一种自由曲线廓形误差的高效可靠评价方法

为实现对自由曲线廓形误差的高效可靠评价,提出了一种结合多项式方程求根与 实数编码遗传算法(RCGA)的评价方法。首先,根据最小二乘准则建立了廓形误差评价的优化模 型;进而,通过构造多项式方程,并采用 Halley 迭代对方程求根,实现了点到自由曲线距离的 高效计算;然后,采用 RCGA 完成了优化模型的求解,并与分割逼近法得到的结果进行了对比。 结果表明,该方法高效可靠,相同条件下计算时间约为分割逼近法的 5%,能够满足自由曲线 廓形误差的评价。     

一种提取捷联式惯性测量系统中加速度计动态误差的方法

本文提出了一种利用方向余弦矩阵提取捷联式惯性测量系统中加速度计动态误差的方法.     

基于一种简化Allan方差法的IMU误差分析

为了分析惯性测量单元(IMU)的随机误差项系数,采用了Allan方差分析方法,同时,针对大数据量情况,为了减小计算量并保持Allan方差分析的准确性,结合双对数曲线特点,给出了一种简化的Allan方差算法,并使用该算法对一种微机械(MEMS)惯性测量单元的长时间静态数据进行了分析.结果表明:该方法可以有效地辨识出IMU各误差项系数.     

动态网络中一种高效的最短路径树维护算法

现有的动态最短路径树算法在某些边的权值频繁变化时,会造成动态网络中的最短路径树频繁更新,而且当网络中的路由器毁坏或增加新的路由器时,该算法难于应用到构造最短路径树中。针对上述问题,提出一种最短路径树的维护算法。对权值频繁变化的边进行处理,避免将其加入到最短路径树中,减少最短路径树的更新次数,当网络中的路由器毁坏或者增加时,通过减少冗余边的入队操作,对网络中的最短路径树进行维护。实验结果表明,与高效的最短路径树动态更新算法相比,该算法的更新时间效率更高。     

一种液压伺服关节稳定性及其稳态误差分析

针对液压伺服关节存在的稳态误差,使得由该关节组成的机器人操作臂跟踪目标时存在位置跟踪误差问题,分析了其产生的原因,阐述了三自由度垂直相交运动解耦液压伺服关节的工作原理,采用拉格朗日法建立了该关节的动力学模型,对该关节的动力学模型进行了简化。从理论上分析了重力矩是产生稳态误差的根源,并通过仿真试验证明了这一模型简化是可行的,关节是稳定的,从而验证了结论的正确性。     

一种动态不确定环境中机器人路径规划方法

针对动态不确定环境下的机器人路径规划问题,将部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）与人工势场法（APF）的优点相结合,提出一种新的机器人路径规划方法。该方法充分考虑了实际环境中信息的部分可观测性,并且利用APF无需大量计算的优点指导POMDP算法的奖赏值设定,以提高POMDP算法的决策效率。仿真实验表明,所提出的算法拥有较高的搜索效率,能够快速地到达目标点。     

一种北斗无高程RDSS定位模型及其误差分析

北斗卫星导航系统RDSS(Radio Determination Satellite Service)导航体制中的定位报告服务由于允许用户向外界通报自己的位置,在水利、海事、海洋渔业、森林防火、搜索救灾等领域得到了广泛应用。北斗RDSS定位需要高精度高程数据的支持,对于偏远地区或中国境外地区将难以获得高精度高程数据。设计一种无需高程库的RDSS定位模型,当用户观测RDSS卫星个数超过2个时,利用多余的观测卫星代替高程进行定位,并对该模型下的定位误差进行了分析。模拟实验表明,无高程RDSS定位的DOP值较大,定位误差较大;相同伪距误差下,定位误差随用户位置纬度增加而指数增加;定位结果中的经度误差远小于纬度和高程的误差。     

一种应用于动态污点分析的路径自动生成方法

在对现有动态污点分析平台研究和分析的基础上,提出一种路径自动生成技术。借助二进制静态分析技术获取目标程序的指令序列,以基本块为粒度计算执行覆盖率,在目标程序动态执行中抓取其运行轨迹,由收集到的路径约束条件构造新的路径约束条件,经约束求解生成覆盖其它路径的新的测试用例。借助虚拟化技术实现动态污点分析各用例的并行执行,较大幅度提高污点分析的路径覆盖率和执行效率。     

一种四自由度并联机构的误差分析及其标定补偿

针对一种四自由度并联机构进行了运动学分析,在此基础上以摄动法建立了其误差模型,明确了各误差源对末端位姿的影响．在对并联机构的标定技术进行简单介绍后,说明了对该机构误差模型中的机构参数进行标定的两种方法,介绍了标定装置、标定算法及标定过程．最后采用Matlab对基于逆解的标定方法进行了仿真,并对仿真结果进行了分析．     

OLAP分析中一种有效的下钻路径裁减技术

0LAP技术为企业数据分析提供了极大的便利。然而,复杂的多维结构导致了复杂的下钻路径组合,从而使得用户的数据分析效率低下。解决OLAP分析中用户的探查路径过于复杂冗长是OLAP面临的主要问题之一,但是当前的研究成果大多由于与特定的分析任务相关而不能完全解决该问题。本文提出了一种与分析任务无关的下钻路径裁剪方法。该方法从多维数据结构本身出发将无效的下钻从分析过程中裁剪掉,从而达到了简化分析过程的目标。本文采用向量夹角法评估下钻操作的有效性,并给出了对应的高效下钻路径裁剪算法。该算法以有序的实事表为输入,只需一次扫描即可完成裁剪过程。实验结果证明了本文方法的可行性、高效性、抗稀疏性和抗偏斜性。     

Beam search for sequencing point operations in flat plate manufacturing

This paper considers point operations problems in which several operations need to be performed at pre-specified locations on a flat plate, by a CNC machine. This paper develops a new procedure based on beam search methodology. The proposed method was tested using real data. The results show that the proposed method provides superior results over the current procedure used by an Australian company. The method significantly reduces the non-value added (travel+changeover) time.     

数控机床反向误差测定评价及补偿

建立了反向误差补偿的数学模型,提出了数控机床的反向误差的软件补偿方法.对补偿前后的反向误差进行了精度评价,结果表明,经过反向误差的软件补偿,数控机床位置误差降低,实现了机床精度的软升级.     

数控机床的螺距误差检测及补偿

本文介绍了数控机床的螺距误差补偿原理和基于激光干涉仪的螺距误差测量系统,并且讨论了在螺距误差测量中所出现的问题和解决方案,最后介绍了螺距误差补偿的适用范围。     

基于LabVIEW数控机床几何误差补偿的研究方法

介绍一种由软件、硬件控制的数控机床几何误差补偿。误差补偿的原理主要是运用多体系统运动学理论建立机床几何误差模型,用硬件控制固化在程序存储器内的误差补偿程序完成补偿任务,并通过RS-232C实现数控机床与Windows平台通信与数据交换。     

数控机床的控制系统发展概况

针对现代数控机床CNC系统发展的特点，我国数控系统发展的概况。以及我国“九五”期间发展数控系统的方针进行了综述与评论。     

Identification of parameters in a dynamic problem of elasticity for a body with an inclusion

Explicit expressions for gradients of residual functionals are obtained for the identification of the parameters of elastic dynamic deformation of multicomponent bodies by gradient methods. The technique is based on the solutions of conjugate problems found using the theory of optimal control over states of multicomponent distributed systems that is developed by the authors. Translated from Kibernetika i Sistemnyi Analiz, No. 3, pp. 75–97, May–June 2OO9.     

A Dynamic Load-Balancing Parallel Search for Enumerative Robot Path Planning

We present a parallel formulation for enumerative search in high dimensional spaces and apply it to planning paths for a 6-dof manipulator robot. Participating processors perform local A* search towards the goal configuration. To exploit all the processors at their maximum capacity at all times, a dynamic load-balancing scheme matches idle and busy processors for load transfer. For comparison purposes, we have also implemented an existing parallel static load-balancing formulation based on regular domain decomposition. Both methods achieved almost linear speed-up in our experiments. The two methods follow different search strategies in parallel and the implementation of the existing method (with tuned space decomposition) was more time efficient on average. However, the planning time of that method is highly dependent on the distribution of the search space among the processors and its tuned decomposition varies for different obstacle placements. Empirical selection of the space decomposition parameters for the existing method does not guarantee minimal planning time in all environments and leads to slower planning than our dynamic load-balancing method in some cases. The performance of the developed dynamic method is independent of the obstacle placements and the method can achieve consistent speed-up in all environments.     

The application of ANFIS prediction models for thermal error compensation on CNC machine tools

Thermal errors can have significant effects on CNC machine tool accuracy. The errors come from thermal deformations of the machine elements caused by heat sources within the machine structure or from ambient temperature change. The effect of temperature can be reduced by error avoidance or numerical compensation. The performance of a thermal error compensation system essentially depends upon the accuracy and robustness of the thermal error model and its input measurements. This paper first reviews different methods of designing thermal error models, before concentrating on employing an adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) to design two thermal prediction models: ANFIS by dividing the data space into rectangular sub-spaces (ANFIS-Grid model) and ANFIS by using the fuzzy c-means clustering method (ANFIS-FCM model). Grey system theory is used to obtain the influence ranking of all possible temperature sensors on the thermal response of the machine structure. All the influence weightings of the thermal sensors are clustered into groups using the fuzzy c-means (FCM) clustering method, the groups then being further reduced by correlation analysis.A study of a small CNC milling machine is used to provide training data for the proposed models and then to provide independent testing data sets. The results of the study show that the ANFIS-FCM model is superior in terms of the accuracy of its predictive ability with the benefit of fewer rules. The residual value of the proposed model is smaller than ±4 μm. This combined methodology can provide improved accuracy and robustness of a thermal error compensation system.     

面向云服务平台的弹性负载均衡算法

云计算主要通过虚拟化技术并以虚拟机的形式为用户的各种应用提供资源管理和隔离,但虚拟机的超负荷运行会降低这些应用的性能,因此需要通过虚拟机迁移来进行负载均衡以防止服务器过载。然而,以往的负载均衡方案都是基于确定性的资源需求估计和工作负载特征来进行迁移决策,而没有考虑资源需求的突发性。本文通过对虚拟机资源需求跟踪观测,充分考虑其工作负载的动态性和突发性,提出一种弹性负载均衡的算法。该算法有效地解决了资源需求估计不准确和随机性特征资源需求预测的问题,为具有弹性需求特征的负载均衡问题提供了新的解决方案。最后将本文算法与相关算法对比,表明本文算法取得了较好的效果。