压焊

通过МГУА组合算法和扩展数据样本研究爆炸焊过程；基于焊点表面图像处理的点焊质量监测；电阻点焊电极头冷却对流换热数值模拟与分析；一种新的电阻点焊方法；TiC颗粒增强镁基复合材料瞬间液相扩散连接；K640合金分步过渡液相扩散焊接工艺研究；     

DSP56F805和CAN总线在交流伺服系统中的应用与研究

介绍了一种面向电机控制的数字信号处理芯片DSP56F805,采用现场总线控制系统的设计思想, 设计并实现了一个基于以太网和CAN 总线的多电机的伺服控制系统.首先采用DSP56F805 来控制单个永磁同步伺服电机的运行,从而构成FCS(现场总线控制系统) 中的一个智能节点.然后利用CAN 总线把这些智能节点连接起来,构成一个含有多个永磁同步电机(PMSM)子控制系统的FCS,最后利用以太网构成远程控制系统.该系统通过PVT(位置-速度-时间)插值算法对运动曲线进行平滑处理以及运用离散PIP算法对运动过程加以控制.所设计的系统不但便于对多电机进行集中的监测和管理,而且可以实现系统中的各个PMSM间的相互通讯而达到协调工作的目的.实验结果表明,该系统控制精度高、响应速度快、低速运行平稳,同时还具有连接简单、系统可靠和易于实现等优点.     

基于人工神经网络的铜合金形变热处理工艺和性能

利用神经网络对Cu-Cr-Zr合金变形量、时效温度和时间与硬度和电导率样本集进行训练和学习，采用改进的BP网络算法-Levenberg—Marquardt算法，建立了形变热处理工艺BP神经网络模型，得出了具有较高综合性能的最佳工艺参数：在80％变形量，450-480℃，2～5h形变热处理条件下，硬度和电导率分别可达HV150～157和74％～77％(IACS)。     

基于VMD与IFWA-SVM的滚动轴承故障诊断研究北大核心

为有效提取非平稳性、复杂性的滚动轴承振动信号特征,提出一种基于变分模态分解、改进烟花算法(IFWA)优化支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。利用VMD对原始信号进行分解,计算得到各IMF的样本熵,将原始信号的时域特征与其结合组成特征矩阵。为提高故障诊断效率,采用IFWA优化SVM,建立IFWA-SVM模型。使用训练集特征矩阵训练诊断模型,实现滚动轴承的故障诊断。利用实测信号验证该方法,并与粒子群算法优化进行比较。结果表明:利用该方法进行诊断,正确率提高了3.33%、训练时间缩短了21.55 s,验证了该方法的可行性。     

基于遗传算法的Al-5%Cu合金电脉冲孕育处理参数优化

以实验为基础,利用神经网络和遗传算法优化Al-5%Cu合金的电脉冲孕育处理工艺参数。神经网络的输入参数为脉冲电压、脉冲时间和电脉冲孕育处理时熔体温度,输出参数是合金凝固组织的晶粒度。在神经网络训练的基础上,采用遗传算法优化神经网络的输入参数。结果表明,神经网络和遗传算法的组合建模获得了较好的优化结果。     

大型复杂铸件毛坯最佳适配算法的研究

针对大型复杂铸件毛坯与设计原形存在误差,提出了梯度-模拟退火算法来对铸件毛坯进行适配.本算法综合了梯度法与模拟退火算法各自优点,可使优化解不陷入局部极值解而获得全局最优解,从而实现毛坯的最佳适配.最后运用实例验证所提出的算法的可行性及有效性.     

基于BP／CM联合训练算法的超声无损检测缺陷模式识别

本文利用误差逆传播（Errorbackpropagation简称BP）网络和柯西机（CauchyMachine简称CM）的联合训练算法对超声波无损检测中缺陷模式识别网络进行训练。仗得BP网络的收敛性问题、局部最小问题、麻木问题及BP、CM两种算法都存在的训练时间长等问题得到解决，训练时间大大降低，识别结果令人满意。     

数控直线插补的优化算法

在逐点比较法的基础上，提出一种数控直线插补的优化算法。对该插补算法的原理及其实现过程进行阐述，并通过插补实例和实践应用证明其优越性。     

空间焊缝摆动轨迹的插补算法

本文提出一种适用于空间摆动轨迹焊缝的插补运算方法。该算法采用两次插补的方法，通过坐标变换得到直线和圆弧焊缝摆动轨迹上的离散点，然后对其进行连续直线插补运算，控制焊枪的运动轨迹。     

基于反演法的电液位置伺服系统的自适应鲁棒控制

本文研究了高性能电液位置伺服系统的鲁棒控制设计。这类系统，除了液压伺服系统的非线性动力学特性外，还包含大范围变化的不确定参数，其中既有不确定常数，也存在不确定的非线性干扰。为解决这一类非线性系统的控制问题，提出了基于反演控制设计和非连续自适应修正算法的自适应鲁棒控制器(ARC)设计方法，给出了基于Lyapunov稳定性理论的系统稳定性证明。跟踪误差可以通过控制器的设计参数加以调整。数字仿真结果表明，控制系统对给定位置的跟踪具有良好的动态特性，对系统的不确定性，具有较强的鲁棒性。