面向电子商务的Web挖掘系统模型研究与应用

研究了电子商务和Web挖掘技术，提出了面向电子商务的Web挖掘系统模型，该模型包括数据采集层、数据处理层、数据存储层、模式发现层、模式分析利用层和客户层六个层次。详细研究了系统的数据采集、数据处理、数据存储以及模式发现、模式分析利用。基于该模型开发了面向电子商务的Web挖掘应用系统，此应用系统在实际应用中产生了巨大的经济效益。     

薄板结构气动导纳试验研究

结构的气动导纳是决定结构上气动荷载的重要参数。常用的Sears’气动导纳函数只描述了导纳与频率的关系。设计了拉条模型试验验证结构的气动导纳不单与频率有关 ,还与结构的特征尺寸、风场的特征参数有关。获得的三维气动导纳公式定量描述了导纳与频率n、湍流积分尺度Lw 和薄板宽度B的关系     

无人机螺旋桨实验天平的研制

螺旋桨实验是一种非常规实验 ,其特点决定了螺旋桨天平的特殊性。为了探索新的扭矩测量方法 ,准确研究螺旋桨的性能 ,设计了螺旋桨实验专用天平。该天平是同步旋转应变天平 ,实验中天平随螺旋桨高速旋转。天平设计要保证质量分布均匀 ,采用特制滑环引出电信号 ,并且天平后端用支架支撑以减小振动。该天平较一般固定式天平复杂 ,但更合理地解决了扭矩测量问题。实验结果表明 ,天平总体方案正确 ,设计合理 ,测量精度高 ,有效解决了小型螺旋桨实验问题     

数控加工仿真和验证的关键算法

提出了一种快速显示数控加工仿真高质量真实感图形的近似方法。刀具运动扫掠体被划分成一些小区域，系统计算出每个小区域的法向量并将这些向量存储在一个件中。当显示加工动画时不必再计算毛坯表面小平面的法向量，仅仅需要计算是刀具的娜部分切削了该小平面，然后从件中读出对应的法向量。中还提出了一种高效率的NC加工代码验证方法。该方法先计算z方向的误差。如果发现某些点超差，在这些点附近系统自动对毛坯进行进一步细分，计算出表面法向量的误差。     

基于实值编码遗传算法的起重机伸缩臂结构优化

实值编码遗传算法(RCGA)的染色体空间和问题解空间是同一个空间，较好地解决了二进制编码遗传算法(BCGA)存在的求解精度和冗余代码等问题；给出了改进的交叉和变异操作算子；RCGA自然集成工程领域知识．弥补BCGA语义的不足．就实现而言．RCGA可有效继承常规数值算法的代码。因此，RCGA更适合有连续变量的复杂的工程数值优化问题。本文建立了多工况的基于惩罚的RCGA模型用于起重机伸缩臂的优化设计，该模型比常规方法更符合工程实际，优化结果令人满意，证明RCGA在工程设计中有实用意义。     

航空发动机振动突增问题分析

针对某型航空发动机在试车过程中的稳态振动突增及高压转子轴心轨迹变化,基于动力学普遍方程及实际发动机的具 体情况,开展了故障因素排查;采用数值仿真计算方法建立了双转子发动机动力学分析模型,分析了K 5 支撑刚度对整机振动的影 响。结果表明：K 5 支撑刚度由各向同性到各向异性状态且刚度值发生变化,发动机支点的振动值将增大且轴心轨迹发生改变,仿 真结果与试车结果一致。分析认为稳态振动突增及转子轴心轨迹变化的主要原因是支撑刚度变化造成的,其主要由于发动机涡 轮后机匣在工作过程中受热变形,促使拉杆由自由向拉紧状态变化,导致K 5 支撑刚度发生变化。研究方法及分析结果对发动机整 机振动异常排故具有指导意义。     

质量矩固体推进微纳卫星自适应反演控制律设计

为解决微纳卫星利用固体火箭推进器进行快速轨道机动时的姿态翻滚问题,提出了利用质量矩技术对卫星的俯仰、偏航通道姿态进行稳定控制。首先考虑推进剂燃烧、质量块运动等因素引起的系统质量特性参数的变化,建立质量矩固体推进微纳卫星姿态动力学模型;然后分析了推进剂燃烧、质量矩控制引入的系统模型参数不确定性、连续有界未知干扰;随后基于反演控制方法,设计了卫星姿态角和姿态角速度双回路自适应滑模动态面控制器,利用自适应算法调节控制参数估计来补偿不确定因素的影响;基于Lyapunov函数证明了闭环系统的稳定性。最后,通过数值仿真验证了控制算法的有效性。     

基于Hybrid State A* 与增强安全管道的直升机低空航迹规划

直升机低空突防已逐渐成为现代空战察打任务的核心,而低空航迹规划算法是实现该技术的关键。 尽管现有的航迹规划算法已经被应用于实际低空突防任务,但基于“前端- 后端”式的传统航迹规划算法依然 存在规划航迹机动执行性差与复杂动态场景下易碰撞的缺陷。针对上述问题,本文提出一种基于Hybrid State A* 与增强安全管道的改进算法。首先,基于Hybrid State A* 算法的联合轨迹优化,可以在状态空间中完成兼 顾直升机机动特性的初始航迹高效搜索,有效保证直升机航迹的可达性。其次,基于初始航迹膨胀的增强安全 管道,将后端航迹优化参数限制在安全的可行域内,进而有效提升复杂动态场景下规划航迹的安全性。在实验 环节,本研究结合ROS 机器人仿真环境与Rviz 数据可视化工具完成仿真验证,通过算法间的综合对比实验, 论证了本研究所提算法对规划的航迹机动性与安全性有明显的提升。     

基于ADE-ELM的涡轴发动机建模方法

提出了基于自适应微分进化-极端学习机(ADE-ELM)求解平衡方程的高精度涡轴发动机实时部件级模型建立方法.基于牛顿-拉夫逊(N-R)迭代模型,以迭代计算前模型平衡方程残差为输入,迭代收敛后平衡方程猜值修正量为输出,训练极端学习机,并采用自适应微分进化(ADE)算法优化极端学习机(ELM)参数,提高猜值修正量映射精度.ADE算法中采用sigmoid型自适应缩放因子,提高了微分进化算法的寻优能力.在涡轴发动机不同飞行状态下的测试结果表明,以N-R迭代算法模型为基准,基于ADE-ELM的发动机模型,最大建模误差约为一次通过算法的1/3,运算耗时约为一次通过算法的1/3,验证了算法的有效性.      

涡轴发动机高精度实时部件级模型研究

提出了基于神经网络的涡轴发动机共同工作方程求解方法。在基于牛顿-拉夫逊迭代法求解共同工作方程的模型上采集离线训练数据,以共同工作方程迭代求解前的残差为输入,迭代收敛后的共同工作方程猜值修正量为输出,训练BP神经网络,对共同工作方程进行求解。采用变缩放因子的萤火虫算法优化神经网络参数,提高了猜值修正量的预测精度。在飞行包线的某一区域内,采集额定发动机在直升机前飞过程的数据进行神经网络离线训练,并将网络参数代入部件级模型对共同工作方程进行求解,在训练数据采集区域附近的爬升状态、远离训练数据采集区域的前飞状态下进行测试,计算模型输出与牛顿-拉夫逊迭代算法模型输出的偏差,与一次通过算法相比,本文提出方法模型输出最大偏差约为一次通过算法的1/34到1/4,模型运行耗时约为一次通过算法的2/5,验证了算法的有效性。