侵入物高速撞击下铰链式动车组的安全性

为探究侵入物高速撞击下铰链式动车组的安全性,在实物三维扫描重构的基础上,构建一种新的活体三维有限元层叠模型,并在LS-DYNA中进行摆锤侧面碰撞分析验证;通过铰链式动车组与活体在110 km/h速度下的碰撞仿真计算,讨论动车组运行的安全性以及吸能装置的可靠性.结果 显示:活体的有限元层叠模型既能保证计算精度,又能提高计算效率;在110 km/h的碰撞速度下,车体加速度为0.117g,轮对抬升量为0.238 mm,车钩每5 m长度的压缩量最大约为1.89 mm.各项指标都低于EN 15227标准,动车组行车安全性没有受到影响,吸能装置也能可靠工作.     

标注Petri网中的最小初始标识估计

为获得制造系统初始化时的最小资源以实现最优资源分配,利用标注Petri网对系统进行建模,并研究标注Petri网的最小初始标识估计问题。给定一个标注Petri网,在不可观测变迁组成无环子网的情况下,基于动态规划提出一种新的最小初始标识估计算法。在观察到给定的标注序列后,放宽不可观测变迁发生个数的限制,并根据该算法构建节点的演化过程。当出现相同的发生数向量时,仅保留当前极小的初始标识估计,并通过节点的演化过程对极小初始标识估计的托肯总数进行对比。为验证算法的有效性,给出一个制造系统的标注Petri网模型实例,最终得到的最小初始标识为［1000］^T,且对应的变迁发生序列为t₁t₃t₄t₆,满足给定标注Petri网的结构要求。实验结果表明,与传统基于动态规划的算法相比,该算法获得的最小初始标识估计具有更小的托肯总数。     

基于改进的DeepESN软测量建模方法及应用

针对硫回收装置中硫化氢和二氧化硫浓度的实时监控预测问题,提出一种基于改进的深度回声状态网络(DeepESN)软测量建模方法,给出了其离线学习算法.改进的DeepESN网络能够通过多层回声状态网络的结构,可以对具有强非线性特性的化工过程进行有效的深度学习和预测.离线学习算法在求输出权值时加入了岭回归算法,有效地提高了网络学习的稳定性.将该方法在同等条件下与现有的软测量建模方法进行了比较,基于改进的DeepESN软测量建模方法具有更好的学习能力、更高的学习效率和预测精度.     

面向铣削任务的工业机器人刚度位姿优化

为提高机器人刚度性能,减小铣削加工误差,对搭载铣削执行器的6自由度机器人进行刚度优化.首先,运用虚功原理建立机器人刚度映射模型;其次,设计辨识实验获取关节刚度;再次,以铣削力椭圆平面的各向同性度为优化指标,运用遗传算法对机器人优化位姿进行求解;最后,对比分析机器人位姿优化前后的整体刚度,并进行机器人铣削试验验证位姿优化的有效性,铣削平面度可提升45％.该优化方法可指导串联型工业机器人对大型航天器舱体的铣削加工任务,提高加工质量.     

基于可拓表征与神经网络的苗族图案设计

针对苗族图案的文化传承及设计应用问题,提出基于可拓表征和神经网络的民族图案创新设计方法,对苗族蜡染图案进行解构、映射和重构.首先对苗族蜡染图案进行可拓表征,运用发散树法构建设计生长阶段模型对苗族图案基元进行拓展分析.其次基于感性工学对苗族蜡染图案进行感性意象分析,提出一种面向图案构型、纹样语义和种类的图案解构方法,构建图案特征要素解构空间和情感意象认知空间.运用神经网络构建感性预测模型根据用户意象偏好推荐图案构型等设计要素,对设计思维进行收敛,并与线性回归预测模型进行对比验证其优势性.最后根据神经网络感性预测模型推荐的特征要素应用形状文法对苗族蜡染图案进行细化设计.以苗族蜡染图案为例,验证该方法的可行性,为其他民族图案的解构及创新设计提供参考.     

大型风洞PIV粒子发生装置研制

示踪粒子量不足是制约大型风洞PIV试验的关键和难点问题,结合大型风洞的实际情况,通过原理设计、分析计算和试验验证,成功研制了基于加热蒸发原理的大流量粒子发生器,并应用到了大量的工程实践中;结果表明,在大型风洞PIV试验中,采用经济性好的油基材料加热蒸发的方式,可持续、足量、均匀地供应示踪粒子,是一种较好的粒子产生方式;另外,在粒子发生装置设计时,应充分考虑实际所需粒子流量,并针对选择的粒子材料的理化特性开展计算分析.     

基于栈式降噪自编码器的发酵过程回归建模

精确有效的发酵过程模型不仅能够定量揭示过程信息间的关联,实现对难以实时监测变量的预测,而且是进一步控制和优化的前提;基于数据驱动的发酵过程建模方法得到了广泛研究与应用,然而其仅考虑发酵过程的非线性特征和数据具有多采样率的特点,忽略了过程数据中测量噪声对模型的影响;为此,提出基于栈式降噪自编码器的发酵过程回归建模方法,该方法不仅具有较强的非线性拟合能力,半监督的学习策略也能够充分挖掘发酵过程中的所有数据信息,同时可以从含噪声的过程数据中提取出鲁棒性的特征,使模型具有噪声适应性;通过青霉素仿真对比实验结果表明,该模型的预测性能更好.     

自主水下航行器安全抛载系统设计

自主水下航行器(AUV)在海洋资源勘探与开发中发挥着重要作用,安全性作为其研究的重要内容与关键技术,关乎着水下任务能否顺利完成并安全返回;为进一步加强AUV在水下应对故障及危险的处理能力,依托实体AUV,设计一套安全抛载系统;该系统基于ARM Cortex—M4处理器,搭建抛载电路,使其不仅能够响应程序预先设定的抛载指令,还能根据一些突发或紧急情况,自动触发抛载动作,如:系统掉电、死机或漏水等;最后通过岸上模拟实验与真实水下实验,测得对10 kg抛载块进行抛载测试的准确执行率达100％,且抛载系统功耗为2.8 W;此外,对抛载系统进行了耐压测试,压力测量装置显示,在10 MPa压力范围内,该系统仍能正常可靠工作,其耐压性得到有效验证,符合总体设计要求.     

基于改进栅格图的道路和障碍物检测算法研究

多线激光雷达(LIDAR)是无人驾驶汽车在环境感知过程中的核心传感器,运用多线激光雷达中提取的点云数据进行道路和障碍物检测是环境感知过程中重要的任务.目前常见的栅格化算法无法实现高效的障碍物和道路检测,论文针对这些问题提出一种新颖改进栅格化方法,通过统计栅格内点云高度分布的方法进行障碍物分类,有效避免噪声点和悬浮障碍对结果的影响,并运用自适应半圆弧道边点搜索和改进RANSAC(Random Sample Consensus)算法结合进行道边检测.最终,在实验中验证了算法的精度和实时性.     

某水电站闸门振动响应检测及评价

利用标准振源对振动加速度信号在频域进行滤波并积分后求得振动位移的方法进行验证,确认了方法的可行性与可靠性。对某闸门进行了振动加速度、位移和动应力等振动响应测试,测试部位振动加速度均小于3 m/s 2,振动位移小于0.25 mm,动态应力小于153.2 MPa,闸门起升初始阶段振动位移最大值超过相关要求。结合加速度、位移和动应力给出闸门的振动评价。