基于Freeman链码的直线识别方法

直线是工程图纸中出现频率最多的图元,许多更高层次的图元都是以直线段为基础而得到的,因此直线段的识别在图纸矢量化研究中占有重要地位。针对细化后的扫描图,该文将Freeman针对直线编码提出的3个约束条件应用到直线的识别之中,取得了较好的效果通过两次直线段的合并操作较好地解决了短线段过多的问题,并且恢复了在图纸中占有重要地位的线宽信息。     

利用动态多分辨率LOD技术的地形简化研究

使用三角形二叉树数据结构,对地形进行合适的分块处理,使得每次只处理局部的地形;提出包围球与包围圆锥混合的方法对地形进行合理的裁剪,并依据视点变化和对应的顶点误差生成自适应地形层次细节。减少了大量的冗余操作,避免了裂缝的出现和细节转换时地形的跳跃问题,减少了数据处理量并降低了计算复杂度。     

RBF神经网络在变速箱齿轮故障诊断中的应用

提出了径向基函数神经网络应用于变速箱齿轮故障诊断的基本方法.利用Matlab神经网络工具箱对变速箱齿轮进行故障诊断仿真,并创建RBF神经网络与BP神经网络来进行故障诊断.通过对比诊断结果,证明RBF网络在诊断精度、诊断速度上均优于BP网络,说明RBF网络应用于齿轮的故障诊断准确、可靠,在机械故障诊断方面具有广泛的应用前景.     

圆锥齿轮实体参数化逆向造型设计

提出实体参数化逆向造型设计的方法，介绍应用该方法开发圆锥齿轮三维实体参数化造型设计系统的过程。采用小型CAD软件的基本造型功能对圆锥齿轮三维基体作造型设计，再利用其宏记录自动生成程序的功能将宏文件和齿形生成程序结合，在Visual Basic环境下实现圆锥齿轮基体与齿形三维实体参数化逆向造型设计。旨在提供一种对CAD软件二次开发的新方法，使设计者掌握运用该方法对复杂三维实体进行参数化设计，从而提高开发小型CAD软件的能力。     

小波包滤波在齿轮故障诊断中的应用

为快速准确地判断齿轮故障的类型,提出了小波包滤波和神经网络相结合进行齿轮故障分类的方法。介绍了小波包去噪的原理和神经网络的设计方法,对阈值算法和神经网络优化算法作了改进,得到了不含噪声的信号和准确的故障分类方法。仿真结果表明,基于小波包滤波的神经网络方法具有更高的准确性和稳定性,可以满足工业故障诊断的要求。     

永磁直驱风力发电系统的低电压穿越控制策略

针对永磁直驱风力发电机组的低电压穿越运行问题,对传统的控制策略进行改进,机侧增加功率前馈控制,根据机侧与网侧的功率差快速调节机侧有功电流的给定值从而控制发电机的转矩,实现对发电机输出有功功率的控制。网侧变流器对电网电压进行跟踪,根据跌落程度向电网输出一定的无功能量来支持电网电压的恢复。经仿真表明,所改进的控制策略能够快速稳定直流母线电压,实现风电机组低电压穿越运行。     

面向低频振荡分析的直驱风电机组阻尼转矩建模

针对直驱风电机组直流电压环和锁相环失稳问题,基于直驱风电机组电流源型线性化模型,分析了电网强度、直流电容输入功率以及控制参数对直驱风电机组稳定性的影响;建立了适用于直流电压环和锁相环稳定性分析的电流源型阻尼转矩模型,通过阻尼转矩法揭示了直驱风电机组失稳机理;进一步地将阻尼转矩法拓展至多机并联系统。研究结果表明：电网强度的减小、直流电容输入功率的增加、控制参数(直流电压环比例参数、锁相环比例参数)的减小会降低直驱风电机组低频振荡模式(直流电压环模式、锁相环模式)的阻尼系数,当阻尼系数小于0时,该模式下系统失稳,表现为直驱风电机组发生低频振荡。     

变速箱轴承动载荷分析

变速箱的应用场合广泛,而轴承是变速箱中的重要部件,轴承的寿命对变速箱的使用寿命有很大的影响。为了延长轴承的使用寿命,需要根据轴承的工况合理选择轴承的类型。基于有限元软件对变速箱齿轮进行计算,考虑齿轮时变刚度的影响,得出齿轮刚度影响下的齿轮轴承动载荷,为齿轮箱轴承的选型提供了依据。     

基于ANSYS Workbench的面齿轮传动固有特性分析

以正交面齿轮传动为研究对象,建立面齿轮传动的有限元模型,运用有限元软件A N S Y S Workbenck对该模型进行模态分析,提取该模型的前6阶固有频率和振型进行分析;并研究压力角、齿数差及面齿轮孔径对面齿轮传动固有频率的影响。研究结果表明:面齿轮传动的模态振型以面齿轮振动为主,面齿轮传动固有频率随压力角、齿数差及面齿轮孔径的增大而增大,其中面齿轮孔径对其影响最大,其次是压力角,而齿数差对其影响不大。     

一种新的应用于多载波码分多址系统的干扰对消算法

本文提出了一种适用于多载波直扩码分多址系统(MC-DS-CDMA)上行信道的低复杂度部分并行干扰对消(LC-PPIC)算法.该算法充分利用MC-DS-CDMA系统的信道估计与子载波分集,在各个子载波上将用户分为可靠,普通和无效三类,对可靠用户进行干扰对消处理并消去后,再对普通用户进行相同操作,并放弃无效用户,最后将各个子载波上的结果通过最大比合并(MRC)输出.这样,在降低运算复杂度的同时,更好地抑制了多址干扰(MAI).通过仿真比较,可以看出LC-PPIC算法的误码率(BER)性能明显优于置于载波合并前后的两种部分并行干扰对消(PPIC)算法,特别是在系统负载较重和信噪比较高的情况下,这种优势十分显著.