数控加工中加工误差预测模型的研究

提出了一个在球头端铣加工中预测复杂曲面加工误差的理论模型.在理论模型的基础上,计算出了曲面各个部分的由刀具变形引起的加工误差.对影响加工误差的诸如切削模式、铣削位置角、曲面几何形状等各种切削状况进行了研究.最后,使用加工中心,在各种加工状况下.通过一系列实验对理论模型进行了验证.并利用计算机图形学工具对二者进行了建模仿真,结果显示理论值与实验值非常吻合.恰好证明了趣论模型在预测表面加工误差方面的适应性非常好.     

全方位机器人的重心位置预测与轨迹跟踪控制

针对全方向移动机器人存在非线性动态强耦合、实时重心偏移及难以实现高精度跟踪控制的问题, 本文提 出一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的重心位置在线预测的轨迹跟踪控制法. 首先, 建立考虑重心偏移的动力 学模型并基于LSTM神经网络训练构建其对比模型; 其次, 基于模型对比法实时估计重心偏移参数, 再基于张神经 网络(ZNN)对估计的重心偏移参数进行预测以减小估计过程引起的滞后; 最后, 基于非线性动态反馈解耦法设计数 值加速度控制算法, 且基于离散系统极点配置法分析了系统的稳定性. 仿真结果验证了所提方法相对于数值加速 度控制器与自适应控制器因能在线预测重心偏移参数完成高精度动态解耦实现控制精度的提高. 实际实验中, 所 提控制算法相比数值加速度控制及模型预测控制, 其跟踪精度明显提高, 这表明所提控制算法可显著减小重心偏移 对跟踪控制精度的影响.     

激光等离子体空泡动力学特性研究

从理论模型、实验、数值模拟三方面综合研究了液体粘度和激光能量对激光空泡产生、成长、溃灭特性的影响。理论方面,建立了一个有所改进的空泡动力学模型;实验方面,利用两套基于光纤耦合光偏转法的实验装置,研究了空泡脉动、冲击波以及射流的细节过程;数值模拟方面,采用有限差分法进行数值计算,分析了所提出模型的优越性。研究结果可为水下激光加工、激光医疗、空化空蚀相关流体力学的研究提供一定的理论和实验支持。     

基于参数反演的网络舆情传播趋势预测——以新浪微博为例

针对现有的舆情传播模型研究与实际舆情数据结合较少以及难以从舆情大数据中挖掘舆情传播内在规律的问题,提出一种基于实际网络舆情大数据采用神经网络的舆情传播模型参数反演算法。改进经典SIR传染病传播模型,构建一种网络舆情传播模型,基于该模型对实际案例进行参数反演,预测网络舆情的后续传播趋势,并与马尔可夫预测模型对比,所提算法可以精确预测舆情的具体热度值。实验结果表明,所提算法在预测性能上具有一定的优越性,可以用于网络突发事件传播的数据拟合、过程模拟和趋势预测。     

多自由度车削系统稳定性分析

车削加工是一种应用广泛的加工制造技术,如何确保加工高效率、高质量、高精度,一直是研究的热点.建立了多自由度车削模型,考虑切削宽度和主轴转速的变化,分别对单自由度、三自由度以及九自由度车削模型的稳定性进行了分析,得到了关于切削宽度和主轴转速的稳定性区域图,并通过数值方法进行了验证.结果表明:在考虑工程实际阻尼范围时,目前最常用的单自由度车刀模型所预测的关于切削宽度和主轴转速的稳定性结果,在相对较低转速区偏保守,而在高转速区的稳定性区域过大.     

基于优化插值与差值神经网络算法的硅片刻蚀深度预测模型

针对半导体加工工艺复杂、成本高、工艺数据量少,一般的人工神经网络(ANN)算法无法准确预测其加工工艺性能的问题,提出一种基于优化插值与差值神经网络(OIDNN)算法的适用于小样本的硅片刻蚀深度预测模型.首先,分别由实验得到刻蚀深度的实验数据,由计算机辅助设计(TCAD)技术仿真得到刻蚀深度的模拟数据,并划分为训练集、验证集和预测集;将TCAD模拟数据作为额外输入参数插入ANN1模型,同时,将实验数据与TCAD模拟数据的差值作为ANN2模型的输出参数,得到两份预测结果;最后将两份预测结果作为输入参数,经ANN3模型训练选择权重,得到最终预测结果.OIDNN算法在不同大小的样本数量下,所得预测刻蚀深度和实验刻蚀深度之间平均的均方误差(MSE)为0.0095μm,相较于ANN减小80％以上,相较于自适应权值神经网络(AWNN)减小85％以上.实验结果表明,所提模型可以有效提高预测的准确度,提高算法的收敛速度,并且适用于小样本的工程应用场景.     

复杂网络上的非线性负载容量模型

对网络的形成机制、几何性质、演化规律以及网络结构分析、行为预测和控制的研究产生了复杂网络学科,其中关于复杂网络级联失效过程的研究一直受到研究人员的关注.文中提出一种更符合实际网络的两变量非线性负载容量模型来解决复杂网络的级联失效问题.通过在4个不同的网络上进行仿真,验证了所提模型的有效性,发现该模型能够更好地抵御级联失效.实验还发现,所提模型在获得较高鲁棒性的情况下具有更好的性能,且投资成本较小.     

基于数值方法的内超环面齿轮齿廓离散建模

超环面行星蜗杆传动系统中的关键零件内超环面齿轮的齿面是一种复杂的 空间曲面。为了实现复杂曲面的数控加工和采用有限元方法对其进行接触分析时,能否获得 精确的内超环面齿轮的实体模型是解决问题的关键。本文针对内超环面齿轮数字化建模问 题,根据内超环面齿轮的数学模型,对其螺旋齿面进行网格划分,提出基于数值方法的内超 环面齿轮离散建模方法。该方法采用截平面蔟将内超环面齿轮模型离散成数据点云,从而获 得内超环面齿轮离散模型,为后期的复杂曲面插值重构提供了基础。     

基于有限元法的高压直流输电线路电场强度值模拟研究

为了解决现有的高压直流输电线路电场强度值模拟方法存在模拟完整度较低、误差较大的弊端,提出一种基于有限元法的高压直流输电线路电场强度值模拟方法。该方法引入有限元法并优化,以此为理论基础,根据高压直流输电线路电场强度值模拟的需求对有限元软件ANSYS进行设计,以实际高压直流输电线路为基础构建高压直流输电线路模型,基于此,采用有限元软件ANSYS实现高压直流输电线路电场强度值的模拟计算。实验结果表明,与现有的高压直流输电线路电场强度值模拟方法相比,所提方法能够提高模拟完整度、降低模拟误差,充分说明所提出的高压直流输电线路电场强度值模拟方法具备更好的模拟性能。     

基于Powell-Sabin细分的参数曲面重建方法

将复杂几何体网格转换为参数曲面是CAD几何引擎设计中的关键问题.针对赋予四边形粗剖分结构的三角网格模型,提出一种基于Powell-Sabin细分的参数曲面重建方法.首先利用均值参数化方法建立每个粗四边形结构M_T到参数域D的映射,同时得到D的三角剖分Δ;然后对Δ进行一次Powell-Sabin细分得到加细三角剖分Δ^S,并且利用M_T的几何信息构造二元一次样条函数空间S(Δ^S)中的插值函数S;对D均匀采样之后,利用插值函数S得到规则型值点作为参数曲面表面点的近似;最后建立具有光顺性质的能量函数,求解出双三次B样条曲面的控制点网格,完成曲面重建.实验给出了柱面、鞍面等基础曲面和人头模型等自由曲面的重建结果.数值结果表明,与自适应算法相比,所提方法能够捕获由给定三角网格呈现的几何细节,重建复杂模型的点距均方误差减小38%.