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711.
A hybrid calibration approach based on support vector machines (SVM) is proposed to characterize nonlinear cross coupling of multi-dimensional transducer. It is difficult to identify these unknown nonlinearities and crosstalk just with a single conventional calibration approach. In this paper, a hybrid model comprising calibration matrix and SVM model for calibrating linearity and nonlinearity respectively is built up. The calibration matrix is determined by linear artificial neural network (ANN), and the SVM is used to compensate for the nonlinear cross coupling among each dimension. A simulation of the calibration of a multi-dimensional sensor is conducted by the SVM hybrid calibration method, which is then utilized to calibrate a six-component force/torque transducer of wind tunnel balance. From the calibrating results, it can be indicated that the SVM hybrid calibration method has improved the calibration accuracy significantly without increasing data samples, compared with calibration matrix. Moreover, with the calibration matrix, the hybrid model can provide a basis for the design of transducers. 相似文献
712.
713.
开口圆柱薄壳结构的轴向承载能力和稳定性分析是空间薄壁管式伸展机构(STEM,Storable Tubular Extendable Member)设计的关键问题之一.基于特征值屈曲分析方法,研究了轴压铍青铜开口圆柱薄壳结构在两端固支条件下的屈曲载荷与设计参数间的关系,利用幂函数拟合的方法建立了一种轴压开口圆柱薄壳屈曲载荷模型.通过铍青铜开口圆柱薄壳轴向压缩试验对特征值屈曲分析和所建立的轴压开口圆柱薄壳屈曲载荷模型进行了验证.结果表明:特征值屈曲分析方法可用于各向同性材料开口圆柱薄壳结构在两端固支条件下的轴向承载能力与稳定性分析;使用轴压开口圆柱薄壳屈曲载荷模型计算各向同性材料的开口圆柱薄壳在两端固支条件下受轴压作用时的屈曲载荷,最大误差为21%. 相似文献
714.
超声电火花复合加工的研究进展 总被引:10,自引:1,他引:9
概括了目前国内外超声电火花复合加工技术的最新进展,介绍了其结构和工作原理,并指出了其发展趋势。 相似文献
715.
716.
717.
介绍了2种机载光电稳定平台本体常用制造材料,利用有限元的方法对平台本体的强度和变形情况进行了分析.给出了不同材料在平台本体制造中的应用场合. 相似文献
718.
Real-time and accurate fault detection is essential to enhance the aircraft navigation system’s reliability and safety. The existent detection methods based on analytical model draws back at simultaneously detecting gradual and sudden faults. On account of this reason, we propose an online detection solution based on non-analytical model. In this article, the navigation system fault detection model is established based on belief rule base (BRB), where the system measuring residual and its changing rate are used as the inputs of BRB model and the fault detection function as the output. To overcome the drawbacks of current parameter optimization algorithms for BRB and achieve online update, a parameter recursive estimation algorithm is presented for online BRB detection model based on expectation maximization (EM) algorithm. Furthermore, the proposed method is verified by navigation experiment. Experimental results show that the proposed method is able to effectively realize online parameter evaluation in navigation system fault detection model. The output of the detection model can track the fault state very well, and the faults can be diagnosed in real time and accurately. In addition, the detection ability, especially in the probability of false detection, is superior to offline optimization method, and thus the system reliability has great improvement. 相似文献
720.