基于分形理论的RIFLE线表面磨损动态模型

根据实测数据得出分形维数D随着枪支发射子弹量变化的动态方程，并分析了尺度系数G的变化规律．应用分形几何理论和分形接触模型公式，建立了枪管RIFLE线表面磨损率与枪支发射子弹量之间的动态预测分形模型．其动态预测趋势与实验数据吻合．从而为枪管RIFLE线磨损的检测提供了新的思路。     

制动器摩擦衬片磨损量的等维灰色预测

为评估制动器摩擦性能和工作可靠性,采用灰色系统理论分别建立了摩擦衬片磨损量预测的灰色GM(1,1)模型及等维灰色GM(1,1)模型(包括等维灰数递补GM(1,1)模型和等维新息GM(1,1)模型).计算结果表明,灰色预测模型的计算值与实际测定值之间非常接近,而等维灰色预测模型较单一GM(1,1)模型在多步预测时具有较高的精度;等维新息GM(1,1)模型较等维灰数递补GM(1,1)模型具有更高的预测精度,其具有动态性,可对摩擦制动器的工作状态实施在线实时监控.     

表面磨损的动态分形模型研究

由于表面形貌的分形维数Ｄ和尺度系数Ｇ会随着零件表面的磨损发生变化,故应用切比雪夫多项式来表征磨损表面分形维数Ｄ的动态变化规律,分析尺度系数Ｇ随零件表面磨损的变化趋势,并提出一组磨损率动态预测分形模型。仿真试验表明,磨损率动态预测曲线与同条件实验结果表致,且更精细。     

一种应变式六维力传感器的动态设计

以欧拉-伯努利梁的动力学为基础，建立十字梁六维力传感器的动力学模型，以该动力学模型为基础分析传感器各个方向的固有频率，探讨传感器的动态设计问题，并探讨了传感器维间耦合的本质关系。用有限元分析方法证实了建立的解析模型的有效性，传感器的解析模型可以作为传感器主动设计和优化设计的依据。     

基于主成分分析法与模糊算法的芯片固化温度建模方法

芯片成型过程中温度的实际分布往往对芯片质量具有决定性作用，而其过程中的温度场分布呈明显的空间和时间分布，并且存在很强的非线性动态特性，这些因素严重影响着传统机理模型对芯片固化温度建模与预测的准确性。此外，工业互联网在分布参数过程中的应用提高了数据采集的效率和质量，为分布参数过程的数据建模提供了基础。针对上述情况，提出了一种基于温度的低维温度模型，实现对芯片固化成型过程中温度的非线性时间和空间动态分布的有效建模。首先，利用核化的主成分分析法（PrincipalComponent Analysis,PCA）对非线性空间特征进行全局处理，在最小化信息损失的前提下，将无限维的空间动态分布转化为有限维的空间基函数。在此基础上，通过将系统的时空数据在空间基函数（SpatialBasisFunction,SBF）上投影，得到表征系统非线性时间动态的时间序列；并充分考虑模糊算法在非线性建模方法的优势，建立了基于模糊算法的非线性时间模型。然后，将所获得的空间基函数与非线性模糊模型结合起来，得到了最终的低维温度场时空模型，实现了对芯片成型过程中温度场空间分布和非线性时间动态的有效重构。最后，通过晶圆快速热...     

纳米定位系统动态误差灰色模型补偿方法研究

对等步距多工位工作的纳米工作台,采用灰色模型能够同时对定位误差中的系统误差和随机误差进行动态补偿。讨论了提高灰色模型精度的方法,建立了改进背景值的等维新息GM(1,1)灰色预测模型。用5 μm步距定位误差进行了一步预测分析,结果表明该模型具有较高的预测精度;5 μm和3 μm步距的定位误差预测补偿实验表明,工作台的定位误差可以控制在40 nm以内。实验证明了灰色预测模型用于纳米定位系统动态补偿的有效性,且需要的建模数据很少、计算量小,适用于具有时变特征的精密定位系统。     

基于神经网络的数控机床结合面动态特性参数建模与仿真

采用LM算法建立了固定结合面动态特性参数预测的神经网络模型,在模型中考虑到了影响结合面特性的各个参数,选取结合面特性试验数据对神经网络进行训练,用训练好的网络对结合面特性参数进行仿真.结果表明,用BP神经网络方法建立的结合面动态特性模型能够对结合面动态特性参数进行准确的预测.     

基于道路坡度识别的混合动力汽车主动模式切换控制策略

为研究在基于道路坡度识别的前提下,单轴并联式混合动力汽车进行主动模式切换的控制策略,在Matlab上建立了混合动力汽车的整车数值模型以及道路坡度模型。在对道路坡度识别的基础上,通过模型预测的方式对下一时刻混合动力系统的车速及需求转矩进行了预测。根据需求转矩以及电池在当前时刻和下一时刻的SOC确定混合动力汽车的工作模式,在先确定工作模式的基础上以燃油消耗最小为目标函数,以动态规划算法进行实时的最优转矩分配;在保证经济性的前提下,使混合动力系统达到在即将上坡时刻"换挡",满足驾驶员的动力性和驾驶性需求。     

动态状态空间模型及粒子滤波方法在滚动轴承寿命预测中的应用研究

针对滚动轴承物理模型难以准确建立,全寿命失效样本难以获取的问题,提出一种基于动态状态空间模型的滚动轴承寿命预测方法。该方法通过改进公式,构建模型参数定时更新的动态状态空间模型。将已知的滚动轴承运行状态数据输入动态状态空间模型,应用粒子滤波算法估计滚动轴承运行状态,实现滚动轴承寿命预测。运用滚动轴承全寿命实验数据对所提出方法进行验证,并将预测结果与Gamma模型预测结果对比分析,结果表明该方法优于Gamma模型预测方法,具有较强的工程实用性。     

二维活塞式动态流量计的仿真分析与优化

二维活塞式动态流量计，其主要特点在于采用具有旋转和往复直动双运动自由度的二维活塞作为流量计量单元。介绍该流量计机械结构和工作原理后，建立了相关动态模型，并研究了该流量计自身的计量特性以及各个结构参数对该流量计动态性能的影响，包括二维活塞直径、二维活塞质量以及计量单元内计量腔体积等。结果表明，采用两个计量单元并联连接结构的该流量计流量脉动极小，减小二维活塞质量以及减小工作腔中的死腔体积可以提升流量计的动态性能，而二维活塞直径对流量计动态性能的影响是随数值先增大后减小，这为二维活塞式动态流量计提供了优化方向。     

基于LSTM-RF模型的城市道路交通流预测

交通流预测作为信号协调和出行时间预测等任务的基础,成为了交通领域的研究点。对于交通流预测问题,研究人员提出了多种方法,但这些方法大多只使用交通流数据的时域信息进行交通流预测,忽略了空间相关性对于预测目标路段流的影响,导致预测精度不理想。基于组合模型的思想提出了一种称为LSTM-RF的交通流预测模型。在交通流预测过程中,首先使用LSTM模型提取预测目标路段的时序特征,再将其预测值与采集的相邻上下游路段信息同时作为随机森林模型的输入特征,进行交通流时空相关性分析,获得最终的预测结果。并通过贵阳市车牌识别系统采集的城区132条路段的交通流数据进行实验验证。结果表明:该方法在预测精度上优于单一模型,并且预测误差相比单一模型有明显减少。     

基于车路协同的车灯自适应控制数学模型研究

为了有效减少夜间弯道中的交通事故,提出了基于车路协同的自适应车灯控制系统.以公路的停车视距,弯道曲线长度和弯道曲线转角为基础,建立了车灯水平转角与路面情况的数学模型.对该模型进行模拟后,结果表明该系统在国家车路协同技术推广中,具有广泛的应用前景.     

基于小波去噪和LSTM模型的短时交通流预测

针对现有的部分交通流预测模型仅面向单一路段进行,模型输入数据未预处理的问题,采用启发式阈值算法对小波分解后的原始交通流数据进行去噪处理,通过对路网内各路段交通流数据相关性系数计算,构造出路网交通流数据压缩矩阵。数据去噪将数据对模型的干扰降到最低,同时路网数据相关性分析又使预测在路网层面上进行了考量。利用长短时记忆(LSTM)网络在时序数据处理方面的优势,将压缩矩阵输入构造好的LSTM模型进行短时交通流预测。利用去噪处理数据和原始数据分别训练LSTM-1和LSTM-2模型,通过仿真实验,设置不同预测时间将本文提出的预测方法和其他4种模型对比,验证了相较于其他4种模型预测的准确率平均可提升10.278%,预测的准确率达到了95.58%,说明这是一种高效率的短时交通流预测方法。     

超视界路况下网联汽车的辅助驾驶方法

针对车辆前方超视界路况不易预测、驾驶员易因路况不明而错误操作车辆导致失稳等危险事故的情况,提出了一种超视界路况下的网联汽车辅助驾驶方法。设计了基于车联网实时通信技术的网联汽车辅助驾驶系统,它主要由云端服务、共享驿站和车载单元组成;研究了行驶车辆的路况信息识别方法,包括路面附着系数识别、道路曲率计算和路面坡度测量;研究了基于多车辆测量数据的路况信息融合与校正方法,建立了基于三自由度车辆的刚体力学的弯道安全车速计算模型。实车实验结果表明,所提方法能够准确测量车辆前方超视界的路况信息,并可使驾驶员提前、准确地获知超视界路况信息,特别是弯道路况信息。     

长度分形的风力机叶片在线检测与故障诊断

应用有限元分析方法,建立300w小型风力发电机组的动力学模型,通过模态分析及动力学仿真,提取风力机叶片的固有频率、振型及动力响应.应用非线性动力系统长度分形维理论,计算叶片正常运行和故障运行的动态特性数据及其长度分形维数,并作为叶片在线检测与故障识别的特征量.     

基于实时交通最优路径算法的研究

在交通路网的导航中,采集实时交通数据,建立数据道路网络拓扑结构,对传统的静态路网前提下的Dijkstra算法进行改进,使之适用于城市交通系统。新的实时交通最优路径算法,以实时路况信息为道路权重,通过实时路况数据的采集,得到符合实际情况的动态最优路径。     

Grey Relation between Nonlinear Characteristic and Dynamic Uncertainty of Rolling Bearing Friction Torque

The rolling bcaring friction torque which is characterized by its uncertainty and nonlinearity affects heavily the dynamic performance of a system such as missiles, spacecrafls and radars, etc. It is difficult to use the classical statistical theory to evaluate the dynamic evaluation of the rolling bearing friction torque for the lack of prior information about both probability distribution and trends. For this reason, based on the information poor system theory and combined with the correlation dimension in chaos theory, the concepts about the mean of the dynamic fluctuant range (MDFR) and the grey relation are proposed to resolve the problem about evaluating the nonlinear characteristic and the dynamic uncertainty of the rolling bearing friction torque. Friction torque experiments are done for three types of the rolling bearings marked with HKTA, HKTB and HKTC separately; meantime, the correlation dimension and MDFR are calculated to describe the nonlinear characteristic and the dynamic uncertainty of the friction torque, respectively. And the experiments reveal that there is a certain grey relation between the nonlinear characteristic and the dynamic uncertainty of the rolling bearing friction torque, viz. MDFR will become the nonlinear increasing trend with the correlation dimension increasing. Under the condition of fewer characteristic data and the lack of prior information about both probability distribution and trends, the unitive evaluation for the nonlinear characteristic and the dynamic uncertainty of the rolling bearing friction torque is realized with the grey confidence level of 87.7%-96.3%.     

一种珩磨加工尺寸预报的组合模型

基于对常见机械加工尺寸预报模型中的指数平滑模型和灰色预报模型特点的分析,提出了一种用于珩磨加工尺寸预报的动态指数平滑灰色组合模型SGM（αt,s0,t,1,1）,并通过理论分析和实例计算,验证了该模型综合了传统预报模型的优点,能够对柱塞套内圆的珩磨过程做出较好的描述,所得的预报值与实测值吻合程度较好,具有较高的预报精度。同时,对所提出模型的参数进行了深入的分析和计算,得出了模型参数选择的一般原则,保证了模型在实际应用当中的可靠性及较高的预报精度。