

基于β-相似关系的广义多粒度粗糙集模型

在多粒度粗糙集的基础上，结合粒度选择和分类选择的不确定性建立基于β-相似关系的广义多粒度粗糙集模型。该模型在一定程度上弥补了多粒度粗造集模型粒度选择和分类选择的局限性。讨论基于β-相似关系的广义多粒度粗糙近似算子的性质以及与多粒度粗造集模型的关系。通过案例验证了该模型的应用实效。