基于AC转角变化最小的五轴FDM熔覆路径的法矢量优化技术

五轴熔覆通过AC转台带动工件转动,使得喷嘴轴线尽可能与熔覆曲面的法矢量重合以达到最优的熔覆效果。熔覆指令通过AC转角离线计算的曲面法矢量来调整喷嘴轴线的位置。由于熔覆曲面数据噪声和外形特征的影响,熔覆路径上两个邻近点AC转角的差异可能非常大,从而使得控制系统自动插补得到的两点间路径与两点连线段的差异很大,导致熔覆过程中工件损坏或者熔覆质量降低。为了克服这一缺陷,基于遗传算法提出一种AC转角的优化方法,使得邻近点AC转角的差异尽可能小。在此基础上,进一步对差异较大的点的五个指令变量(X, Y, Z, A, C)进行线性插值,从而达到熔覆路径优化的效果。算法被集成到了自主研发的五轴FDM三维打印系统,并采用多个复杂曲面的熔覆实例验证其有效性。     

偏心状态下柱塞泵柱塞副油膜特性仿真研究

为了完善柱塞泵柱塞副性能分析理论体系,研究了不同转速对偏心状态下柱塞副油膜润滑特性的影响。首先,建立了柱塞副油膜厚度场、压力场和温度场的数学模型;然后,采用有限体积法对雷诺方程和能量方程进行了离散化处理,并且采用超松弛(SOR)迭代算法对其进行了求解;最后,采用MATLAB软件对柱塞副油膜特性进行了仿真分析,获得了转速在一个周期内对压油区油膜压力场、温度场的影响规律。研究结果表明：柱塞偏载产生挤压效应,随着转速增加,油膜压力峰值增长得越剧烈,当转速为3 000 r/min时,压力峰值达到63.87 MPa;不同转速下柱塞副油膜温度场形态基本一致,转速越高,柱塞偏心程度越大,温度增长速度越快,当转速为3 000 r/min时,油膜出口处局部温度峰值达到62.2℃。该研究结果可以为进一步改善柱塞泵柱塞副的润滑性能提供一定的理论依据。     

能力谱法中结构弹塑性性能的考虑方法

分析发现通过迭代方法可以获得满足一定精度要求的结构弹塑性阶段能力曲线,该曲线与需求谱曲线相交,即可得到地震作用下结构进入弹塑性阶段的性能,方法所能达到的精度由迭代次数决定。     

空调用喷水室热质交换方程组的精确解

对喷水室热质交换方程组采用泛函分析中著名的Banach压缩映象原理，给出了存在与唯一性定理，推导出各断面空气的干球温度和含湿量及水温的精确解的迭代形式，给出了误差估计，并对精确解作了分析。     

基于学习的单幅彩色图像超分辨率重建

为了解决单幅彩色图像超分辨率重建中以最常用的欧几里得最小距离来选择最相似块进行重建可能带来的块效应等视觉效果不佳的问题以及由于训练样本较少可能出现最近邻块和待复原块之间误匹配问题,提出在重构算法中引入权值融合机制。通过最小化局部重建误差来计算K个最近邻域块的重建权数,可提升输出图像的高频成分,有效地改善了图像的全局效果,并且将重建后的高频细节作为训练样本再次进行重建以得到更高的图像峰值信噪比(PSNR)。实验结果表明,取4个最近邻块且加权系数依次分别为0.70、0.20、0.05、0.05时重建出的高频细节相对最完整和丰富。     

相容次序矩阵SAOR方法收敛的充要条件

讨论了A为大型稀疏非奇异矩阵的线性方程组Ax=b的SAOR迭代求解问题.在系数矩阵为对角元素非零的相容次序矩阵且相应的Jacobi迭代矩阵的特征值都是实数的情况下,得到了SAOR方法收敛的充要条件.     

带遗忘因子的预测迭代学习控制在阀控非对称缸系统中的应用研究

弹性负载下的阀控非对称缸是典型的非线性、时变系统,针对传统PD型迭代学习控制容易造成系统抖动这一问题,设计一种带遗忘因子的预测迭代学习控制器。建立阀控非对称缸系统的模型,比较分析其工作特性。介绍迭代学习控制基本原理,并分析常规PD型算法存在的问题。为克服迭代学习控制算法在阀控非对称缸控制中的抖动问题,设计具有遗忘因子的迭代学习算法,并通过仿真分析不同遗忘因子取值对控制效果的影响。为补偿遗忘因子造成的迭代性能降低问题,加入预测给定环节。仿真与试验研究均表明,这种带遗忘因子的预测迭代学习控制算法能够很好应用于阀控非对称缸系统,它有效克服系统抖动问题,并且具有很好的迭代精度。     

加涅九段式学习法在“用递归法解决问题”教学中的应用探讨

＂用递归法解决问题＂是信息技术学科《算法与程序设计（选修）》教材中首屈一指的教学难点。在这个教学中,对学生而言不再是单纯的认知水平的提高或言语信息、心智技能的提升,而是全方位的综合性学习。本文主要探讨了加涅九段式学习法在这个教学中的具体应用。     

基于分形矩阵的编织物图案设计与生成

在介绍和拓展矩阵迭代变换与分形矩阵的概念基础上，讨论基于分形矩阵生成编织物图案的原理和方法，给出在选择不同参数下设计与生成各种纺织物图案的实例。     

迭代拟合法在生料发酵过程中的应用

以回归分析方法为工具，研究了在探求相关因素的关系中，如何通过简单函数的组合，迭代求出变量间最佳拟合函数、拟合误差的方法和相应的软件，并对生料酿酒过程中发酵与发酵醪与酒精浓度之间关系的实验数据进行分析，取得了非常理想的结果。