多学科设计优化的新成果-ATC法及其应用

目标级联法是一种解决大规模系统优化的多层次多学科优化方法,此方法把父系统的目标分为几个子目标,并把子目标不断传递给子系统分别优化.在优化过程中,响应、连接变量、局部变量在设计模型和分析模型中互相作用,最终获得整体最优解.在比较常规多学科设计优化方法的基础上,着重描述目标级联法的原理和数学模型,并介绍了目标级联法在工程中的应用.     

基于自适应PID控制器的平面一级倒立摆的研究

倒立摆是一个强耦合、严重不稳定的系统,其背景来源于火箭发射等课题.在该系统中,PID控制器常常被采用.由于该系统在建立数学模型时次要的因素被忽略了,实际上是一个非线性系统;为了提高系统的控制性能,根据计算智能逼近非线性系统的功能,设计一个RBF神经网络控制系统,实现对常规PID控制器的参数进行自适应整定.最后使用BC++编写系统的控制程序,通过实物控制验证基于RBF神经网络的PID控制器参数的自适应整定的系统具有较好的瞬态性和鲁棒性.     

基于面向对象遗传算法的柔性车问调度研究

针对柔性车间作业调度问题,基于面向对象思想设计了一种遗传算法.该算法将实际操作封装成基因类,工件封装成工件类,机床封装成机床类,调度方案封装成染色体类,基于堆栈思想设计了染色体的创建方式,提出了全新的染色体解码方式及变异方式.通过仿真实例证明了该算法的有效性和实用性.     

一种基于模糊神经网络的开放性智能控制体系结构

介绍一种由组织级、智能协调级和模糊神经控制级组成的加工过程递阶智能控制体系结构,该结构集多传感器信息融合、多种智能技术和人机协作于一体     

基于最大熵准则的加工过程神经网络建模

传统BP算法收敛速度慢、产生局部极小点的原因之一是该算法采用的是均方误差准则。为了改进BP算法的不足,提出基于最大熵准则的BP算法,并应用于加工过程的神经网络建模。仿真表明：基于最大熵准则的BP神经网络建模,其辨识精度优于一般BP算法神经网络建模。     

低压铸造液面加压系统模型的不确定性及其控制

低压铸造液面加压系统的模型具有不确定性和时变性。研究表明，用Ziegler-Nichols稳定边界法设计其控制系统时，不能确保满足所要求的性能指标，而采用约束优化法可较好处理模型的不确定性和满足所需的性能要求。     

巧增微机光电测速系统

利用一简单的光电发射及接收电路,将转速变为电脉冲并输入微机,形成一精确的微机测速系统。本文介绍了系统硬件和软件,并对测速精度进行了讨论。     

改进后的WLZ系列离心铸管机

改进后的ＷＬＺ系列离心铸管机采用了电磁调速电机，实现无级调速；采用全液压驱动及专用铸铁主机底座，运行平稳、噪声小；采用可编程序控制器控制，自动化程度高，适应性强。     

基于侧向连接Sanger算法实现微钻头棱边投影的拟合

针对微钻头的圆角、外径等的检测,研究了微钻头棱边投影的拟合方法.首先,采用印刷电路板(PCB)微钻头高精度自动化检测系统采集图像.在对微钻头棱边投影的椭圆方程进行拟合时,以采样点坐标的组合矢量坐标到超平面距离的平方和为目标函数.然后,根据求解目标,设计一个有侧向连接的Sanger网络,以采样点坐标组成的矢量坐标为San...     

面向五自由度机器人的新型控制算法研究

在传统机器人运动学分析方法的基础上,对机器人运动学方程进行了简化。根据简化后的运动学方程构造了一种新的运动学分析算法。以该算法为核心,设计了一种软件化的五自由度步进电机机器人控制器。该控制器能够依据输入的空间坐标信息按照新设计的算法计算各关节变量,根据驱动电机特性通过并口发送控制脉冲控制机器人运动。计算实例验证了所设计的算法和五自由度机器人控制器的可行性。