基于神经网络的数控线切割加工状态建模技术研究

研制了一种数控线切割机床智能状态监测系统，实现了特征信号的实时采集与处理，基于人工神经网络技术建立了数控线切割加工状态模型，提出了运行状态综合劣化度的概念及其量化方法，实现了数控线切割加工状态在线辨识与运行状态在线监控。实验证明，该系统能够快速采集特征信号并进行去噪声处理，所建立的加工状态模型能够正确地识别加工状态，运行状态劣化度实时客观地评价了数控线切割机床的运行状态，从而有效地避免了机床严重故障的发生．     

电火花线切割故障诊断中基于神经网络的数据融合技术

在电火花切割加工的过程中,准确判断中单个放电脉冲的放电状态是十分必要的。为此提出了基于神经网络的多传感器数据融合技术用于放电状态的判断,利用模糊神经网络作为多传感器数据融合的工具,降低了检测系统的成本,提高了检测的准确性,将其应用于自行开发的电火花线切割加工放电状态的预报系统的检测部分,在SCX－Ⅱ型数控线切割机床上证明该方法是有效和可行的。     

基于神经网络的自治水下机器人广义预测控制

针对自治式水下机器人高度非线性和时变性的特点,提出了一种基于神经网络的水下机器人广义预测控制策略．利用改进型Elman网络作为多步预测模型,在对网络学习算法进行改进的基础上,实现了Elman网络的在线学习,并提出了用于求解神经广义预测控制律的灵敏度公式．进行了具有神经网络在线学习功能和不具有在线学习功能的水下机器人的速度控制实验,并就预测控制效果进行了对比分析．实验结果表明,具有自适应学习功能的水下机器人速度控制法的精度要优于不具有在线学习功能的速度控制法,且当水下机器人动态特性发生变化时具有较强的自适应能力．     

拟动力抗震试验方法研究综述

拟动力试验方法是进行结构抗震试验十分有力且适用面广的方法。本文介绍了拟动力抗震试验方法的基本原理;对该抗震试验方法的特点进行了总结;最后对该抗震试验方法的发展进行了展望。     

基于多轴运动控制器的二轴转台控制系统

为了实现二轴试验转台的控制系统,采用工业计算机为上位机,采用开放式多轴运动控制器为下位机,建立速度内环和位置外环的双闭环结构,分析了转台核心部件的选用原则和方法.针对转台运行中负载力矩的不确定性,利用多轴运动控制器的PLC程序实现转台状态信息的监控,提出了应用自适应PID控制技术动态调整PID控制器的比例、微分、积分参数.实验结果表明:它能够有效地抑制变负载对系统的影响,提高了转台的快速响应性能和跟随误差.     

高层建筑底板大体积混凝土的裂缝控制

针对高层建筑底板大体积混凝土裂缝的原因和控制要求,从底板大体积混凝土结构裂缝控制的设计措施、材料措施和施工措施等方面进行阐述。     

水翼法推进机理及操纵技术研究

研究了水翼法推进机理和操纵技术。通过海龟运动实时状态监测,分析了水翼法推进运动特性,从水动力、流场等角度探讨了水翼法推进机理和多元协调操纵方式,建立了水翼推进水动力表达式。为研究水翼运动时流场演变及作用机理,利用Fluent软件进行了水翼运动流体动力学数值模拟,分析了流场和水翼几何参数的变化对推进作用的影响,得出了水翼运动轨迹的形态特征。研制了模块化仿水翼推进载体,进行了载体运动性能试验研究,探讨了载体运动的操纵技术。试验结果验证了水翼法推进的可实现性和仿水翼操纵技术的可行性。