加工中心部件故障相关度评估

为实现加工中心系统部件间故障相关度评估,采用相关故障机理分析与图论相结合建立系统部件故障传递有向图的方法,将系统部件相关度评估转化为复杂网络节点重要度计算,进而由邻接矩阵及其转置变换并结合pagerank算法,实现加工中心系统部件故障相关度求解.计算结果表明:故障相关度的大小与部件间故障关联关系成正比,存在故障相关的部件的故障相关度大于不存在故障相关的部件的故障相关度.若部件被影响度大,影响度小,说明该部件是故障表象部件;反之,影响度大而被影响度小的是故障源部件.提出的方法有助于故障诊断与维护.     

氟化钙晶体生长及性能研究

采用液-固-溶液法（LSS法）制备了CaF2纳米粉体,通过X射线衍射分析（XRD）测试手段对纳米粉体进行了性能表征,研究了水热合成温度及水热压力对于粉体质量的影响;当水热合成温度为160℃,填充比为70%时,制得的CaF2纳米粉体的质量更佳。采用坩埚下降法,制备出了位错少,红外透过率大于90%,在紫外到中红外范围内折射率随波长的变化率小,光密度小于0.1,且上下波动范围较小的CaF2光学晶体。通过显微镜、XRD、红外和紫外分光光度计等测试手段对CaF2晶体的物相结构、光学性能及晶体表面性能进行了表征。     

微小型涡喷发动机向心涡轮的流动仿真

为了详细研究微型向心涡轮的内部流动特性,对一台自研微型涡轮发动机的涡轮进行了气动设计和全三维粘性数值模拟仿真,验证了叶片型线设计方案的可行性,得到模拟计算结果（落压比为1.91,总压绝热效率0.73,出口气流马赫数为1.2,流量13.8g/s）。研究了微型涡轮设计工况下内部的气流状态,对微尺寸下涡轮内部的流动特性及各种流动损失产生的特点及原因进行分析总结。结果表明：导向叶流道内的流动损失主要为由气体粘性引起的叶型损失;动叶流道中流动损失主要为气体在动叶前缘产生冲击形成的滞止损失与边界层损失,动叶出口叶片尾缘处形成的尾迹涡流损失。     

共轴双旋翼涵道风扇的气动特性研究

利用CFD软件对涵道风扇进行虚拟仿真,对共轴反桨双旋翼涵道风扇的空气特性进行分析。通过改变双旋翼的间距及飞行速度条件下仿真,对共轴反桨双旋翼涵道风扇气动特性的分析。结果表明,涵道距离对涵道扇有拉力有影响,但并不明显。在扰流的影响下,上桨盘产生的升力要小于下桨盘所产生的升力,并且涵道风扇不适合高速飞行。     

人眼屈光度校正算法的研究现状

人类能够与用户图像界面进行交互是依赖于一个清晰正常的视觉。然而,屈光不正（例如近视、远视、散光等）能使人眼视网膜中所显示的图像质量退化。图像质量的好坏严重影响了我们在军事、医学、娱乐领域所取得的研究成果。目前,对于人眼屈光度校正算法的研究主要有五种方法：1.应用一个维纳滤波的预补偿算法来校正人眼屈光度;2.用一个全变差的方法绘制图像对人眼屈光度进行校正;3.用视觉分析系统来校正人眼屈光度;4.使用多层显示器来校正视觉畸变;5.使用可计算的光场显示器来校正视觉畸变。通过研究这几种算法的优缺点提出现有算法的改进以及新的算法研究。     

基于复制的DTN网络路由算法研究

DTN是一种适用于挑战环境的新型网络,对长延迟、频中断等恶劣条件具有良好的适应性。目前,人们对于DTN网络的研究热点主要集中在传输协议、路由算法、安全防护等方面。本文针对基于复制的DTN路由算法展开研究,首先介绍了DTN的概念、结构、特点及应用,然后分析了四种典型路由算法的原理,最后利用仿真工具实现了对路由算法的仿真,并对不同条件下的算法性能进行了对比。实验结果表明,节点密度、节点缓存和数据包生存时间等网络因素对于算法的性能都有着显著影响,不同路由算法均有其特定的适用场景。     

基于局部结构交互的RNA假结预测

基于RNA局部结构间的交互作用,提出一种含假结的RNA二级结构预测新方法LIFold。对给定的RNA序列,首先通过能量计算得到不含假结的能量最优结构,然后应用局部结构交互配对生成假结茎区,在已得到的最优结构基础上构建含假结的能量计算模型,最后通过优化算法得到含假结的RNA二级结构。应用该方法基于HotKnots测试数据的敏感性和阳性预测值(PPV)分别达到84%和80%,基于PseudoBase数据库测试数据的敏感性和阳性预测值分别达到78%和73%,与HotKnots、ILM、PknotsRG、IPknot及FlexStem等知名软件相比较,准确率均有所提高。     

基于PSO的模拟电路故障信息特征提取

为了提高容差电路故障诊断的诊断效率,改善电路故障征兆的特征描述,采用基于信息熵的方法生成被测容差电路的故障特征,并提出了基于离散粒子群的容差电路故障信息的特征提取方法,由此确定用于故障诊断的最佳特征子集,并以此训练故障分类器,对容差电路的软故障进行诊断定位。实验证明了基于粒子群和信息熵的特征描述和特征提取方法的有效性。     

基于分类优化的物联网节点负载均衡策略

采用动态多因素组合及KNN分类方法对各节点终端进行了有计划的深入分析,按照各特征节点相似性进行分类,然后根据其分类策略对各节点使用情况进行有机排序,并优先考虑使用效率较高和容易闲置的设备节点,从而实现网络负载均衡。实验结果表明,本文构造的分类器加速比、扩展率及数据伸缩率都有很大的提升。