基于铸件热应力及变形的人工神经网络和遗传算法优化方法

将神经网络与遗传算法相结合,以有限元分析得到的样本集合作为教师样本,通过神经网络的训练建立设计参数与控制目标的非线性映射关系,并以此代替后续的有限元分析,获得遗传算法求解优化问题迭代中所需的目标函数近似值。以Al-4.5%Cu应力框为例,在分析铸件热应力及变形机理的基础上,对应力杆的高度、宽度和粗细杆截面比、浇注温度、界面换热系数和砂型的预热温度6个参数进行优化,从而有效地控制铸件内部的热应力及变形。优化结果表明:此方法在较少的有限元计算情况下即可获得较好的优化解,与初始设计相比,弯曲变形和热应力分别降低了58.5%和40.6%。     

基于动力补偿的液压并联运动平台控制策略

针对所研制的飞行模拟器用大负载液压六自由度并联运动平台,在对系统闭环动力学模型进行详细分析的基础上,依据系统数学模型存在外扰力、摩擦力及不确知参数等因素影响的控制特性,利用系统闭环动力学模型的动力补偿特性,采用六维动力补偿器,提出一种PD控制器加小波神经网络补偿器进行在线动力学补偿的实时控制策略,并通过实验验证了其控制的有效性.结果表明:该方法具有良好的跟踪特性,能够提高系统响应快速性、运动精度及抗负载扰动能力,很大程度上克服了系统的动力耦合及参数时变和未知力扰动带来的影响,为多自由度运动系统的高性能实时控制开辟了崭新途径.      

复合材料格栅结构优化设计中的计算智能技术

针对复合材料格栅结构优化设计多变量、多约束、连续和离散混合变量、高度非线性的难点,提出了用进化神经网络来实现结构设计参数(输入)与结构响应参数(输出)的全局非线性映射关系,以此来代替优化过程中的有限元计算,以提高优化效率.以遗传算法为优化求解器,神经网络屈曲稳定性响应面为主要约束,对复合材料格栅加筋结构进行优化.结果表明,在相同样本数的情况下,进化神经网络可获得比BP网络更高精度的映射模型,具有很强的泛化能力.该方法可以为解决大型复合材料结构优化问题提供一条高效途径.      

移动测量系统的三维数据采集与建模

介绍了一种基于距离数据重构立体图像的三维户外信息移动采集系统。该系统在车辆顶端安置两个激光扫描测距仪,分别采集横向和纵向数据。这种移动测量系统通过代价函数的计算和距离剖面匹配使得重建图像的精度和效率大大提高。     

基于支撑矢量机的织物疵点识别方法

为了对种类繁多的织物疵点使用机器进行有效的检测和分类,提出了基于直方图统计和支撑矢量机的织物疵点识别算法。该算法运用直方图统计的方法,由概率统计生成直方波形,并将其作为支撑矢量机的输入参数,用于训练特征样本集,以获得支撑矢量。实验表明,该算法用于织物疵点检测是可行、有效的,可得到满意的识别结果。     

镍基单晶高温合金的发展

概述了镍基单晶高温合金的发展历程,分析了其成分、相组成、热处理的特征和持久变形及强化机制,给出了其持久性能数据,并指出了发展趋势。     

镍基单晶合金叶片振动特性分析

利用通用有限元程序Marc分析了单晶叶片的振动特性,考虑了取向、温度和转速的影响。计算结果表明,[111]取向的固有频率大于[001]取向的,取向对高阶固有频率的影响比低阶的大;温度升高,固有频率下降;随着转速增加,固有频率也在增加。转速对[001]取向固有频率的影响要比[111]取向的大。在工作状态下,转速对低阶频率的影响大,对高阶频率的影响则比较小。     

基于神经网络的无迹滤波改进算法

介绍了采用无迹变换(UT)描述随机变量通过非线性系统后的均值及方差的方法,提出可以将神经模糊推理系统(ANFIS)用于确定无迹变换中的参数,使其对随机变量均值的描述达到二次以上精度,并给出了改进的无迹滤波器(UKF)结构和神经网络训练方法;仿真结果表明,该算法适用于系统含有未知输入或系统噪声为非高斯的情况,并可解决一些典型的非线性估计问题,改进算法的性能优于传统无迹滤波器。     

神经网络及模糊控制在飞机防滑刹车系统中的应用

提出了一种新的神经网络 -模糊逻辑刹车系统控制方案。利用神经网络解决刹车系统中存在的非线性识别问题,实现刹车过程的轨迹跟踪;利用模糊控制克服参数变化和环境因素造成的不利影响,同时避免不精确建模造成的误差,最后利用所设计的控制器对某型飞机进行了仿真研究。结果表明 :新的控制方案能极大的改善飞机的刹车性能。     

子波分析和ART神经网络在复合材料板冲击定位中的应用

将子波分析和神经网络技术用于复合材料的无损监测,利用子波分析良好的时频特性从强噪声中提取特征信息。并对复合材料受到冲击时的信号进行了实验处理,提出了一种改进的自适应共振理论 (ART)神经网络结构聚类算法。实验结果表明,能实时监测复合材料受到冲击时的冲击位置和冲击大小。