有限元动力模型优化的一种方法

本文研究以振动试验测得的飞机结构的固有频率为目标值的有限元动力模型的优化问题。应用了一种迭代优化法,该方法基于动力平衡方程以及正交性。通过修改刚度矩阵的元素来优化,使计算出的固有频率与试验测得的频率值基本一致,并成功地应用于无人机水平尾翼模型上,效果良好。     

采用逐次正交化法的最优分布式Kalman滤波器

为解决大系统中应用整体式Kalman滤波遇到的非实时性难题,本文提出一种能保持最优的分布式Kalman滤波计算方法——逐次正交化法。这是一种适合多微机并行计算的最优算法,确保滤波的“实时性”,优于一般次优分布式Kalman滤波器。     

某型机翼内翼结构几何优化设计

某型机翼内翼结构布局优化模型,包括两类设计变量:位置变量和尺寸变量。本文利用PCL语言实现了在MSC.PATRAN环境下的参数化建模,以最小重量为目标函数,在强度和位移约束条件下,利用网格法进行位置寻优,并使用MSC.NASTRAN软件给出了最优尺寸变量。通过计算表明,本方法效率较高,结构重量稳定下降,优化效果明显。可以解决此类工程问题,具有一定的实用价值。     

基于复合形与神经网络的机翼结构优化设计

从元件位置和元件尺寸两个方面考虑,提出了一种全局结构优化设计方法。利用NASTRAN完成尺寸优化,利用神经网络对NASTRAN优化结果进行映射,用复合形法进行位置寻优,最终完成了机翼结构的优化。算例表明利用神经网络来预测NASTRAN优化结果有较高的精度与适用性,本文所提方法可行、正确,具有很高的效率。     

基于形态学梯度矢量的图像边缘提取算法

图像的边缘在很大程度上可以用梯度的概念来解释和描述,而现有的形态学梯度边缘检测算子抹煞了梯度的矢量性。文章提出了一种新的图像边缘提取算法:在边缘检测部分提出了具有方向估计的形态学梯度算子,且从理论和实际应用两个方面给予证明。并将模糊处理加入该系列算子,使这些算子在噪声抑制和提高边缘清晰度两方面均有较好的表现。同时在图像分割部分改进了最佳阈值化分割,利用小范围的边缘梯度各方向上的最佳阈值化进行调整,使图像的边缘更加完整、清晰。     

绝缘子清扫机器人的动力学建模及轨迹优化

研究了支柱型绝缘子带电清扫机器人伸缩臂运动引起升降臂振动的问题，将升降臂和伸缩臂分别建模为柔性臂和刚性臂，形成末端具有移动刚体的柔性臂系统，在假设模态法的基础上建立了系统的Lagrange动力学模型，建模考虑了大多数柔性臂模型忽略的重力和非线性耦合的影响，分析了伸缩臂全局运动与升降臂局部振动的相互影响。提出一种单变量优化方法，以升降臂的残余变形能为性能指标，优化伸缩臂的运动轨迹，降低升降臂的残余振动。应用该方法对梯形速度曲线进行了优化，结果表明可以有效地控制升降臂的残余振动。该方法计算量小，便于在线实现。     

热载下三边固支一边简支矩形薄板的解析解

基于薄板的小挠度理论,根据四边简支矩形薄板在横向变温作用下的挠度和内力解答,通过应用虚功原理和叠加原理,推导了三边固支一边简支矩形薄板在横向变温作用下的挠度方程和内力解析解,从而为以后的工程计算提供了理论依据.     

基于B-样条插值的图像边缘检测

为了能高质量地进行图像边缘检测,提出了一种新的基于B-样条插值的边缘检测方法.该方法为了保证图像边缘检测后的质量,采用3次B-样条对图像的像素点灰度值进行插值运算,提出了基于B-样条插值的一阶和二阶微分算子,并引入数字滤波技术加以实现.利用B-样条可分离的特性,实现了2维空间的基于B-样条插值的连续图像的重构函数,在此基础上提出了用于边缘检测的基于3次B-样条的一阶梯度模板和二阶微分模板.该方法非常适合于采用硬件的并行化实现,极大地提高了图像处理速度和边缘检测质量.     

羊毛精纺织物服用性能优选的多属性模糊决策

本文应用多属性目标决策的方法,评判不同规格毛织面料的"满意度",客观地提供一个重要的优选辅助依据。     

一种改进的微粒群优化算法

标准微粒群优化(PSO)算法是一种群体智能算法,它容易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢且精度较差,而且参数的选择对算法的优劣影响很大。针对这些缺点,首先提出了一种在位置进化方程中引进动态参数的方法,改进了标准微粒群算法收敛速度;然后通过在速度、位置进化方程中同时引进动态参数来提高算法收敛速度和收敛率。经J．D．Schaffer函数和LevyNo．5函数对改进算法的测试表明,相比于标准微粒群算法,该方法的收敛速度和平均收敛率均有大幅度提高。