虚拟加工中工件毛坯模型的建立

为解决虚拟加工中工件毛坯模型的识别问题,提出对规则形状工件毛坯采用OpenGL建模、对复杂形状工件毛坯采用美国初始图形交换规范（Initial Graphics Exchange Specification,IGES）文件进行模型数据转换的方法.该方法利用CAD软件为工件毛坯进行三维造型,生成IGES文件,然后在虚拟加工环境下读取IGES文件并生成工件毛坯模型,从而实现工件毛坯模型在新环境中的建立.经过建立具体的工件毛坯模型,验证相关理论的正确性,为在虚拟加工环境下工件毛坯模型的建立提供可行的依据.     

一种改进的启发式离散化算法及应用

Nguyen S.H提出的布尔逻辑和粗糙集理论相结合的离散化算法是粗糙集理论中的离散化算法在思想上的重大突破。通过定义分界点来区分Nguyen S.H离散化算法中定义的断点对决策系统的分辨关系是否有贡献,并仅取分界点集作为初始断点集,使得初始断点数目较大幅度地降低,提出了一种改进的启发式离散化算法并应用于一个实际的决策系统的连续属性离散化。应用实例表明改进算法较大程度地减小了算法空间复杂性和时间复杂性,具有正确性和实用性。     

Ultra-Damping Composites Enhanced by Yolk–Shell Piezoelectric Damping Mechanism

High-performance damping materials are significant toward reducing vibration and maintaining stability for industrial applications. Herein, a yolk–shell piezoelectric damping mechanism is reported, which can enhance mechanical energy dissipation and improve damping capability. With the addition of yolk–shell particles and carbon nanotube (CNT) conductive network, damping properties of various resin matrices are enhanced with the energy dissipation path of mechanical to electrical to heat energy. Particularly, the peak loss factor of epoxy composites reaches 1.91 and tan δ area increases by 25.72% at 20 °C. The results prove the general applicability of yolk–shell piezoelectric damping mechanism. Besides, the novel damping materials also exhibit excellent flexibility, stretchability, and resilience, offering a promising application toward damping coating, indicating broad scope of application in transportation and sophisticated electronics, etc.     

小型化低功耗机载显示器图形系统设计与实现

为了满足机载显示器图形生成系统的小尺寸、低功耗需求,提出了一种基于龙芯2K1000的全国产图形生成与处理方案。该方案以2K1000为核心构建硬件平台,使用2K1000内部集成的中央处理器、图形处理器、显示控制器,以及外部的内存实现图形的计算生成和双缓存显示,配合国产可编程逻辑器件实现图形与外视频的叠加显示及机载通信总线扩展。软件上采用航空专用的国产天脉操作系统,基于天脉操作系统设计了关键的图形显示驱动、帧存驱动、显示控制器驱动。实验结果表明,在输出1 024 pixel×768 pixel分辨率显示时,典型机载图形画面帧率达到35 frame/s,整体功耗约10 W。该方案扩展性强、功耗低,满足实时显示需求,在机载显示器领域有着广泛的应用空间。     

基于粗糙集模糊神经网络的爆破振动预测

以某地下水封洞库爆破工程为研究对象,全面考虑影响爆破振动的各种因素,提出了基于粗糙集理论的模糊神经网络(RS-FNN)预测方法进行质点峰值速度和主频率预测。首先采用粗糙集理论获得最优属性集,然后对实测数据进行模糊处理,建立质点峰值速度和主频率的12-25-1 RS-FNN网络预测模型,并与基于萨道夫斯基经验公式的预测模型进行对比研究。研究结果表明:RS-FNN对质点峰值速度预测要优于经验公式,同时,RS-FNN也首次实现了对主频率的预测,为保障工程爆破安全提供了一定的理论指导。     

基于粗糙集的一体化保障技术属性约简问题研究

一体化保障技术是目前提高复杂武器系统测试和保障能力的研究重点,为解决一体化保障技术中存在的指标冗余问题,结合粗糙集相关理论,提出了基于属性重要性和属性间影响度的约简算法;通过在某型一体化保障设备的柴油发电机子模块中应用该算法,在精简测试指标的同时,保证了较高的测试准确性,缩短了测试时间,验证并说明该理论可以有效地解决一体化保障技术中的指标冗余问题。     

大阻尼杆振动的广义多辛算法

本文基于Bridges教授建立的多辛算法理论及其Hamilton变分原理,采用广义多辛算法研究了大阻尼杆的阻尼振动特性.引入正交动量后,首先将描述大阻尼杆振动的控制方程降阶为一阶Hamilton近似对称形式,即广义多辛形式;随后采用中点离散方法构造形式广义多辛形式的中点Box广义多辛离散格式;最后通过计算机模拟研究大阻尼杆振动过程中的耗散效应.研究结果表明,本文构造的广义多辛算法不仅能够保持系统守恒型几何性质,同时能够再现系统的耗散效应.     

基于粗糙集理论在公安工作中的研究

文章将基于粗糙集理论的数据挖掘算法引入公安情报工作,论述了基于粗糙集的关联规则挖掘在刑事案件中的应用实例,证明该算法在公安情报分析工作中的可行性,为公安情报工作提供新的解决方法,对于提高情报分析预测的效率、准确性,以及警力分配具有重要辅助作用。     

一种电池供电的采煤机启动预警电路设计

介绍了一种电池供电的采煤机启动预警电路的软、硬件设计方案,电路调试方法,调试过程中出现的问题及优化方法。该电路采用12 V充电电池作为系统电源,由MSP430F149单片机控制采煤机机身上电的预警过程,并且实时监控电池电量;如果单片机检测到的电池电压低于程序预设的低电压阈值,则驱动LED发出闪烁提醒信号,提醒用户给系统电池充电;整个电路在不用时处于低功耗模式,以延长使用时间。经过调试及优化,该电路程序运行正确,静态功耗仅为0.2 mA,满足低功耗设计要求。     

基于粗糙集的进化神经网络入侵检测系统研究

针对目前实时入侵检测系统所处理的网络数据具有的非线性和高维的特点,提出基于粗糙集理论的进化神经网络入侵检测方法。对网络中截获的数据,利用粗糙集属性约简方法对其属性集进行约简,得到影响分类精度的重要属性。把约简后形成的训练样本进行数值化和归一化处理,作为神经网络的输入数据,再利用遗传算法较强的宏观搜索能力和全局寻优的特点,优化神经网络权值,并在此基础上进行神经网络学习,从而建立入侵检测系统的优化分析模型。实验结果表明,该算法学习速度快,有效提高了入侵检测系统的检测效率。