基于流场特性的管内检测机器人的外形优选研究

管道内检测机器人的结构形状是影响其运动学、动力学特性的关键因素,在机器人设计中占有重要地位。在合理提出一些基本假设后,用二阶迎风差分格式离散管道内检测机器人附近流场的控制方程,并用SIMPLE算法求解,得到了7种不同形状的管道内检测机器人所受的差压驱动力及其周围的流场信息,并对这几种结构的CFD特性作了比较。最后综合空化条件、驱动力、腔内有效体积和加工难度等因素,确定了上游半球形结构为设计形状。     

具有不确定信息的作战方案优选的群决策方法

根据群决策的特点,按照集议决策的习惯程序,提出了一种充分发挥集议决策优势的群决策方法。并基于区间分析对潜艇布雷方案优选中的不确定性进行处理,最后利用了区间数多属性决策的TOPSIS法行为集结的最后结果（决策矩阵）进行数学集结,较好地做到了决策在定性和定量上的综合集成。     

坚持科学发展观努力提高船舶工业综合素质

青岛结合自身综合条件,作出产业集群化发展的战略决策,将进一步推动青岛产业结构的优化升级。在优势地区集中打造造船产业集群区,是国外许多先进造船国发展船舶工业的成功经验,也是我国船舶工业优化产业布局,调整产业结构,实现规模化和专业化发展的重要途径。船舶工业是为国防建设、航运交通和海洋开发提供主要装备的战略性产业。加快发展船舶工业对于拉动国民经济增长、振兴装备制造业、促进外贸航运业发展、促进劳动力就业以及增加出口创汇等方面具有重要的战略意义。我国船舶工业经过改革开放以来20多年的发展,已经成为世界主要造船力量,…     

浅议新课改下的化学中考复习新理念

捷克教育家夸美纽斯曾说过:"一切事情的安排都要适合学生的能力".只有根据学生的实际情况、采取形式多样的教学方式,最大限度地促进学生的主动发展、全面发展乃至终生发展,才是教师的最佳选择.初三化学的学习是在短时间内完成化学的启蒙教学、学好化学的思考方法、并要达到一个较高的认识层次的学习.就好像50米短跑,刚起步就要冲刺一样,形成了知识点多与时间有限的矛盾,再加上微机、历史等考试科目的增加,使以往的题海战术远不能适应当今的课改精神和命题方向,更不能适应当今快节奏发展中的学生.因此,通过课程改革的学习,我认为中考复习也应该紧跟形势,主要从学生的实际、学生的个性、学生的已知出发,将教学资源优化整合,以多种切实可行的方式传递给学生,从而使以往面向学生的学习转变为面向过程的学习,使知识的获得更为主动、积极.     

相继增压柴油机推进装置增压系统特性研究

针对船舶推进装置中柴油主机相继增压特性的优化问题,在理论分析的基础上,建立了基于准稳态假设的增压系统能量平衡模型.对相继增压系统的稳、动态特性进行了分析,讨论了相继增压系统的特性优化问题,为主机采用相继增压技术的柴油机推进装置的性能优化、控制策略的制订提供了理论依据.     

工质变比热和传热损失对Diesel循环性能的影响

用有限时间热力学的方法分析空气标准Diesel循环,由数值计算给出了存在传热损失和工质变比热时循环功与压缩比、效率与压缩比以及功和效率的特性关系,并分析了传热损失和工质变比热对循环性能的影响特点,通过分析可知传热和变比热特性对Diesel循环性能有较大影响,所以在实际循环分析中应该予以考虑.     

发射装备结构支架的拓扑和尺寸优化北大核心

为实现某型发射装备结构支架的轻量化和小型化,在准静态均布载荷作用下对结构支架进行了拓扑优化设计,分析了优化得到的新型结构支架的刚度和重量对各个板件厚度的灵敏度。以板件厚度为设计变量,以结构重量最小为设计目标,对新型结构支架进行了尺寸优化,分析了最优解对设计变量初值的鲁棒性。计算和优化结果表明,在结构刚度不降低的条件下,新型结构支架的重量与原有结构支架相比减小了51%,最大应力降低了49.6%。     

采用小弹性模量方法的空间飞网构型优化设计

飞网构型设计对提高空间飞网系统的展开抓捕性能具有重要意义。用小弹性模量分析方法对空间飞网构型优化设计问题进行研究。以绳网中内力分布均衡性为优化目标,选取飞网抛射过程中最大受力时刻为研究工况,赋予绳索单元极小弹性模量,进行静力学计算,并以变形后的结果为初始条件进行迭代分析。优化结果表明,绳网中的内力分布随迭代步数的增加而更趋于均匀。在不改变绳网拓扑结构的前提下,所建立的优化设计方法为空间飞网构型优化设计提供了一种参考途径。     

一种定标缺失情况下的高光谱目标识别方法

高光谱遥感图像识别在民用和军事领域有着广泛的应用。在缺乏定标信息、缺乏同步观测大气光学参数情况下,对高光谱图像进行地物识别尚没有系统有效的方法,制约了其在定量遥感方向的应用。对此提出了一种利用粒子群算法优化6S模型参数基础上的高光谱遥感数据校正方法,并将其应用于定标缺失情况下的目标识别中。实验表明:在对遥感图像利用少许先验信息选择参数进行校正后,分类准确率为76.25%。而利用粒子群算法优化参数的6S校正后,分类准确率提高到91.58%,目标识别准确率得到了有效提高。     

基于核与灰度的区间灰数多属性群决策方法

针对属性值为区间灰数且专家权重未知、属性权重部分已知的不确定多属性群决策问题,提出了一种基于区间灰数的核和灰度的决策方法。给出了区间灰数的基于核和灰度的简化形式,充分利用区间灰数的核和灰度的信息建立优化模型求得属性的权重。在求出属性权重的基础上,运用灰色关联方法分别求取各专家的核与灰度距理想方案值的关联系数,综合两者得到专家权重,最终综合专家意见并对方案比较排序得出最优结果。鉴于此,提出一种基于区间灰数相对核与灰度的决策方法。最后以一个算例验证该方法的有效性和可行性。