ε-己内酯合成中热聚合

采用新方法合成ε-己内酯,通过两步减压蒸馏收集己内酯,只能得到很少量的单体,大量反应产物以粘稠状蒸馏残余物形式存在。利用GC、TG、DTA、NMR等表征手段对反应产物进行分析研究,得出己内酯在蒸馏过程中发生了热聚合,残余物为己内酯的低聚物,分子量在650左右。     

基于符号树信息熵的机械振动瞬态信号特征提取

用简单的二进制划分简要说明了信号符号化问题,给出了二进制划分下符号树结构及其Shannon熵计算方法,叙述了符号序列编码方法和符号序列直方图的作用,提交了符号时间序列分析的计算机流程图,对内燃机机身振动信号和转轴振动信号用符号树信息熵进行了特征提取。     

非线性转子系统碰摩现象的动力学仿真

针对一类非线性转子系统 ,建立了碰摩模型。在此基础上 ,通过模型的动力学仿真分析 ,研究了非线性碰摩转子系统的同频、倍频、分频、拟周期和混沌振动及其出现特点。其中揭示的振动特征对转子系统的状态识别与诊断具有一定的意义     

逆重复 m 序列输入下 FIR 模型辨识及精度分析

针对离散控制系统的有限脉冲响应 (FIR)函数模型 ,研究了在伪随机逆重复m序列输入激励下的相关辨识及其精度问题 ,得到了有色噪声干扰下FIR参数估计精度的显式表达式。文中有仿真实例。     

流体动压超光滑加工关键工艺参数优化

流体动压超光滑加工材料去除主要受工件表面流体动压和剪切分布的影响,根据材料去除的理论模型分析了影响材料去除的关键工艺参数。基于流体动力学仿真和具体实验对抛光轮浸没深度、抛光轮转速和抛光轮间隙对流体动压超光滑加工的材料去除速率的影响规律进行了研究。分析结果表明:抛光轮的浸没深度对材料去除速率影响不大;材料去除速率随着抛光轮转速的减小、抛光间隙的增大而减小;考虑实际使用条件,最优抛光轮转速为300 r/min、抛光间隙为25μm、抛光轮浸没深度为(2/3)R。同时对抛光头温度稳定性进行了具体实验测试,其在装置启动后4 h基本达到热平衡,通过试运行预热的方式可有效避免温升变化对抛光间隙的影响。     

改进的稀疏子空间聚类算法

在现有的稀疏子空间聚类算法理论基础上提出一个改进的稀疏子空间聚类算法:迭代加权的稀疏子空间聚类。稀疏子空间聚类通过解决l1最小化算法并应用谱聚类把高维数据点聚类到不同的子空间,从而聚类数据。迭代加权的l1算法比传统的l1算法有更公平的惩罚值,平衡了数据数量级的影响。此算法应用到稀疏子空间聚类中,改进了传统稀疏子空间聚类对数据聚类的性能。仿真实验对Yale B人脸数据图像进行识别分类,得到了很好的聚类效果,证明了改进算法的优越性。     

杠杆式抽筒子的动态特性研究及拓扑优化设计

针对杠杆式抽筒子工作时出现的断裂失效问题,以动力学和有限元理论为基础,分别进行抽筒子的动态特性研究和拓扑优化设计。得出其在抽筒过程中的动应力分布和危险区域,定性地确定出介质力学参数和工作参数的影响,获得了抽筒子的最佳材料布局和优化改进结构。优化前后抽筒子结构的对比仿真结果表明,改进结构能够使得应力集中危险区域仅为最大动应力降低10.6%的强撞击位置,其余部分均可转换为安全区域且结构刚度提升49%左右。所用方法有效可靠,为解决杠杆式抽筒子的断裂问题提供理论依据和技术手段。     

基于稀疏子空间聚类的人脸识别方法

在现有的稀疏子空间聚类算法理论基础上给出两种稀疏子空间聚类优化算法:稀疏线性子空间聚类和稀疏仿射子空间聚类。这两种优化算法针对不同的数据集会有不同的聚类效果。通过稀疏表达得到不同的稀疏系数矩阵,把稀疏系数矩阵应用到较为简单的改进的正则化谱聚类算法中实现聚类。应用Yale B数据对人脸图像进行识别分类得出:采用稀疏线性子空间聚类算法优于稀疏仿射子空间聚类算法;在算法执行时间上和算法聚类错误率比传统的稀疏子空间聚类较为快速高效。     

基于因果分析的作战计划评估技术

以信息系统五层评估框架为基础,提出了一种以作战效能为"果"、以系统效能为"因"的作战计划评估思想,给出了一种主从分析链系统效能指标构建方法,设计了一套多视图的作战计划辅助分析工具。应用表明,该方法可以有效发现作战计划中存在的问题,提高作战计划的可行性。     

基于H∞滤波的无序量测更新算法

在目标跟踪系统中,传感器量测因通信延迟无序地到达融合中心,产生无序量测融合问题。针对此问题,将H∞滤波作为基础滤波算法,提出了一种可处理单步或多步延迟无序量测的新算法。新算法借鉴有序滤波思想,利用等价量测来代替无序量测发生时刻后的量测序列,然后从该时刻起利用无序量测和等价量测进行有序更新。仿真实验表明,新算法相比于传统算法有更高的滤波精度,尤其在系统模型误差较大时仍有良好的滤波效果。