复合材料参数识别问题的计算方法

提出了一个复合材料性能参数识别问题的计算方法。该方法是通过运用有限元反分析理论和系统辨识技术建立起来的，当给出复合材料结构或者试件的位移测量值后，用所提出的迭代计算方法，可以计算出相关的性能参数。给出了加权最小二乘法的迭代计算公式和误差估计公式。详细讨论了迭代计算中的收敛性问题，并针对二种类型的复合材料板的性能参数进行了模拟计算，计算结果表明，所提出的方法对解决复合材料以及结构的性能参数识别问题是行之有效的     

金刚石研磨机振动结构参数识别

针对金刚石研磨加工系统输入激励不能清晰确定,建立了与结构振动微分方程等价的自回归滑动平均ARMA时序模型对系统模态参数进行识别,将结构参数识别问题转换为ARMA模型参数辨识问题,并对采集数据进行小波降噪处理,提高了识别精度.     

锥形件智能化拉深系统中材料参数和摩擦系数的在线识别

以拉深过程的解析模拟为基础 ,采用非线性最小二乘曲线拟合原理实现了锥形件拉深智能化控制中材料参数和摩擦系数的在线识别。进而给出了材料参数已知时 ,摩擦系数识别非线性问题的一种线性化算法。实验验证结果表明 ,上述识别方法是正确的     

对模态参数识别的整体正交多项式分段拟合的处理方法

在整体正交多项式识别法的基础上，介绍了在分段拟合中消除段外模态影响的方法。通过对拟合频段外的低阶和高阶模态的分析和处理，提出了用邻近拟合段前后两个频段中的模态来修正频响数据，并建立了曲线拟合模型，将本文的方法识别结果与不考虑段外模态影响的方法以及局部识别法识别结果进行了比较，结果表明本文的方法具有较好的计算精度。     

工艺参数对半固态连铸过程稳定性影响的数值模拟

在已有模拟半固态连铸过程温度场和流场软件的基础上,开发了一个可预测半固态连铸过程能否稳定进行的软件.利用这个软件研究了主要工艺参数对半固态连铸过程拉漏、拉断的影响,结果表明结晶器热流密度及开拉时间对半固态连铸过程稳定性影响最大,热流密度越大及开拉时间越短,半固态连铸过程越趋于稳定.     

基于卷积神经网络的三维沉孔特征识别及关键参数提取北大核心CSCD

精冲零件的工艺特征识别和关键参数提取是实现精冲工艺设计智能化的关键。针对典型精冲工艺特征——沉孔,构建了一个以三维CAD模型为输入的特征识别和参数提取模型。利用改进的自适应体素化算法,将基于参数驱动批量生成的沉孔CAD模型转化为体素化模型,建立模型样本数据集;采用两步法,分别以工艺特征体素化模型为输入建立基于三维卷积神经网络的沉孔特征识别模型和以沉孔中心截面图像为输入建立基于二维卷积神经网络的参数提取模型,依次实现了3类主要沉孔特征的分类识别和参数提取。经过验证和评估,所建模型对于沉孔特征类型识别与关键参数提取均有较高的准确率,可以为精冲工艺的智能化工艺设计提供有力支撑。     

基于切削参数的高速铣削系统稳定性研究

切削中的振动对加工质量有很大的影响,通过高速铣削试验及仿真分析,对基于工艺参数和刀具参数的高速铣削系统稳定性进行研究,得到了主轴转速、进给量、切削深度、刀具几何参数等对切削颤振系统稳定性的影响规律。试验所得结果为高速铣削加工切削用量的合理选择,特别是加工参数的优化提供了参考。     

人体运动稳定性边界快速识别及检测的研究

针对人体运动稳定性边界的确认及快速识别的问题,提出一种在多因素共同影响下判断人体运动稳定性边界及快速识别的方法。建立简易人体刚体模型采集运动数据,采用ZMP作为人体运动稳定性判据,并针对受外界干扰的实际情况对其进行改进。分别研究重力、外力、惯性力对人体运动稳定性的影响,再将3种影响因素进行耦合进而达到通过检测传感器运动数据得出在多因素共同影响下的人体运动稳定性边界的目的。     

基于Matlab磁流变阻尼器Bouc-Wen模型的参数识别

为解决磁流变阻尼器Bouc-Wen模型参数识别方法复杂、不易实现的难题,采用Matlab中的Simulink Design Optimization工具,在Simulink中搭建Bouc-Wen模型,利用磁流变阻尼器力学特性试验得到的试验数据,对Bouc-Wen模型进行参数识别。结合各参数的物理意义对得到的识别结果进行分析,确定出阻尼力调控参数,并在Matlab中进行线性拟合,得到其与电流的函数关系。最后搭建考虑阻尼力调控参数的Bouc-Wen仿真模型,用不同幅值和频率的正弦激励进行仿真,并将仿真结果和试验数据进行对比。结果表明:仿真结果和试验数据能够很好的吻合,得到的参数满足要求。     

基于AutoCAD轴类零件参数化设计图形的网上浏览

对AutoCAD进行的二次开发,用形体分析法将轴类零件分解为若干基本形体,零件图是基本形体图素的组合.用VB对操作界面和基本形体图素等进行编程,并将软件与AutoCAD链接.即把一种类型的图素用一个参数化函数,绘图时只需在对话框中选取轴类零件图素(能连续调用图库),按从左到右的顺序,输入参数即可自动进行轴类零件图形的拼绘.对快速完成的参数化设计图形文件进行格式转化,上载实现网络图形,进行图形浏览和平台无关的零件特征识别,为异地设计和制造提供技术基础.     

基于BP神经网络的管材材料参数逆向识别

管材材料塑性本构参数是研究管材弯曲成形的关键因素之一。对于大直径管材的力学性能,可通过取样拉伸试验测得材料的应力应变曲线与弹性模量;对于小直径管材的材料参数,则较难直接通过实验测得。该文利用ABAQUS有限元软件,对小直径厚壁管材绕弯成形及回弹过程进行数值模拟,提出基于BP神经网络算法与数值模拟仿真实验相结合的管材材料参数逆向识别的方法,实验数据的对比表明,该方法能够有效的预测管材材料参数。     

考虑橡胶衬套超-粘弹性的动态参数识别

以某车麦弗逊悬架控制臂橡胶衬套为研究对象,建立了基于橡胶衬套超－粘弹性本构模型的有限元仿真模型,并将动态特性仿真结果与试验数据进行对比;利用动态特性试验数据,采用仿真软件识别得到与橡胶衬套匹配度较高的频域粘弹性本构模型参数;结合非线性有限元软件分析得到橡胶衬套动态特性迟滞回线和阻尼角信息,完成橡胶衬套动态参数识别。     

基于热源参数反向识别的定向能量沉积热力仿真

定向能量沉积(directed energy deposition,DED)热力仿真是有效预测沉积件残余应力和变形、优化工艺参数的重要方法,其仿真精度取决于输入参数的准确性.针对传统方法难以直接、准确获取输入参数的问题,文中以热源参数为例,提出基于支持向量机和遗传算法的参数反向识别方法,并用于精确构建实际DED工件热力...     

和种面向对象的参数化设计方法

介绍了一种基于ＡｕｔｏＣＡＤ的Ｎｏｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ机制的面向对象的参数化方法。此方法将所有的裕本细分为简单的标准对象并为各对象建立相应的反应器。反应器分为两种：形状约束反应器和位置约束反应器。前者影响标准的几何形状；后者影响对象的位置。通过Ｎｏｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ机制，当一个对象的尺寸被改变的时间，通知器将通知对应的实体和其它相关的对象，以实现尺寸驱动的参数化设计。此方法应用于模具ＣＡＤ系统的     

轴对称件智能拉深系统中的神经网络参数识别

建立了轴对称拉深件的材料性能参数和摩擦系数实时识别前馈神经网络，采用LM算法优化网络，将参数识别精度提高到一个新水平，为智能化拉深成形的。实时预测和实时控制这两个基本要素提供了前提保证，为实现整个拉深成形过程的智能化控制奠定基础。     

基于神经网络的材料性能参数和摩擦系数的实时识别

在板材拉深成形智能化控制过程中 ,为了避免缺陷的产生 ,必须适时地改变控制工艺参数 ,而最佳控制参数要根据材料的性能参数和摩擦系数来预测。根据拉深成形过程的特点及生产过程中自动化程度的要求 ,建立了材料性能参数和摩擦系数识别的人工神经网络模型。利用神经网络这种新一代信息处理工具实现了材料性能参数和摩擦系数的实时识别 ,为实现板材拉深成形过程的智能化控制奠定了基础     

工艺参数对一炉双流连续定向凝固过程稳定性的影响

利用自制的一炉双流连续定向凝固设备,以纯铝为原料,进行了工艺研究.考察了各工艺参数对一炉双流连续定向凝固过程稳定性的影响.结果表明,结晶器出口温度、结晶器形状与位置、拉坯速度、冷却能力、熔体温度等因素对凝固过程的稳定性有着显著影响,并通过影响固液界面位置及铸锭的表面质量来实现.     

6-DOF并联坐标测量机结构参数的识别与修正

首先对6-DOF并联机构坐标测量机的组成结构及工作原理进行了介绍,然后针对该坐标测量机的运动特点,提出了一种基于逐次逼近算法的结构参数识别与修正方法.该方法以最小二乘逐次逼近算法为基础,以寻找6自由度并联机构坐标测量机的43个主要结构参数为目的.文中对所提算法的求解过程进行了详细的论述,并通过计算机仿真计算,对结构参数的识别与修正结果进行了验证.仿真结果表明,所提出的逐次逼近算法能够充分利用目标函数值的信息,优化搜索过程具有较强的方向性和目标性,且收敛速度较快.采用该方法对6自由度并联机构坐标测量机的结构参数进行识别与修正以后,可使该坐标测量机的测量精度得到明显改善.