基于高斯过程的机器人自适应抓取策略

在机器人抓取作业时,目标物体的位姿经常发生变化。为了使机器人在运动过程中能够适应物体的位姿变化,提出了一种基于高斯过程的机器人自适应抓取策略。该方法建立了从观测空间到关节空间的映射,使机器人从样本中学习,省去了机器人视觉系统的标定和逆运动学求解。首先,拖动机器人抓取物体,记录物体的观测变量和机器人的关节角度;然后,利用记录的样本训练高斯过程模型,实现观测变量和关节角度的关联;最后,当得到新的观测变量时,通过训练的高斯过程模型得到机器人的关节角度。经过训练后,UR3机器人成功抓取了物体。     

考虑等待时间约束的不完美生产系统的产出优化

针对某些生产系统存在等待时间约束及设备劣化引起产品质量损失这2个问题,构建了系统的缓冲区控制和预防性维护的联合优化模型。首先,利用伽马过程对下游瓶颈工作站的劣化过程进行建模,并考虑由于其状态劣化引起的产品质量损失;其次,在此基础上,将工件的到达、中间缓冲区及下游工作站的加工过程视为一排队系统,引入M/G/1/K排队模型分别求解了在制品(WIP)被阻塞和超出等待时间约束的概率;最后,以最大化系统的"有效产出"为目标,对系统的预防性维护和缓冲区控制作了联合优化。数值实例表明:本文所提模型是切实、有效的,对带等待时间约束的生产系统的缓冲区控制、预防性维护以及产出提高具有一定的指导意义。     

基于隐马尔可夫的航空发动机视情维修研究

针对传统航空发动机维修方式存在的＂维修过剩＂或＂维修不足＂的弊端,研究了航空发动机的视情维修决策模型。采用隐马尔可夫过程对航空发动机劣化过程建模,解决了传统马尔可夫过程中故障率均假定服从指数分布的局限,同时考虑了检测过程中的不完全信息情况,更贴近实际工程,相关结果可为视情维修提供辅助决策支持。通过具体示例,验证了方法的有效性和合理性。     

Process-condition-driven Automatic Location of Components

In order to reduce the development cycle of mechanical products and corresponding toolings, a large number of components are utilized in these structures. Accordingly, automatic location method for components is a key issue in the research on intelligent computer aided design (CAD) techniques. Integrated with the investigation into intelligent design techniques for aircraft manufacturing toolings, in-depth researches on this issue are conducted. Formalized automatic location principles, representative methods and implementation algorithms are proposed and established. First, several terms and their formalized representative methods including process condition, location base and location operator are defined. Second, computation modeling of components automatic location and methods of location transformation are proposed. Then, definition of base structure and some key algorithms for automatic location are introduced. These principles and algorithms are developed, applied and verified in research project “Jig Intelligent CAD (JigICAD) System”.     

基于COTS的航空电子软件开发

介绍了商用货架产品(COTS)在航空电子软件开发中应用的优点和缺点,和基于COTS的航电软件构架;并给出了一个开发过程和部分开发工具。最后通过一个实例说明基于COTS的航电软件开发是实际可行的。     

基于Markov Chain Monte Carlo的幂律过程的Bayesian分析

在多种合理的无信息先验分布下,基于Markov Chain Monte Carlo方法,提出了一种简单且易于抽样的幂律过程的Bayesian分析方法.所提方法将失效、时间截尾数据统一分析,能快捷地获取幂律过程模型参数的Markov Chain Monte Carlo样本,利用该样本不但能直接给出模型参数函数的后验分布,还能给出单样预测和双样预测的分析.一个经典工程数值算例说明了所提方法的可行性、合理性与有效性.该方法具有一定的优越性,可为小子样可靠性增长分析提供一种值得参考的方法.      

PCB缺陷识别算法的研究

AOI（Automatic Optic Inspection）是基于光学原理来对印刷电路板（PCB）焊接生产中常见的缺陷进行检测的一种新型测试技术。对于PCB图像的定位问题,使用一种改进的Hough变换检测圆形,通过刚体变换模型实现图像定位;在瑕疵识别中,根据树分类法和序贯检测的思想设计一种PCB缺陷模式识别方案。     

高斯过程元模型建模方法及在火箭弹气动分析中应用

为解决复杂系统多学科优化中高精度仿真模型计算时间过长问题,提出高斯过程元模型建模方法。首先介绍了高斯过程元模型建模方法,提出高斯过程元模型建模步骤。算例分析证明,高斯过程元模型优于2种已有元模型。高斯过程元模型能够理论上统一常用的元模型建模方法,在元模型建模领域具有良好的应用前景。     

基于工业物联网的混流车间机器人自适应调度

随着工业物联网技术与人工智能技术深度融合,物料机器人已广泛应用于物联网车间中。针对车间存在实时动态变化和状况不确定等诸多复杂因素,本文提出以组分层建树和以实时状态为根节点的SP–MCTS(Singleplayermonte-carlotreesearchalgorithm)搜索方法实现车间自适应调度决策。该方法将机器人调度问题转化为马尔科夫决策过程(Markov decision process,MDP),并详细描述车间状态、动作、奖励和策略的表示方法。在实时调度过程中,该搜索方法依据工件组分层建树,搜索中只考虑相邻两组间的状态关系,从而简化计算难度。在子树搜索中,应用SP–MCTS以实时状态为根节点进行搜索,同时应用扩展方法和剪支方法进行策略探索和信息累积,使得在子树内实时状态节点越深,就越能够快速精准获取最优策略。最后,通过实际案例模拟分析,验证了该方法的有效性和优越性。     

非平衡等离子体对甲烷点火和火焰传播影响的机理分析

为了探讨非平衡等离子体对甲烷点火和火焰传播速度影响,采用化学动力学模型GRI-Mech3.0,利用零维、均质、完全混合模型和火焰传播速度模型,对甲烷点火过程和火焰传播过程进行数值模拟,计算得到了非平衡等离子体生成自由基(O自由基和NOX自由基)对甲烷点火延迟时间和火焰传播速度的影响规律。结果表明:当分别加入0.5% O和0.5% NOX活性基时,点火延迟时间减少了约94.7%,63.1%(加入NO)和94.2%(加入NO₂)。通过反应路径分析和敏感度分析,揭示了非平衡等离子体生成自由基影响甲烷点火和火焰传播速度的化学反应机理。 