气压传动系统多功能组合式实验台架的设计

为了满足气压传动科研过程中"气电一体化"控制实验的需求,本项目研制了多功能组合式实验台架。通过计算机实现实验操作数据的设计、系统执行元件的控制、实验数据的处理和实验曲线的输出。与传统的气压传动实验台相比,能够实现气动系统控制过程的自动化、可视化、数字化,有效提高实验效率,显著提高学生学习兴趣。     

基于目标检测SSD算法的森林火灾监测模型研究

森林火灾监测是保障我国森林资源的重要手段,也是亟待解决的难题.该文基于TensorFlow框架,利用目标检测SSD算法结合YOLO算法中的回归思想和Faster-RCNN算法中的Anchor机制,实现森林火灾的监测报警,可辅助有关部门及时发现山火,提醒人们迅速做出灭火反应,在一定程度上减少森林火灾造成的损失.     

以十水硫酸钠为相变材料的冰晶凉垫防结块剂研究

对以十水硫酸钠为相变材料的冰晶凉垫的结块现象进行考察, 采用均匀设计和优化的方法进行冰晶凉垫防结块剂研究, 考察不同变量之间的相互关系, 得到防结块剂的最佳配方。结果表明, 在相应的取值范围内, 配方中变量之间均有较强的协同作用。最佳配方( 质量分数) 为: 十六烷基三甲基溴化铵( 0. 1 9 6%) , E DTA( 0. 1 9 4%) ,十六烷基苯磺酸钠( 0. 9 8 4%) , 聚丙烯酰胺( 1. 2 5 7%) 。当加入质量分数3%防结块剂后, 冰晶凉垫无结块现象且稳定性较好。     

不含烷基酚聚氧乙烯醚的硅油乳化剂的研究

烷基酚聚氧乙烯醚类表面活性剂具有良好的乳化作用,是硅油乳化剂的常用原料,但是其生产过程中副产物和它的最终代谢产物都有很强的毒性,不符合欧盟规定的环保型表面活性剂的标准,因此,研究了不含烷基酚聚氧乙烯醚的非离子表面活性剂复配体系的硅油乳化剂。采用均匀设计与调优软件进行乳化剂配方设计与优化,在乳化剂质量分数为7%的条件下,选用不同种类的非离子表面活性剂对乳化剂进行复配,确定各因素的取值范围,在此范围内设置适当的水平,根据因素数、水平数来选择合适的均匀设计表进行因素水平数据排布,对均匀设计表中的实验点进行实验,对所得的实验数据进行回归分析,建立回归模型,对回归方程得到优化的实验点进行实验验证,考察了表面活性剂之间的协同作用以及对乳化硅油稳定性的影响,得到了最佳的不含烷基酚聚氧乙烯醚的环保型非离子硅油乳化剂配方。     

毛纱、毛织物的预调湿和调湿时间的研讨

纺织材料的吸湿是一个普遍的自然现象,纺织材料的吸湿(或放湿)不仅会影响贸易计量、成本核算,而且会影响到材料的物理机械性能。纺织材料的吸湿量,取决于下列素因: (1)纤维的种类,如天然纤维和粘胶纤维具有良好的吸湿性,尤其如毛发类纤维的吸湿性更优于其它纤维,合成纤维的吸湿性较差,其中如涤纶、丙纶氯纶等几乎不吸湿;(2)纺织材料所处的大气条件,只有当大气中存在水分时,才能使材料的吸湿性表现出来,这是不难理解的;(3)纤维中的伴生物、油剂和低分子物也会影响纺织材料的吸湿性。上述因素中有的属于材料的固有特性,而环境温湿度可人为地加…     

基于遗传算法的导弹控制系统设计与仿真

针对导弹在气动参数变化剧烈且控制精度要求较高的情况下,控制参数难以确定的问题,提出了采用飞行全包络动态控制的方法。文中首先通过遗传算法来求解不同飞行状态和飞行环境下的控制参数的优化解,从而得出飞行包络参数表,然后通过插值查询得出在实时飞行状态下所需控制参数,以此实现动态控制,使得导弹在不同的飞行阶段都有对应的精确控制参数。文中以某防空导弹的六自由度模型为对象进行仿真研究,结果表明了该方法的可行性及良好的控制效果。     

时间依赖代价函数下的最优路径查询问题研究

作者研究了时间依赖图下,具有时间限制的费用代价最优路径的查询问题.目前有关时间依赖图上的最短路径查询的研究工作解决的是最短旅行时间问题(TDSP),这些工作都利用了以下性质:到达某个顶点的最早时刻可以通过到达其邻居的最早时刻计算得出.然而,在计算具有时间限制的费用代价最优路径时,该性质并不成立.因此,目前解决TDSP问题的方法均不能解决文中面对的问题.对此作者提出一个新的算法用于计算时间依赖图模型上的满足时间限制的费用代价最优路径.该算法适用于有向图和无向图.作者证明了算法的时间复杂度和空间复杂度分别为O(knlogn+mk2logk)和O((n+m)k).最后,作者通过真实数据集上的实验,验证了该算法的有效性.     

双层自适应快速super twisting控制算法

为提高super twising算法的收敛速度,解决现有算法存在的增益过估计问题,提出了两种自适应增益快速super twisting算法.分别通过快速终端滑模趋近律和增加线性项加快收敛速度.利用基于等效控制的双层自适应律调节增益,保证滑模存在条件的成立,同时使增益尽量的小.采用Lyapunov方法证明了新算法具有更优良的收敛特性,根据有界实引理和Schur补定理分别给出了两种算法的参数整定策略.仿真算例表明,在相同控制参数下,新算法的能耗与原算法接近,并具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性.     

基于Kriging模型的QPSO算法在固体运载火箭弹道优化中的应用

应用基于Kriging模型的量子粒子群优化算法研究了固体运载火箭弹道优化问题。该方法利用Kriging方法建立弹道计算近似模型,再引入量子粒子群算法建立了基于代理模型的优化框架。仿真结果表明,此方法可有效完成弹道参数寻优,箭体运载能力提高了38.46 kg,三级一次工作时间减少了27 s。此算法参数设置少,易于实现,能提高运载火箭综合性能,具有一定的工程应用价值。     

多维代价图模型上最优路径查询问题的研究

近年来,图数据模型被广泛地用于刻画现实世界中各种各样的实体间的复杂关系.最短路径查询是图研究领域中一类非常重要的查询并有着广泛的应用.然而,目前大多数关于最短路径的查询都是定义在单代价(权重)图模型下的.现实世界中,基于单一代价所选择的最短路径并不明智,比如路程最短的路径需要花费极高的费用.该文中,作者介绍了多维代价图模型的概念,并给出了多维代价图模型下基于函数的最优路径的定义.现有的计算最短路径的方法都利用了最短路径的子路径最优的性质:最短路径上的任意两点间的子路径是这两点的最短路径.因此,在计算最短路径的过程中,对访问过的每个顶点,只需保留起点到该点的最短路径即可.不幸的是,多维代价图模型下,当评分函数是非线性的时候,子路径最优的性质并不成立.因此,目前的方法均不能应用于多维代价图模型下基于函数的最优路径查询问题.该文给出了一个best-first search分支界限法并给出3种优化策略.进一步,给出了一个顶点过滤算法,该算法能从图中过滤掉大部分不属于最优路径的顶点.最后,用真实数据集上的实验验证了算法的有效性.