基于仿增量算法的圆度误差快速准确评定

提出按最小外接圆法和最小区域法评定圆度误差的仿增量算法.将工件轮廓看作一个点集,并在其中建立可以确定圆(环)的子集.若子集确定的圆(环)包容原点集,则可得到相应的圆度误差;否则每次给子集增加一个在包容区域外的点构成新子集,确定包容新子集的圆(环)并去掉其中不在圆(环)边界上的点.证明了该算法是单调收敛的.同时还提出以按最小外接圆法评定圆度误差时在包容边界上的点为最小区域法初值的新思路.该算法概念清楚、模型简单,易于在计算机上实现.几个实际零件圆度误差的评定验证了算法不仅正确,而且结果准确,耗时极少.     

熵最小算法解析玫瑰精油GC/MS混合谱中的未知组分

熵最小算法是一种化学计量学算法,它根据实验数据本身就可以从混合谱中重建出纯谱。本研究采用熵最小算法对玫瑰精油GC/MS图谱中的2个共流出峰进行分析,从这些共流出峰中重建出8个纯谱和它们的总离子流浓度,并通过NIST数据库比对定性了其中4个组分。熵最小算法能够快速分析共流出峰中的组分,提高天然产物的分析效率,可应用于天然产物、中药、食品等体系的快速分析。     

三种紫苏子的红外光谱分析与鉴定

采用红外光谱三级鉴定法和整体解析法对来源地均为河北的三种紫苏子进行分析研究。结果显示:三种紫苏子样品红外光谱中,都有2927,2854,1745,1160 cm~(-1)附近表征油脂类的主要特征峰以及1655和1535 cm~(-1)附近表征蛋白质的主要特征峰。但三种紫苏子油脂与蛋白质特征峰的相对高度差异较大,说明二者在三种紫苏子中的相对含量不同。二阶导数红外光谱中,出现了1709 cm~(-1)附近属于有机酸类的特征峰;此外,三种紫苏子样品在1720~1530 cm~(-1)、1400~1020 cm~(-1)波段的谱峰有显著差异。二维相关红外光谱中,三种紫苏子样品在1400~1800 cm~(-1)、900~1300 cm~(-1)两个波段主要自动峰位置差异不大,不同之处在于自动峰间的相对强度。运用红外光谱三级鉴定和整体解析法可快速、全面分析鉴定三种紫苏子,为紫苏子种质鉴别和紫苏资源的开发利用提供研究思路和方法。     

电场作用下染料掺杂液晶器件的激光辐射

通过在向列相液晶TEB30A中掺杂激光染料DCM和手性剂CB15制作了平面排列态液晶器件.采用Nd:YAG倍频532 nm波段激光作为泵浦光源,测量分析了平行于液晶器件表面方向的受激辐射光谱.当泵浦光较弱时,观察到了染料DCM较宽的荧光辐射谱;随着泵浦光的逐渐增强,辐射谱带逐渐变窄,辐射峰中心波长约为610 nm,最小...     

滚动轴承故障诊断的自适应包络谱谱峰因子算法

表征滚动轴承故障特征的周期性冲击,特别是在故障早期阶段,常常被噪声和其它结构振动所淹没,从而难以辨别。共振解调被广泛用于滚动轴承故障冲击特征提取,但其滤波频带的参数选择常需要一定的先验知识。针对现有的频带优化方法的不足,本文提出一种基于包络谱谱峰因子和复平移Morlet小波滤波的自适应共振解调方法-自适应包络谱谱峰因子算法。包络谱谱峰因子(Crest factor of envelope spectrum,CE)定义为包络谱在一定范围内的最大值和有效值之比,能有效度量信号中周期性冲击强弱,结合粒子群优化算法的寻优特性,对Morlet小波滤波器中心频率和带宽参数进行优化。将包络谱谱峰因子作为适应度函数来比较不同参数组合下的滤波效果,根据适应度函数值最大原则选取Morlet小波滤波器参数。仿真信号、实验信号以及工程实际信号分析验证了该方法在共振解调最优频带选取中的有效性和优越性。     

并联构型装备几何参数可辨识性研究

以6自由度并联构型装备为例,研究了基于误差子集检测信息的几何参数辨识问题.在数学上严格证明造成误差雅可比矩阵奇异的原因,并提出了一种基于最小误差子集检测信息的运动学标定方法.该方法仅需检测末端历经所有可能自由度时关于某一平面的平面度误差、在平动时关于该平面内任意直线的直线度误差以及在初始位形下的姿态误差便可辨识出系统的全部几何参数,具有经济、高效且适用于少自由度系统的特点.     

复合FFT插值

现有的插值FFT一般仅利用谱峰附近最高/次高谱线对。为了降低估计方差,首先,利用谱峰附近4条谱线给出3个估计式;然后,对其加权平均。给出了使方差最小的优化权系数,以及优化后的方差。理论分析表明:新方法的方差小于Quinn方法;在整周期采样的情形下,新方法方差只有Quinn方法的4/9。采用仿真算例对新方法进行了考核,结果表明:在高信噪比(SNR,50dB)且非整周期采样条件下,模拟方差与理论解一致;就所模拟的范围(SNR低至0dB),模拟方差超过理论解最大仅有25%。     

基于SK-MOMEDA的滚动轴承微弱故障特征提取

针对滚动轴承早期周期性瞬态冲击不明显及谱峭度在低信噪比情况下分析效果差的问题,提出多点优化最小熵解卷积(Multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,MOMEDA)和谱峭度相结合的轴承微弱故障特征提取方法.首先,采用MOMEDA作为前置滤波器对含有强...     

室内道路模拟试验中迭代目标谱的选择方法

进行整车室内道路模拟试验时,迭代目标谱的选择是关键一步,目前通用的方法是选择中值损伤谱作为迭代目标谱,以某轿车在汽车试验车采集到的载荷谱为例,阐述了一种最小标准差谱作为迭代目标谱的载荷谱的选择方法,并在数值统计分析、雨流循环损伤分布、冲击响应谱和频域疲劳损伤谱四个方面对最小标准差谱和中值损伤谱进行了对比分析,结果表明:最小标准差谱优于中值损伤谱。最后通过进行整车室内台架试验,验证了结论。     

基于马尔可夫蒙特卡罗子集模拟的可靠性灵敏度分析方法

在小失效概率可靠性分析子集模拟法的基础上,提出基于马尔可夫蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)子集模拟的可靠性灵敏度分析方法.在子集模拟的可靠性分析中,通过引入合理的中间失效事件将概率空间划分为一系列的子集,从而将小的失效概率表达为一系列易于模拟求解的较大条件失效概率乘积的形式,然后利用MCMC抽取条件样本点来估计条件失效概率.基于MCMC子集模拟的可靠性灵敏度分析,是将失效概率对基本变量分布参数的偏导数转化成条件失效概率对基本随机变量分布参数的偏导数.给出了偏导数通过MCMC模拟的条件样本点进行估计的原理和步骤,推导得出可靠性灵敏度分析的计算公式.利用简单数值算例和工程算例验证所提方法,算例结果表明:基于MCMC子集模拟的可靠性灵敏度分析方法有较高的计算效率和精度,对于高度非线性极限状态方程问题亦有很强的适应性.     

基于FBG和BP神经网络的声发射定位方法

针对传统基于神经网络的声发射定位选择的样本不具有广泛代表性的问题,提出了基于光纤布拉格光栅(fiber Bragg grating,简称FBG)传感和反向传播(back propagation,简称BP)神经网络的声发射定位技术。该方法使用提取的窄带信号间时差作为样本,无需考虑损伤特性及波速对定位的影响,同时使用Levenberg-Marquardt(简称LM)算法训练样本,提高了BP神经网络的训练速度。在500mm×500mm的铝合金板上进行实验,声发射定位的平均误差为6.65mm,验证了该方法的有效性和准确性。     

无线数字传感器网络节点

针对设备状态监测过程中数据传输的特点，设计了采用数字传感器对温度和加速度信号进行采集的无线传感器网络节点。文中概述了节点的构建过程，介绍了所选传感器的特点和应用设计，给出了提高无线通讯可靠性和传输速率的方法。最后，通过实验验证了节点的可靠性和稳定性，并给出了提高传感器测量精度的方案。     

基于模糊神经网络发动机状态监测警报系统的建立

针对传统的依靠单一参数对发动机进行状态监测的不足,利用模糊神经网络处理不确定性复杂问题的能力,融合多种监测参数的信息,建立了基于趋势分析的5级状态监测警报系统.首先从铁谱、振动和性能参数三方面优选监测参数,通过对大量历史数据的统计分析得到各监测参数的界限值,建立了发动机失效程度逐级递进的5级状态监测标准.然后建立隶属函数,通过计算隶属度实现了输入样本的模糊化.最后设计神经网络的结构,利用历史数据训练网络.通过对实例结果的分析证明了该模型的实效性.     

基于改进灰色神经网络的液压泵寿命预测

改进了GM(1,1)模型,提高了其精度和适应范围;将改进的GM(1,1)模型与神经网络预测模型相结合来构建灰色神经网络组合预测模型;提出了基于支持向量机的液压泵寿命特征启发式搜索策略,以液压泵寿命特征参数特征集的交叉验证错误率为评价指标,从液压泵的特征参数（振动、压力、流量、温度、油液信息等）中选取寿命特征因子;运用小波阈值降噪法进行降噪处理,提取典型的小波包能量特征作为模型的输入。以齿轮泵为例,将改进的灰色神经网络预测模型与原始GM(1,1)模型和改进GM(1,1)模型比较可知,灰色神经网络预测模型预测精度最高,达到98.42%。     

关于精确平均点度随机网络仿真模型的研究

为提高仿真模型的可信度，提出了一种随机网络生成算法。研究内容包括：随机节点的区域性分布，中心节点、OVERLAY功能节点的选择，实验推演新的概率连通公式，增加点度分类约束策略及随机网络快速连通策略等。在算法基础上建立了具有精确平均点度的随机网络仿真模型。对该随机网络仿真模型的性能做了一定的阐述、模拟和分析，表明该模型是通用性的、可定制的。与现有算法相比，该算法收敛性好，并能线性逼近所模拟的实际网络。     

基于模糊神经网络的气体密封故障诊断

针对传统的依靠单一参数对密封状态监测的不足,利用模糊神经网络处理问题的能力,综合多种密封参数的信息,建立针对密封状态监测的模糊神经网络系统,提出基于模糊神经网络的故障诊断的方法。该方法确定泄漏量、端面温度、气膜厚度、阻封气泄漏量作为密封的监测参数,并确定各个参数的隶属函数;通过大量的历史数据、MAT-LAB模拟数据和专家知识分析得到各个特征参数值和修正值,建立5种密封状态的输出模式;通过隶属函数实现输入样本的模糊化;通过MATLAB编程来设计、优化神经网络结构,利用历史数据训练神经网络。通过实例分析验证了建立的模糊神经网络的实效性。     

X70管线钢环焊接头CTOD断裂韧性的神经网络

CTOD断裂韧性是最受关注的环焊接头性能之一。本文选择了2层神经元的神经网络结构,采用S型激活函数,将板厚、预热温度、线能量、取样位置作为神经网络的输入,将环焊接头的裂纹尖端张开位移CTOD值作为网络的输出,通过BP算法的网络学习,采用VC语言建立了X70管线钢环焊接头CTOD与环焊工艺之间的神经网络。采用实验法对所建立的神经网络的可靠性进行了验证,网络的预测结果与实验值之间有很好的对应关系。     

吸收式制冷系统换热网络优化

针对目前吸收式制冷系统消耗公用工程大,整机效率不高的问题进行了换热网络投资与公用工程联合优化,即首先通过夹点分析建立合理的换热网络,再计算选择最小传热温差等决策变量,通过建立并求解相应的非线性目标函数,编写计算程序得到联合优化结果.该方法对于合理设计吸收式制冷机系统,有效利用公用能源,提高系统整体效率有指导意义.     

QTT 主动面系统控制网络初步设计

110 m 口径全可动射电望远镜(Qitai radio Telescope, QTT) 使用主动面调整技术修正天线因重力、温度等造成的天线表面形变,提高天线高频工作下的接收效率。主动面系统作为一种多节点控制网络,需要对其通信技术及网络拓扑进行合理设计,满足功能和性能的需要。通过分析国内外采用主动面技术的大口径射电望远镜的控制网络形式,并对比了典型工业以太网与现场总线的优劣,采用工业以太网作为控制网络的通信协议。分别基于Ethernet Powerlink 和EtherCAT 两种工业以太网技术设计了QTT 主动面分布式控制网络。     

基于人工神经网络的最大充放电功率预测方法研究

针对混合动力汽车中镍氢电池组模块,通过人工神经网络算法预测出其在下一时刻的最大充放电功率值.首先,通过查匹配表获得目标值与SOC(剩余电荷量)、电压、温度的对应关系,再选取与目标值相关联的SOC、电压、电流、温度,加上上一时刻预测出的最大充放电功率值作为该人工神经网络的输入变量,通过实验对人工神经网络结构算法进行设计优化.最终得到最大充放电功率预测用人工神经网络模型,经实际数据测试分析,其误差小于8％.此预测对于混合动力汽车在启动和爬坡控制策略有重要的实用意义.