动力系统精细算法的逼近机理与误差分析

发现以下３者的协同作用是实现精细算法高精度,高效率的内在机制和根本原因：１）Ａ│ｘ│〈∞,指数矩阵ｅ＾Ｈｘ的Ｍａｃｌａｕｒｉｎ级数展开式绝对收敛;２）初始Ｍａｃｌａｕｒｉｎ级数展开式中的有效展开项总数能够通过递推算法以指数方式扩展;３）新增有效展开项的系数能够通过递推算法以指数或拟指数方式逼近其真值。     

龙脊风帆模型气动特性风洞实验

通过风洞模型实验 ,利用六分量高频底座天平技术 ,测量了称为龙脊风帆的一种单帆模型在均匀来流中各个风向角和俯仰角下的时均升力系数和时均阻力系数以及脉动升力系数和脉动阻力系数 ,可为工程中类似帆形结构的设计和受力计算提供参考     

基于信息熵的连续属性自动聚类算法

基于信息熵的有关理论，提出了一种新的连续属性的自动聚类算法。首先介绍了Shannon熵的概念及其两个重要的定理，基于信息的不确定测度，提出了一种Shannon熵的准则函数φ，并且指出了该准则函数必须满足的6条原则。其次，基于该准则函数，引出了一种针对单个连续属性自动聚类的FUSINTER算法。由于实际信息系统中有多个连续属性，这主需要对多个连续属性分别使用FUSINTER算法进行离散，并且要求最终保证整个信息系统离散是相容的和一致的，而且各个属性拥有较少的分割区间。最后，本文以干线飞机外形参数的变化趋势与其更新换代的关系来说明文中提出的属性离散化过程，并展示了该聚类算法的有效性。本文提出的方法可以用于机器学习或数据挖掘的数据前处理。     

一种基于粗糙集理论的粗糙神经网络构造方法

提出在BP神经网络中使用粗糙集理论网络的设计，由于粗糙集理论有强大的数值分析能力,而BP神经网络具有准确的逼近收敛能力和较高的精度，所以通过两者的结合，可以得到一种可理解性好，计算简单，收敛速度快的神经网络模型，这种神经网络的算法的主要过程为：首先利用粗糙集能力去发现给定数据集的一些规则，然后根据这些规则构造神经网络稳含层的神经元个数，最后用BP算法迭代求了网络的各种参数，完成网络的设计，本文最后给出了一个三维非线性函数的实例进一步验证了网络的正确性。     

多模式高概率量子搜索算法

量子搜索问题是发展量子神经网络必须要解决的问题之一.本文在分析了Grover量子算法基础上,针对量子神经网络要处理多模式问题提出了一个多模式高概率量子搜索算法,它通过一系列的么正操作能在模式集中以较高的概率搜索目标,并且该算法在搜索目标模式时能在一次算法的执行中就找到目标,所以它远比经典的搜索方法要快,而且随着模式集和目标数的增多,它运行效果越好,最后验证了算法的可行性和有效性.     

遥感图像中港口目标识别技术

针对遥感图像中港口目标识别的特点,提出了一种基于纹理特征分类与轮廓识别的高效港口识别算法.该方法首先采用梯度分析方法进行海陆分割,得到水域与陆地的二值图像,并据此提取轮廓,然后利用差分链码标记提取港口轮廓,最后检测与链码拐点有关的三个特性,得到港口基元的识别结果.实验结果表明,该算法能够有效地识别遥感图像中任意方向和任意凹凸的港口目标.     

航空声学引导风洞收缩段边界层修正的数值模拟和实验研究

根据数值分析得到的低速风洞收缩段边界层位移厚度分布通用曲线,针对航空声学引导风洞收缩段,推导得出收缩段边界层位移厚度分布曲线,并对收缩段型面进行修正设计,给出了修正前后的型面坐标偏差,设计加工了试验件,并进行了收缩段修正前后流场的数值模拟和实验验证。数值模拟结果表明:尽管航空声学引导风洞收缩段的边界层很薄,最大位移厚度只相当于试验段水力直径的0.5%左右,但修正效果明显。对于开口和闭口试验段流场,在收缩段型面设计时考虑粘性影响,进行边界层修正,均可显著降低试验段的动压场系数;减小气流偏角,提高试验段流场品质,有利于风洞部段的精细化设计。收缩段型面出口由于逆压梯度的存在,壁面速度过冲,气流均匀性较差,但进入平直段后,动压不均匀度及气流偏角迅速下降,因此收缩段后16.7%长度的平直段对于改善试验段流场品质很关键。在航空声学引导风洞上,采用移测架、皮托管和热线风速仪进行了修正前后收缩段、试验段动压和速度值测量,测量结果也验证了边界层修正的效果,而且实测的边界层位移厚度与理论推导值吻合。根据测量的收缩段内和出口的边界层速度分布,计算边界层位移厚度、动量损失厚度和形状因子,并据此判定,航空声学引导风洞收缩段内的边界层流动保持层流状态,未发生层流到湍流的转捩。     

一种带负载工业机器人动力学模型辨识方法

针对带负载工况下六自由度关节型工业机器人动力学模型的辨识问题,提出了一种带负载机器动力学模型的参数辨识方法。在获 得机器人本体动力学模型的前提下,用Newton Euler法建立负载动力学模型进行补偿,设计激励轨迹获取负载贡献的力矩,然后用加权最小二乘法辨识出负载模型中未知参数。最后对得到的带负载完整机器人动力学模型进行验证与分析,结果表明通过辨识得到的预测力矩与测量力矩有较好的跟随性,所提出的辨识方法具有一定的工程参考价值。     

镀钛金刚石钎焊界面微区结构分析

采用Ag-Cu-Ti合金粉末在加热温度920 ℃保温时间8 min条件下真空钎焊镀钛金刚石,运用X射线衍射仪、扫描电镜、能谱仪综合分析界面微观结构、元素分布特征及新生物相形貌。结果表明,镀钛金刚石镀层并不是单一钛的附着层,而是薄层TiC。钎焊过程中,镀钛金刚石磨粒与Ag-Cu-Ti钎料结合界面出现显微组织分层现象,原镀层与 新生层厚度分别约为0.8 μm和5 μm。新生化合物在镀层表面呈短针状致密生长且有序连成片状,在镀层破损处有长约4 μm,宽约1.5 μm针状物,而在破损边缘处碳化物呈棒状背离镀层侧向生长。原子扩散动力学分析显示镀层晶体结构会限制游离C原子的无规则运动,使得新生TiC均匀分散形核并长大。     

基于加权PCR证据融合的多传感器Lamb波损伤成像

为提高基于Lamb波损伤定位成像的对比度和可靠性,提出了一种基于证据理论多传感器信息融合的损伤成像方法。基于连续小波变换,确定了传感路径的时间延迟,进而采用椭圆定位法进行损伤成像。以信号时频带能量变化率为指标,确定了传感路径的权重值,提出了一种基于加权比例冲突再分配(Proportional conflict redistribution,PCR)证据融合算法,并以此对多组传感路径的定位成像进行融合。试验结果表明,该方法具有较好的成像对比度,且能降低因部分传感路径时间延迟判断失误对成像结果造成的影响。