CB3463六角车床液压卡盘回转油缸的改进

CB3463六角车床液压卡盘采用的是固定油缸,如图1所示。因为油缸与活塞都不随主轴旋转,只有拉杆转动,所以固定螺母1极易松动,经常自行松脱而需停车修理,以致影响生产。以后生产厂又在CB3463-1产品上改用旋转油缸(见图2),虽较前有所改进,但从使用和维修的角度看,仍有不足之处。现     

变速箱性能试验台控制系统

介绍了一套完整的变速箱性能试验台的控制系统,有一定普遍性.     

基于SOGWO的电力系统稳定器参数优化

电力系统稳定器(Power System Stabilizer, PSS)是抑制电力系统低频振荡的主要手段。提出选择反向运算灰狼优化(Selected Opposition-Based Grey Wolf Optimizer, SOGWO)算法对PSS进行参数优化。首先,选择典型的PSS实现类型,并设置优化过程的目标函数。其次,利用选择反向学习算法加快搜索速度,增强灰狼算法的全局搜索性能。最后,应用IEEE四机两区域系统模型验证所提方法的有效性。此外,分别对PSS参数进行PSO、GWO、SOGWO的100次优化,由统计出的阻尼比最大值、最小值、平均值以及标准差数据可知：三种优化算法均能较好地避免陷入局部最优并快速收敛,而SOGWO优化PSS参数的鲁棒性更好。     

国际工程PPP项目财务风险治理策略组合优化研究

实践中国际工程财务风险治理的研究远远滞后于财务风险评估的研究,特别是PPP实施后出现的新风险,对这些风险治理的研究非常少,因此在国际工程项目中如何选择最优的财务风险治理组合是非常值得研究的问题。分析了国际工程PPP项目财务风险的差异性,建立了财务风险的指标衡量体系。在此基础上评估财务风险指标对国际工程整个项目收益损失的影响程度,利用马克维茨投资组合理论计算出在不同风险治理权重组合下财务风险收益损失影响程度和风险大小,并提出了对财务风险的治理建议。     

利用收缩估计t电波到达方向

收缩阵由以规则结构排列的处理单元组成,共中的三角阵用以实现一系列Ｇｉｖｅｎｓ旋转,Ｇｉｖｅｎｓ旋转可以对数据矩阵进行了正交三角化变换,三角化数据矩阵用于电波到达方向的谱估计十分方便,文中首先介绍了Ｇｉｖｅｎｓ旋转,在此基础上讨论用收缩阵实现电波到达方向估计的算法,最后通过计算机仿真给出了不同情况下到达方向估计的结果结果,表明收缩阵谱估计测向具有良好的测向精度和分辨率。     

变电站辅助设备监控发展综述

变电站是电网系统中一个重要的环节,辅助设备是辅助变电站安全运行的现场传感及控制设备,辅助设备监控对变电站的安全运行有着重要作用.现阶段关于变电站一次设备的监控系统已逐步实现标准化,关于辅助设备的监控还在不断发展中,为此主要从辅助设备的五个方面介绍辅助设备监控的发展状况.     

狭窄弯曲航段自动航迹控制方法研究

针对狭窄弯曲航段人工操船难度较大的问题,研究该环境下的自动航迹控制方法。为优化传统PID控制参数,引入最优控制策略,提出最优PID航向控制方法,可随船速和外界环境的变化实时调整PID参数。为精确控制航速以提高舵效,提出基于二分法的航速控制方法。考虑航向、航速控制二者的耦合关系,提出基于模型预测和反馈补偿的航迹控制方法。以蓝塘海峡出港航道为实验水域,在该水域分别进行了静水和环境干扰下的对比仿真实验。结果表明：静水中最优PID的最大航迹偏差为2 m,传统PID的最大航迹偏差为8 m,最大航速偏差为0.21 kn;风速12 m/s、波幅3 m、流速1.2 m/s环境干扰下,最优PID的最大航迹偏差为23 m,传统PID的最大航迹偏差为48 m,最大航速偏差为0.25kn;航迹控制方法与“先减速再加速”、“挂高取矮”等实践做法相一致。     

基于反向学习的群居蜘蛛优化WSN节点定位算法

针对启发优化算法在WSN节点定位问题中定位精度不高和收敛速度较慢的缺陷,提出基于反向学习的群居蜘蛛优化WSN节点定位算法.为减少前期随机搜索,所提出算法首先通过Bounding-box方法得到未知节点可能存在的区域,在该区域初始化启发个体,并将加权中心反向学习策略与群居蜘蛛群优化算法相结合,求解未知节点估计位置,提高算法全局搜索能力.仿真结果表明,相比于传统算法,所提出算法收敛速度更快,节点定位精度更高.     

均热温度对Ti-V复合微合金钢组织演变和硬度的影响

利用OM、SEM、Vickers硬度计等手段研究了均热温度对Ti-V复合微合金钢组织转变及硬度的影响,并阐明了组织演变和硬度变化的原因。结果表明,Ti-V钢不同均热温度淬火后组织均为马氏体。随着均热温度由1000 ℃升至1250 ℃,Ti-V钢的硬度由333 HV降低到212 HV,原始奥氏体晶粒尺寸由52 μm升至209 μm。全固溶温度以上时,仍存在少量TiN粒子,且随温度升高逐渐溶解,其对晶界的钉扎作用是阻止晶粒长大的主要因素。Ti-V钢原始奥氏体尺寸对硬度的影响随其尺寸的增大逐渐减小,均热温度应选择1220 ℃以下,以避免粗大晶粒。     

数据-知识融合的水利工程建设安全风险灰色因子分解机预测模型

【目的】已有的数据驱动的水利工程建设安全风险预测方法对领域知识的挖掘和利用不足,预测结果的准确性和可解释性有待进一步提高。为了构建数据-知识融合的水利工程建设安全风险预测模型,【方法】将灰色聚类与因子分解机相结合,提出了一种融合领域知识的灰色因子分解机。首先,引入基于可能度函数的灰色聚类表征水利工程建设领域专家有关安全风险的先验知识。然后,将先验知识以参数的形式嵌入到因子分解机中,构建出数据-知识融合的灰色因子分解机。最后,基于随机梯度下降构造模型参数的求解算法,并结合实例对模型的有效性进行验证。【结果】实例应用结果显示,与传统因子分解机相比,灰色因子分解机的准确率、精确率、召回率和F₁值均得到了不同程度的提升。与支持向量机、深度因子分解机等其他基准模型相比,灰色因子分解机同样具有更好的预测性能。【结论】这表明,数据-知识融合驱动的灰色因子分解机模型能够更加准确地预测出安全风险,从而为水利工程建设安全风险管控提供更好的决策支持。