基于GRA-PSO算法的端铣工艺参数多目标优化

考虑生产实际的需求,综合最小变形误差、最大金属切除率和最大刀具耐用度建立端铣工艺参数多目标优化模型。通过对粒子群全局寻优能力和灰色理论的适应性综合分析,研究提出耦合粒子群算法（Particle Swarm Op-timization,PSO）和灰色关联（Gray Relevancy Analysis,GRA）的多目标工艺参数优化算法。该方法将多目标函数的优化问题转化为优化单项灰关联度,得到了多项工艺指标要求下的参数优化组合。将该方法应用在多目标工艺参数优化设计中取得了满意的结果,表明其具有很大的适应性。     

嵌入式坦克射击训练运动参数监测系统设计

针对坦克短停射击过程缺乏有效的运动参数监测手段,导致训练成绩评定随意性大、不科学,不能定量指导、评价训练等问题,设计了嵌入式坦克射击训练短停计时系统。该系统采用传感器及计算机技术,实时监测坦克运行状况,测量、记录坦克在短停射击过程中的运动参数,为科学、准确评价短停射击的成绩和按纲施训提供了手段和方法。     

卧式储油罐罐体变位模型与罐容表标定

针对储油罐罐体变位影响油品计量精度的问题,建立了球冠形封头卧式储油罐罐体变位模型,将罐体变位后的油位高度转换成无变位时的油位高度,再利用罐体无变位时的储油体积计算模型得到变位后储油体积与油位高度的关系。分析了罐体变位对罐容表的影响,提出了一种基于最小二乘原理的变位参数识别算法,最后对该变位模型进行了检验,并采用插值算法重新标定了变位后的罐容表。结果表明:该变位模型与实际情况基本相符,变位参数识别算法能估计出罐体倾斜角度和偏转角度。     

飞机结冰时不变参数识别技术

飞机飞行过程中的遭遇结冰问题是较为普遍的飞行安全事故。随着飞机结冰问题受到的关注程度的提高,飞机结冰问题研究向智能结冰检测与控制综合的方向发展。而其中的首先需要解决的问题是飞机结冰参数检测技术。通过引入飞机六自由度仿真模型以及飞机结冰参数模型,然后利用H∞参数识别方法定量检测的飞机气动导数,从而可以定量描述飞机结冰后气动导数变化。仿真计算结果达到满意的效果,该识别方法对外界扰动有一定的鲁棒性。     

目标自动跟踪参数辨识模型的工程化动态辨识

为解决机动目标参数辨识模型工程应用问题,采用扩张状态观测器等先进的非线性滤波算法,从实测的含有观测噪声的目标位置数据的序列中,直接估计出机动目标运动的一阶、二阶、三阶导数,并结合目标运动模型辨识的理论算法,在工程应用上首次实现了机动目标运动模态和运动模型的双重动态辨识,完成了目标模型动态辨识的工程化设计.     

一种数据驱动的飞行仿真参数辨识方法

目前飞行参数经验公式针对于不同飞机机型拟合不准确,且传统黑箱算法无法定量表达飞行参数相关性。针对上述问题提出一种基于快速存取记录器（quick access recorder,QAR）数据的飞行仿真参数辨识方法,该方法在多项式拟合算法基础上,增加权重系数分配输入参数在算法中所占比重,利用斯皮尔曼等级（Spearman rank）相关系数计算不同输入参数权重系数。由此设计二元多项式,基于改进算法求解最优多项式系数。仿真结果表明,该方法可有效降低仿真误差。     

高速冲击下金属橡胶动态力学特性研究

为探讨金属橡胶在高速冲击环境下的动态力学性能,制备了圆柱实心金属橡胶试件,使用分离式霍普金森压杆(SHPB)开展了金属橡胶的动态压缩试验。分析了金属橡胶动态应力-应变规律,探讨应变速率和弹簧卷外径对金属橡胶的动态弹性模量、动态峰值应力、能量吸收和理想能量吸收效率的影响规律。结果表明,动态应力-应变曲线分为弹性形变阶段、局部塑性变形阶段和破坏阶段,动态弹性模量和动态峰值应力均表现出典型的应变速率效应,且均随弹簧卷外径的增大而减小。此外,随着应变增大,能量吸收性能随应变速率增大而逐渐变好,随弹簧卷外径的减小而逐渐变好。理想吸能效率受应变速率影响很小,但随应变增大而逐渐增高并趋于饱和,其饱和值均大于0.75,弹簧卷外径为3 mm时,金属橡胶的理想吸能效率最优,其饱和值达到0.88,表明金属橡胶材料在高速冲击下有良好的吸能抗冲击作用。     

球状CuO/PPy复合材料的制备及其吸波性能研究

采用溶剂热法制备了球状CuO,并通过原位聚合法在球状CuO外部包裹PPy(聚吡咯),制备了具有核壳结构的球状CuO/PPy复合材料.随后通过XRD、FT-IR、SEM、TEM等方法对复合材料的形貌和物相组成进行表征,并采用同轴环测试技术分析复合材料的电磁参数,最后根据传输线理论计算吸波材料的反射损耗RL.研究结果表明:...     

基于相对密度的增量式聚类算法

基于聚类的相对性原则:簇内对象具有较高的相似度,而簇间对象则相反,提出一种基于相对密度的增量式聚类算法,它继承了基于绝对密度聚类算法的抗噪声能力强、能发现任意形状簇等优点[1],并有效解决了聚类结果对参数设置过于敏感、参数值难以确定以及高密度簇完全被相连的低密度簇所包含等问题。同时,通过定义新增对象的影响集和种子集能够有效支持增量式聚类。     

应用直线的参数方程解决一个平行直线的问题

用直线的参数方程解决一个与定比分点和平行直线有关的轨迹问题 ,由此得出平行直线的一个性质 ,并通过举例来说明它们的应用