应用聚类分析对关联规则进行分组

关联规则是要从大量的数据中找到数据之间的规律，但有时所产生的规律十分繁多，从而形成新的知识管理问题。针对该问题本文提出了一个新的算法，该算法利用系统聚类分析方法对规则进行分组，从而可更好地帮助用户解所发现的规律，该方法的距离（RatioD）是基于关联规则本身，因此，可对规则进行高效地分组。实验结果表明，该算法是有效的。     

基于局部几何特征的稠密点云配准方法

针对现有的稠密点云配准方法依赖初始位置设定、计算成本高、配准成功率不高等问题，提出了一种基于点云局部几何特征的稠密点云配准方法。采用深度卷积网络模型提取点云的局部几何特征，从而减少了三维点云数据的噪声、低分辨率和不完备性等带来的影响。在此基础上，使用K维树搜索完成局部几何特征描述子的关联工作。最后，通过随机采样一致算法对点云的相对位姿进行鲁棒的估计。通过对开源数据集上5个典型场景中的数据测试表明，该方法的配准成功率达到92.5%，配准精度达到0.0434m，配准时间相对最邻点迭代配准算法缩短了74.7%，实验结果验证了该方法的有效性、实时性和鲁棒性。     

基于切削热-力耦合效应的表面强化技术及其工艺试验研究

经过对超高强度钢工件高速切削加工表面质量的系统研究,发现在某种特定的切削条件下,工件表面质量将会发生显著改变.该变化不仅表现为表面特征的大幅改善,如表面粗糙度可以控制在0.4μm以下,无宏观裂纹发生等,还表现为表层及次表层显微硬度的明显提高、最大残余压应力深度的大幅增加(达到0.35 mm)以及表面耐磨性能的显著增强等.研究结果表明,合理的切削工艺将极有可能成为一种能够在获得工件结构形状与精度指标的同时,对加工表面表层、次表层的组织特性与工件使用性能产生积极影响的表面强化手段.     

复合材料叠层结构剖面翘曲修正理论

 首先假设复合材料叠层结构的面内位移沿厚度方向为直线分布,然后根据剪切变形进行连续修正,获得逐步升高的各阶翘曲位移分布函数。文中以叠层梁为例,应用最小势能原理导出其静力方程和力的边界条件。在长度方向则采用升阶谱位移函数,进行了数值计算。所得叠层梁的位移和应力分布的数值结果与精确解相比,表明本文方法有很好的收敛性。     

壁面加热湍流标度律的实验研究

用热线风速仪测量了风洞中壁面加热和不加热平板湍流边界层不同法向位置的流向速度和温度的时间序列信号，研究了壁面加热的边条件和不同法向位置的剪切作用对速度和温度增量的p阶结构函数的非线性反常标度律的影响，实验结果表明，壁面加热的边界条件不同法向位置的剪切作用对层次结构模型中间歇参数β和最奇异指数γ的影响明显存在，并初步分析了在具有强剪切作用的壁湍流中这种影响产生的原因。     

改进的P型迭代学习控制算法

针对多输入多输出的定常线性系统的迭代学习控制问题, 给出改进的P型迭代学习控制算法, 该算法中利用最新算出的控制分量代替旧的控制分量, 这样可以加快控制输入的收敛速度, 利用该算法进行学习控制, 使系统的实际输出以更快的速度收敛于系统的理想输出.     

基于迭代学习控制的飞机全电刹车系统的研究

通过对飞机全电刹车系统模型的分析,结合迭代学习控制的特点设计出一种新的全电刹车系统的控制律。通过在matlab/simulink中仿真,取得了理想的效果,表明控制律的设计基本合理、可行。     

机器人运动的学习控制

机器人学习控制旨在采用简单的控制器结构和易于实现的控制算法,提高机器人轨迹动态跟踪精度。本文讨论了机器人控制研究中存在的困难,简要回顾了早期学习控制思想的形成和发展,重点介绍了近年来国内外有关机器人学习控制研究的现状。     

分层结构的雷达告警设备软件测试方法

雷达告警设备是现代作战飞机不可或缺的雷达对抗设备,主要用于对敌方雷达威胁信号的告警.分析了分层结构的雷达告警设备软件的特点,借鉴集成测试中自底向上增量式集成策略,提出了一种综合运用调试、插桩和仿真的配置项测试方法.测试结果表明,方法对此类以数据处理功能为核心、分层结构设计的嵌入式软件测试,有很好的借鉴作用.     

一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点，提出了一种深度梯度提升模型（Deep-GBM）对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验，并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解，提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明，所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%，相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%，并具有良好的泛化能力。