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131.
针对目前国产超声变幅杆耐用性较差的问题,设计一种新型复合变幅杆,满足振幅的条件下,使变幅杆具有较小的工作应力。通过波动方程建立新型复合变幅杆参数方程,着重计算了放大倍数、形状因数及应力极大点等参数。首先,采用有限元分析软件对变幅杆进行动力学分析,得到的结果与理论结果进行比较,验证了理论公式的正确性。然后,在此基础上与圆锥形变幅杆、指数形变幅杆及小端接圆柱杆的复合圆锥形变幅杆进行比较,结果表明新型复合变幅杆具有更好的综合性能和更小的最大应力。最后,基于ANSYS Workbench优化设计功能对变幅杆进行优化修整,对优化后的变幅杆进行阻抗分析和振动性能测试,测试结果表明新型复合变幅杆理论性能参数与实验测试结果基本一致,变幅杆的谐振频率为20 013 Hz,当换能器输出振幅峰峰值为13 μm时,变幅杆的输出端振幅峰峰值可达40 μm,变幅杆振幅实际放大倍数为3.08,满足切削实验振幅的要求。 相似文献
132.
鸽群优化(PIO)算法已广泛用于无人机编队和控制参数优化等领域,但标准PIO算法容易陷入局部最优。提出了一种基于自适应学习策略的改进鸽群优化(ALPIO)算法。该算法引入了基于容差的搜索方向调整策略、基于自学习的候选者生成策略以及基于竞争学习的预测策略,通过增强种群的多样性,可提高算法全局最优概率,其已在8个基准函数上进行测试。仿真试验结果表明:所提算法在多峰函数优化问题中的收敛精度和收敛速度有了显著提升,并且能够更有效避免陷入局部最优解。 相似文献
133.
D-S证据理论在多传感器数据融合中的应用 总被引:21,自引:0,他引:21
近年来,许多领域都在进行多传感器数据融合技术的研究。多传感器数据的属性融合有很多算法,最常用的算法是贝叶斯决策检验法,国际上已提出将证据理论用于数据融合,但在这方面的理论基础还不完善。本文研究了证据理论在多传感器数据融合中的应用。Dempster-Shafer方法是对Bayes决策检验法的推广,证据理论比概率论满足更弱的公理系统,并且在区分不确定与不知及精确反映证据收集过程等方面显示了很大的灵活性。文中阐述了D-S证据理论的数学性质,给出了可信度公理及D-S综合规则,并进行了计算机仿真实验,实验结果说明这种判决方法非常实用,用于数据融合算法非常有效 相似文献
134.
视觉跟踪中,高效鲁棒的特征表达是复杂环境下影响跟踪性能的重要因素。提出一种深度稀疏神经网络模型,在提取更加本质抽象特征的同时,避免了复杂费时的模型预训练过程。对单一正样本进行数据扩充,解决了在线跟踪时正负样本不平衡的问题,提高了模型稳定性。利用密集采样搜索算法,生成局部置信图,克服了采样粒子漂移现象。为进一步提高模型的鲁棒性,还分别提出了相应的模型参数更新和搜索区域更新策略。大量实验结果表明:与当前主流跟踪算法相比,该算法对于复杂环境下的跟踪问题具有良好的鲁棒性,有效地抑制了跟踪漂移,且具有较快的跟踪速率。 相似文献
135.