裁剪NURBS曲面的改进Delaunay三角化

提出了一种改进的裁剪曲面 Delaunay三角化的方法。将仅适用于凸多边形域的 Delaunay三角化方法扩展到可应用于任意形状并可带有任意孔洞的形式 ,并给出了算法所用数据结构和详细的步骤 ,讨论了单连通域的构建方式。最后给出了应用该方法实现的一些例子     

ENGINE SENSOR FAULT DIAGNOSIS USING MAIN AND DECENTRALIZED NEURAL NET WORKS

ＡｎａｌｙｔｉｃａｌｒｅｄｕｎｄａｎｃｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｓｕｃｈａｓｅｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ，ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｔｒａｃｋｉｎｇｆｉｌｔｅｒａｎｄｓｏｏｎｃａｎｄｅｔｅｃｔ，ｉｓｏｌａｔｅａｎｄａｃｏｍｍｏｄａｔｅｆａｉｌｕｒ...     

一种支持工作流模式的扩展工作流网

为了满足企业用户对工作流模型在描述能力和分析能力上的要求,提出了一种 支持工作流模式的扩展工作流网(EWF_net,Extended WorkFlow net).EWF_net是在工作 流网(WF_net,WorkFlow net)的基础上增加一些机制扩展而成的,它改善了WF_net对于动态工作流模型的描述能力,直接支持所有工作流模式,特别是多实例 、取消、高级同步等WF_net不能直接描述的模式.EWF_net通过引入控制变量 来描述工作流模型的相关数据信息;通过引入一类特殊的变迁——传递变迁,来 支持模型的动态路由.在Petri网分析技术的基础上提出EWF_net的形式化的正确性分析方 法.该方法由一致性分析和对应的WF_net的合理性分析2部分组成.最后,通过一个应用实例 来说明EWF_net强大的描述和分析能力.      

太阳帆板平面度测量系统

介绍了一种采用斜光学三角形测量结构和基于虚拟精密测量基准的太阳帆板平面度无接触测量系统.首次提出斜光学三角形测量结构,使得测量系统的测量面积和分辨率大大提高,从而实现了对大面积平面平面度的高精度无接触测量.提出的虚拟精密基准的建模与误差补偿技术,解决了在非精密基准上实现精密测量这一难题,使得所研制的测量系统利用现有平台可实现对太阳帆板平面度的高精度测量.此外,对测量光斑位置估值精度与光斑图像尺寸大小和能量分布之间的定量关系进行了分析,为激光光斑的优化设计提供了理论依据.实际测量结果表明,该测量系统对面积为2581mm×1755mm太阳帆板的平面度测量精度达0.02mm(RMS).     

逆向工程中散乱数据点三角剖分的波前算法

提出一种改进的波前算法,从点云任意一点开始构造初始波前,通过匹配点的加入和三角形的形成,不断修正波前并向外扩展,从而对散乱数据点进行三角剖分.对不同测量手段得到的数据点的剖分结果表明,该算法速度快、网格质量高.剖分结果以翼边数据结构存储,供模型重构时使用.      

基于CPN的飞机驾驶操纵过程建模及工效分析

驾驶舱人机界面的设计直接关系到飞行员在飞行任务中的操纵表现和飞行安全.分析了飞机驾驶操纵过程中的人机交互特性,基于着色Petri网构建了飞机操纵过程模型并给出了模型的公理化定义.提出了任务可达性,飞行员认知负荷和基于熵值的操纵程序复杂性评估方法,能够实现在驾驶舱设计初期对飞行员认知负荷与操纵过程的分析.结合某型飞机的起飞中断过程给出了操纵过程建模与工效分析实例,表明模型与方法的有效性.     

基于克隆选择算法的学习型Petri网及在潜在通路分析中的应用

传统学习型Petri网(LPN)有2个缺陷:1)都是针对无回路PN模型,这不符合实际情况;2)大部分都是利用BP算法进行学习,带来BP算法固有的缺陷.针对这2个缺陷,提出基于克隆选择算法(CSA)的LPN(CSALPN).首先对系统进行PN建模,然后利用CSA训练PN,使得PN既可以学习先验知识又可以利用系统的结构信息...     

倾斜CCD光敏面以减小扩展像斑的分析

经理论推导，给出了倾斜ＣＣＤ光敏面以减小扩展像斑，从而减小激光三角法测量误差的理论根据，同时结合计算机模拟曲线，说明了它的缺点是限制了测量范围。     

基于约束Delaunay三角剖分的筋特征识别与构建算法

为识别飞机结构件中的筋特征,提出一种基于Delaunay三角剖分的识别与构建算法。首先,根据飞机结构件腹板和平顶筋加工方式的不同以及二者几何上的相似性,引入广义腹板概念表示腹板面和平顶筋,并建立筋的表示模型;其次,利用约束Delaunay三角剖分算法,剖分广义腹板面,进行平顶筋面和腹板面的识别与区分,并提取平顶筋面的中轴线;最后,利用中轴线拆分平顶筋并将斜顶筋作为广义腹板的子特征进行识别与构建。实例结果表明,该算法是正确和有效的。      

一种新的并行测试任务调度算法

 并行测试的任务优化调度是并行测试技术的核心问题。为了解决现有调度方法耗时、实际应用范围有限以及缺少对资源冲突和系统死锁的形式化分析等问题,采用赋时有色Petri网(TCPN)建立并行测试任务调度的TCPN模型,基于TCPN模型的可达标识图利用改进蚁群算法求解最优任务调度序列。算法搜索过程中,采用多目标优化,目标函数综合了测试时间、仪器成本和负载平衡度,使得算法更符合工程应用。采用动态标注方法在搜索过程中加大可行解间的信息素差别,避免算法早熟。仿真实例证明该算法是有效的。