Al_(10)Zn_(2.9)Mg_(1.7)Cu超高强铝合金的喷射成形制备研究

采用喷射成形技术制备了Al1 0 Zn2 .9Mg1 .7Cu高强高韧铝合金沉积坯件 ,研究了喷射成形制备过程中各工艺参数对沉积坯件的成形性、显微组织、致密度的影响 ,确定了适当的工艺参数 ,研究了沉积坯件的热挤压及热处理工艺 ,对材料的组织进行了分析并对不同状态的材料性能进行了比较。研究结果表明 :当喷射成形工艺参数合理时 ,沉积坯件具有良好的成形性与致密度 ,在随后的热挤压过程中 ,通过较低的挤压比即可使材料达到全致密 ;通过对合金进行适当的热处理 ,材料的极限抗拉强度达到 810MPa ,同时延伸率保持在 8%～ 11% ,该材料是一种理想的轻质高强结构材料。     

Al10Zn2.9Mg1.7Cu超高强铝合金的喷射成形制备研究

采用喷射成形技术制备了Al10Zn2.9Mg1.7Cu高强高韧铝合金沉积坯件，研究了喷射成形制备过程中各工艺参数对沉积坯件的成形性、显微组织、致密度的影响，确定了适当的工艺参数，研究了沉积坯件的热挤压及热处理工艺，对材料的组织进行了分析并对不同状态的材料性能进行了比较。研究结果表明：当喷射成形工艺参数合理时，沉积坯件具有良好的成形性与致密度，在随后的热挤压过程中，通过较低的挤压比即可使材料达到全致密；通过对合金进行适当的热处理，材料的极限抗拉强度达到810MPa，同时延伸率保持在8％-11％，该材料是一种理想的轻质高强结构材料。     

喷射成形Al-Zn-Mg-Cu合金的显微组织演变

采用喷射成形技术制备了高Zn含量的超高强度Al-12．40Zn-2．68Mg-2．40Cu合金(质量分数，％)．对合金进行热挤压，在不同固溶温度和时间下对挤压合金进行固溶处理，并进行力学性能测试．结果表明：随着固溶温度的升高及固溶时间的延长，第二相富Cu颗粒随之相应溶解，再结晶晶粒合并与长大；当固溶温度达到490℃时，富Cu颗粒相基本溶解，合金完全再结晶．合金进行T6热处理后，抗拉强度达到800MPa以上，延伸率为7．5％．     

一种基于加速度传感器的人体跌倒识别方法

为了减少老年人因跌倒而造成的伤害,及时有效地识别跌倒行为,提出了一种基于三轴加速度传感器的人体跌倒识别方法。首先将加速度传感器放置于人体腰腹位置,采集人在运动时的加速度变化数据;然后使用日常活动数据训练隐马尔科夫模型(HMM),利用老年人活动状态相对较少的特点,从测量数据与HMM的匹配程度寻找"疑似"跌倒行为;最后计算短暂时间内的身体倾角,检测人体躺卧姿态,完成跌倒识别。利用HMM和身体倾角识别跌倒,解决了生活中缺乏跌倒数据训练样本的问题,提高了某些近似行为的区分度。仿真结果表明,该方法在有效识别跌倒行为的同时,提高了正确率。     

ZK60和ZK60-1.0Er镁合金热压缩变形和加工图

采用Gleeble-1500D热模拟试验机对ZK60和ZK60-1.0Er镁合金进行了热压缩实验,分析了合金在温度为160~420℃,应变速率为0.0001~1.0s-1条件下的流变应力变化特征。结果表明:两种镁合金在热压缩过程中的流变应力随变形温度的降低和应变速率的升高而增加,在流变应力达到峰值后随即进入稳态流变;稀土Er的加入使得平均变形激活能珚Q值由183kJ/mol降到153kJ/mol,应力指数n值由6提高到8;发生动态再结晶的临界应力σc值随变形温度升高和应变速率降低而降低,在420℃/1.0s-1高温高应变速率时,稀土Er的加入使得ZK60镁合金发生动态再结晶的临界应力值σc由76MPa降到50MPa。通过动态模型构建热加工图并结合金相组织观察可知:稀土Er的加入缩小了ZK60镁合金的热加工失稳区,增加了热加工安全区的功率耗散效率峰值η_(max),由35%增大到45%,促进了动态再结晶晶粒的形核,但抑制了再结晶晶粒的长大。     

基于模糊聚类和矩阵分解的模糊辨识方法

通过改进模糊聚类方法确定模糊模型的前件结构,然后对模糊推理关系矩阵进行QR分解,通过分析秩的亏损来确定聚类规则的有效性,然后采用基于矩阵UD分解最小二乘确定模糊模型的后件参数,实现模糊模型的结构和参数的优化.该方法成功地应用于Box-Jenkins煤气炉数据系统建模.     

事件触发策略下多AUV抗干扰固定时间编队控制

针对多AUV编队控制的模型参数不确定及未知海流干扰的问题, 提出基于固定时间模糊干扰观测器的事 件触发编队控制方法, 该方法可保证编队控制在固定时间内收敛. 首先, 构造了固定时间模糊干扰观测器处理系统 的集总扰动, 实现固定时间内对扰动的精确估计. 在扰动观测器的基础上, 将指令滤波器与反步法结合, 消除了多次 求导产生的计算爆炸问题; 其次, 为了降低网络传输资源能耗, 将事件触发机制引入多AUV编队控制中, 设计具有 固定时间收敛性能的分布式编队控制器, 且系统收敛时间仅取决于控制器设计参数, 并经理论证明无Zeno行为; 最 后通过多AUVs编队仿真实验, 证明了所提出算法的有效性和合理性.     

基于运动轨迹聚类的运动分割

文中提出了一种基于子空间聚类的运动分割算法。针对基于因式分解的运动分割方法对噪声敏感的问题，引入一个基于形状相关矩阵的相似矩阵，然后将特征点映射到一个由相似矩阵决定的低维子空间中。在这个子空间中，可以通过光谱图聚类方法对特征点进行聚类。为提高光谱图聚类方法的分段常数特征向量条件，文中计算了一个相关的概率矩阵的较大特征值相对于边权重变化的敏感度，来切断类之间的连接。通过实验，可以看到文中的方法有较好的鲁棒性。     

一种智能家庭网关及数据转发方法设计

针对当前智能家居环境中家庭网关所存在的安全隐患问题,文中提出一种智能家庭网关的设计方案以及一种基于该网关的数据转发方法,当所在家庭网关故障时,根据家居设备节点可接入网关的信号强度、节点的数据处理能力、优先级等信息来选择汇聚节点。监控中心根据候选网关的安全等级、带宽情况、当前负载等信息来选择转发网关。仿真实验证明,当网关异常时,家庭内部数据可以借助转发网关发送至监控中心,所选择的汇聚节点以及转发网关可以减少丢包率,减少安全隐患的发生,提高居住环境的安全性。     

基于Backstepping的倒立摆鲁棒跟踪控制

针对内部参数不确定及存在外部干扰的非线性倒立摆系统,提出了基于Backstepping方法的滑模变结构控制律,并且采用RBF神经网络逼近系统不确定非线性函数,同时引入滑模误差对其神经网络权值进行在线自适应调整,使神经网络的逼近速度加快,改善了动态性能.该控制律能保证倒立撰轨迹跟踪误差的快速收敛性以及对外部扰动和内部参数不确定的不敏感性,最后给出的仿真实例证明了该理论分析结果的正确性,控制效果良好.