实验室CNAL认可工作的实践与体会

实验室认可是实验室提升质量管理水平、获得社会认同的一项重要工作.在市场经济中,实验室是为贸易双方提供检测服务的技术组织,实验室需要依靠其完善的组织结构、高效的质量管理和可靠的技术能力为社会与客户提供检测服务.而实验室认可是对实验室有能力进行指定类型的检测所做的一种正式承认.     

智能控制研究的发展及应用

首先介绍了智能控制的产生和发展过程;其次对智能控制在几个典型领域的应用情况进行了讨论,分析了当前研究的热点问题、研究方法与取得的成果;最后结合导弹的飞行特点和导弹武器系统的控制要求,从模糊控制、神经网络和遗传算法三个方面对智能控制在导弹武器中的应用进行了分析,并对智能控制的发展进行了展望。     

优化施工组织设计合理确定工程造价

在竞争日益激烈的市场环境下，施工企业为了生存和发展。就必须编制一份具有竞争力的投标书。通过对投标标书如何编制的论述，指出不断优化施工组织设计是施工企业承揽更多施工任务的重要环节。     

基于薄板样条插值的弯曲笔触神经绘画与风格化方法

近年来,图像生成技术取得了令人瞩目的发展,目前的图像生成方法大多以像素填充的方式生成图像,缺乏艺术家逐笔绘制的过程,使其在局部笔触细节与纹理上与真实艺术作品有所不同.神经绘画致力于模仿人类艺术家以画笔为单位,逐笔绘制的作画过程.现有的神经绘画方法大多使用贝塞尔曲线或者笔触模板进行仿射变换来模拟真实笔触.然而,贝塞尔曲线纹理的缺乏以及仿射变换的线性性质,导致生成的笔触在纹理或者形状上存在较大的限制.为了更好地模拟真实笔触的纹理与形状,本文提出了新的基于薄板样条插值的弯曲笔触参数模型,通过对真实笔触模板先后进行弯曲与仿射变换,可以生成更加真实、多样的笔触图像.此外,本文提出了层次化的笔触优化方法,将整幅图像分解为由大到小的多个笔触,能够有效提升模型对图像整体架构与局部细节的绘画能力.最后,本文将提出的方法拓展至风格迁移中,实现了较好的风格迁移效果.定性与定量的实验表明,本文所提出的新的笔触模型与优化方法在神经绘画及风格化任务中都超越了已有的最佳模型.     

翼片式空气流量传感器翼片形状的研究

针对目前翼片式空气流量传感器在工作过程中存在压力损失较大的缺点,通过对汽车进气管道内气流状况的分析,明确造成压力损失较大的主要原因是翼片面积过大。将翼片面积缩小为原定面积的20%后,分别对等翼片面积时圆形翼片、扇形翼片、弓形翼片、部分圆环翼片等4种不同形状下的对应转动力矩进行了计算。对比得出采用弓形翼片在相同压力损失下可获得最大转动力矩,此力矩能够满足怠速时流量的测量,为新型翼片式空气流量传感器翼片的设计提供了重要的依据。     

基于CSO-SVM的数控机床主轴热误差建模

针对数控机床多热源所致的温升与主轴热误差之间复杂的非线性关系问题,提出一种鸡群优化（chicken swarm optimization, CSO）算法与支持向量机（support vector machines, SVM）相结合的主轴热误差预测模型（以下简称热误差模型）。以某精密数控机床的主轴单元为研究对象,采用五点法对其在空转状态下的轴向热变形进行测量,并借助热电偶传感器对机床的4个关键温度测点的温度进行采集。以SVM为理论基础,随机选取75%的数据样本进行训练,进而构建主轴热误差模型。其中,利用CSO算法优化SVM模型的惩罚参数c和核参数g,以提升热误差模型的预测能力及鲁棒性。以余下的25%的样本作为测试数据集,对所得热误差模型进行验证。利用CSO-SVM模型对不同工况下主轴的热误差进行预测,并将预测结果与测量结果进行对比。结果表明：当主轴转速为3 000 r/min时,CSO-SVM模型的平均预测精度高达97.32%,相较于多元线性回归模型和基于粒子群优化的SVM模型分别提升了6.53%和4.68%;当主轴转速为2 000, 4 000 r/min时,CSO-SVM模型的平均预测精度分别为92.53%、91.82%,表明该模型具有较高的预测能力和良好的鲁棒性。CSO-SVM模型具有较强的实用性和工程应用价值。     

加工中心电主轴整机动力学有限元建模与实验研究

对加工中心电主轴整机主轴-轴承-电动机-轴承座等进行动力学有限元建模,并通过物理实验对整机模型进行了验证。对比有限元分析结果与物理实验结果表明:前3阶固有频率吻合程度高,误差较小;频率在3 kHz以上时,误差显著增大。通过物理实验的验证表明:建立的有限元模型在预测电主轴低阶固有频率是有效的,该分析模型对主轴的动力学响应、结构优化设计等有着重要的意义。     

家庭基站中基于随机矩阵的能量动态检测频谱分配机制

针对家庭基站和宏基站并存的情况下会导致相互干扰以及协调使用频谱需要信令开销问题,提出了一种基于随机矩阵的频谱分配机制。该机制将动态的检测空闲频谱点的频谱感知技术应用于家庭基站和宏基站共存网络中,家庭基站在一个时间段内接收各个频点上的信号,利用随机矩阵能量动态检测频谱可用性,实时感知网络中的频谱空洞,生成可借用频谱点集合,选择业务请求用户服务质量高的家庭用户借用该集合。该方法以复杂度为代价,避免使用信令交互找到可用频谱,从而减少了网络信令开销。仿真结果表明所提机制能够提高网络容量和公平性以及网络链路效率。     

基于IES的切削颤振孕育期信号降噪方法

切削颤振孕育期介于稳定切削与颤振爆发之间,该阶段切削力信号中颤振特征具有典型微弱信息特性。采用基于总体经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition, 简称EEMD）与奇异值分解（singular value decomposition, 简称SVD）相结合的方法对颤振孕育期信号进行降噪时,大多存在噪声剔除不充分或微弱目标特征信息失真等问题。首先,通过引入功率谱密度（power spectral density, 简称PSD）与常相干函数（common coherency function, 简称CCF）对EEMD降噪机制进行改进,使微弱目标特征所在本征模态函数（intrinsic mode function, 简称IMF）分量得到有效提取;其次,借助池化原理（pooling principle, 简称PP）降低IMF分量复杂度,并联合SVD对其实施分块降噪,以实现对微弱目标特征中所含噪声进行有效消减;最后,耦合上述改进并重构信号,可面向微弱目标特征信号形成基于改进EEMD?SVD（improved EEMD?SVD,简称IES）的降噪方法。分别利用IES与EEMD?SVD对Rossler混沌信号进行降噪处理,并通过比较信噪比、均方误差及平滑度等降噪评价指标,对所提方法在降噪有效性及信息保真度方面的优势进行量化验证。在此基础上,再次借助所提IES方法对变轴向切深铣削实验中颤振孕育期铣削力信号进行降噪分析。结果表明,该方法能显著抑制颤振孕育期信号噪声,并能有效避免微弱颤振特征信号失真问题。     

东海写传奇——舟山多端柔性直流输电示范工程建设一线直击

正蓝天白云,青山大海。一条条银龙穿行山间,一基基铁塔牵手相连,山脚之下便是一座换流站,背山靠海,白绿相间的墙面在蓝绿交错的岛礁之间,犹如碧海之中的一颗明珠,浑然天成,成为海天之间一道靓丽的风景线。近日,笔者来到舟山多端柔性直流输电示范工程换流站施工一线,探访工程建设点滴历程。软骨头上有硬标准连挖坑都是技术活舟山多端柔性直流输电示范工程共有定海、岱山、衢山、洋山、泗礁5座换流