粒子群优化齿轮箱振动信号周期分量提取方法

为了从齿轮箱振动信号中快速获得各零部件的振动信号,给准确定位故障部件提供理论依据,提出了一种适合于齿轮箱振动信号周期分量提取的改进型粒子群优化算法。在对齿轮箱振动信号、周期信号振幅与对应频率间的关系以及初始相位与对应频率间的关系分析的基础上,以各特征频率及其组合为基准生成初始种群进行优化,减少了周期信号提取中的盲目性,加快了周期信号的提取过程。最后,对实验室的齿轮箱进行了不同工况下振动信号的检测,以这些信号为例进行了周期分量的提取,结果说明所提方法是可行有效的。     

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。     

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%。     

国务院关于促进企业技术改造的指导意见

各省、自治区、直辖市人民政府．国务院备部委、各直属机构．技术改造是企业采用新技术、新工艺、新设备、新材料对现有设施、工艺条件及生产服务等进行改造提升,淘汰落后产能,实现内涵式发展的投资活动,是实现技术进步、提高生产效率、推进节能减排、促进安全生产的重要途径。促进企业技术改造,对优化投资结构、培育消费需求、推动自主创新、加快结构调整、     

输入式记忆对英语写作能力的正迁移实证研究

本文利用跟踪调查,试验对照的形式,结合SPSS对数据加以分析,在实证研究的基础上,揭示输入式记忆对提高大学生英语写作能力的正迁移和输入式记忆科学、合理地应用于写作教学对学生写作能力的促进作用。     

无目标初始信息情况下舰载直升机搜索优化

根据水面舰艇编队反舰作战中舰载直升机所担负的搜索任务,基于无目标初始信息情况下的搜索问题,选取搜索面积、搜索时间和搜索距离3个指标,建立了搜索优化模型.通过仿真计算,得出了无目标初始信息情况下舰载直升机反舰作战中具体的搜索方法.其结论对于最大限度发挥现有装备的作战效能有一定的现实指导意义.     

中制导虚拟目标的定位参数研究

基于虚拟目标的优化导引中制导拦截弹道轨迹及其能耗与虚拟目标的位置紧密相关,决定该位置的参数包括中末制导交班距离和视场基准角等.首先研究了弹道特性随定位参数的变化规律并提出通过滚转实现视场基准角的负取值,在此基础上得出满足多约束条件的虚拟目标定位参数的设置方法.利用该方法所产生的虚拟目标与相应的优化导引律结合,可以很好地满足中制导的要求.     

阵地布防系统中的计算机辅助决策

本文对阵地布防辅助决策系统从其系统结构、信息处理流程及系统实现等方面作了详细介绍。目前已在PC 机及其兼客机上成功地实现了该系统的研制。     

基于复杂区域栅格化的传感器网络优化部署

为实现对复杂区域的优化部署,对部署区域进行了栅格化处理,引入重点保障区域、优势部署区域等概念,改进了网络保障能力模型,给出了其栅格化表达式,并运用遗传算法对模型进行求解。仿真结果表明,该方法具有易于工程实践、求解精度适中、可对复杂区域的传感器网络进行优化部署的优点。     

基于离散元仿真的固体推进剂用氧化剂称量工艺优化

称量工序广泛应用于多种领域,其中出料口的质量流量对于物料的称量精度以及称量时间起着十分重要的影响。本文中基于粉碎后的固体推进剂氧化剂材料,通过一种三级补充加料的方法实现对物料的精确称量。一级补充加料采用传统的持续加料方法;二级和三级补充加料选择正弦运动形式控制出料口开闭,并分为粗称出料与精称出料2种出料方法。利用离散元法(DEM)对三级补充加料(主要是二级和三级)进行仿真,获取正弦频率对质量流量影响的拟合关系为四阶函数。建立以称量精度最大和消耗时间最小为指标的双目标优化数学模型,对称量最后1 kg的三级补充加料进行工艺参数优化选择。结果显示当二级粗称量加料频率为2.5 Hz或2.1 Hz,三级精称量加料频率为1.6 Hz或3.0 Hz时,达到局部最优,其称量精度为99.9%,预计用时分别为1.51 s和1.52 s。该方法对于实际的生产实践具有指导意义。