光学坐标测量机的搭建与实现CSCD

为了高速高精高效地完成中小型复杂型面零件的测量,基于激光位移传感器和三坐标测量机等搭建了非接触式的光学坐标测量机,从而将测量机和光学测头的优点结合起来以应对空间自由曲面的测量任务。通过测头标定技术获得测量光束所在直线的单位方向向量,进而将激光测头的一维距离值转化为测量光斑的三维坐标值,然后通过坐标系转换将此坐标值转化到统一的测量机坐标系下,进而完成被测曲面三维点云的创建。最后,对一个直径已知的球在10个不同方位进行测量,通过点云数据拟合球面方程得到其直径作为测量结果,所得各次测量结果的误差均小于0.05mm,充分说明所搭建的测量系统的有效性。     

Stifness modeling and analysis of a novel 4-DOF PKM for manufacturing large components

Faster response to orientation varying is one of the outstanding abilities of a parallel kinematic machine（PKM）.It enables such a system to act as a reconfgurable module employed to machine large components effciently.The stiffness formulation and analysis are the beforehand key tasks for its parameters design.A novel PKM with four degrees of freedom（DOFs）is proposed in this paper.The topology behind it is 2PUS-2PRS parallel mechanism.Its semianalytical stiffness model is frstly obtained,where the generalized Jacobian matrix of 2PUS-2PRS is formulated with the help of the screw theory and the stiffness coeffcients of complicated components are estimated by integrating fnite element analysis and numerical ftting.Under the help of the model,it is predicted that the property of system stiffness distributes within the given workspace,which features symmetry about a certain plane and is also verifed by performing fnite element analysis of the virtual prototype.Furthermore,key parameters affecting the system stiffness are identifed through sensitivity analysis.These provide insights for further optimization design of this PKM.     

定子双绕组异步发电机漏电抗计算的研究

漏电抗的准确计算是电机设计中十分关键的问题。基于静止励磁调节器的双绕组异步发电机定子绕组漏抗计算比传统的三相电机更复杂。首先给出了定子双绕组异步电机通用数学模型及等效电路,采用解析法对不同绕组结构的定子双绕组异步电机漏电抗计算进行了系统地分析,导出了相应的计算公式。最后,利用所得计算公式设计了一种静止励磁调节器控制的定子双绕组异步发电机,并对其定子漏电抗参数、性能指标及运行特性进行了计算。     

基于SVM算法的虚假航迹识别

针对云雨杂波和主被动干扰导致多雷达传感器产生虚假目标航迹的问题,利用支持向量机(SVM)算法的自主学习能力,通过构建基于数据驱动的判别模型进行虚假航迹识别。针对航迹起始得到的目标潜在航迹,利用人工智能数据驱动、自学习的特点,设计了SVM算法。通过对已标记真假的目标航迹样本进行离线学习,形成虚假航迹识别的SVM分类器,实现了基于数据驱动的判别模型代替先验知识规则约束的固定模型,并在工程应用中,利用SVM分类器在线识别虚假航迹,完成实时剔除。通过实测雷达数据实验验证,该算法的目标虚假航迹准确率高达95%以上,完全满足实际的工程应用需求。相比基于阈值或规则进行硬性判断的传统虚假航迹识别方法,所提出的算法不仅提高了准确率,还具有较高的实时性,能够适应复杂多变的杂波环境,在实际应用中具有更强的适应性和实用性。因此,提出的基于SVM算法的虚假航迹识别方法对于密集杂波场景下的虚假航迹剔除问题具有显著的实际应用价值。     

基于位移和力值组合的静重式力标准机砝码加卸载控制方法研究

介绍了一种基于位移和力值组合的静重式力标准机砝码加卸载的控制方法,通过监测砝码的移动量和参考力传感器叠加系统的力值量,实时调整加卸载机构的加卸载速度,以实现对被检力传感器的平滑加卸载的目的。该方法有效解决了吊挂在加载过程中产生较大摆动,影响力标准机复现力值准确度的问题,同时也消除了力值过冲现象,避免了因逆程效应而导致的力传感器输出偏差。     

基于卷积神经网络的运载火箭测发网络流量异常检测技术

运载火箭测发网络是维系各型号运载火箭远距离测试及发射控制的重要国防基础设施,对测发网络流量进行异常检测是保证其正常工作的关键举措。近年来,随着测发网络功能的拓展,其面临的网络安全威胁越来越严重,而当前的安全检测主要依赖于基于异常特征库匹配的流量异常检测方法,这种检测方法对一些新型攻击检测能力非常有限。本文结合运载火箭测发网络实际特点,针对以使用用户数据报协议(UDP)为主的测发网络流量,设计一种新的基于固定数据包数目的流量图片样本生成方法,首次提出在测发网络流量异常检测问题上使用卷积神经网络,以原始网络流量作为输入,避开难以解决的人工特征集设计问题。通过测发网络真实网络流量数据进行实验,取得了较高的精度、召回率和准确率,验证了本方法具备一定的实用性。     

最小二乘支持向量机的在线学习算法研究

针对最小二乘支持向量机在线逼近过程中求解矩阵维数逐渐扩大的问题,提出了一种最小二乘支持向量机的在线学习算法。借助滚动窗口的思想,建立一个随时间滑动的建模数据区间,在线逼近中通过接受新数据删除旧数据来保持数据区间长度不变,同时数据不断更新,从而实现模型的在线学习。仿真结果表明了这种学习算法的有效性。     

二自由度平面并联机床的柔度与变形分析

文中对一种新型平面并联机床的速度,力与变形关系进行分析,得到其速度、力雅可比矩阵进而得到其柔度矩阵,提出该并联机床柔度评价指标,并给出了该评价指标在工作空间内的分布情况,为该并联机床的设计与应用提供了有益参考。     

一种基于模拟退火的支持向量机超参数优化算法

基于统计学习理论的支持向量机技术以探求小样本情况下如何获得更好的机器学习规律而见长,与基于经验风险最小化原则的机器学习方法相比能够获得更佳的泛化能力,相关超参数的选择对其分类或回归性能有较大影响.针对径向基核支持向量机超参数优化问题,提出了一种改进的基于模拟退火算法的高效多目标优化算法,并详细讨论了优化寻优过程中搜索空间、初始可行解、初温和最优目标函数的设计方法.通过在多个标准数据集上的测试验证,证实了本文所提算法的可行性和有效性.     

基于欠采样的零阶优化算法

非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先,为了降低数据非平衡分布的影响,针对不同非平衡比的数据集给出了不同的两种采样策略。然后,采用了一种引入间隔均值项的支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型进行分类,并使用带有方差减小的零阶随机梯度下降算法进行求解,提高了算法的精度。在非平衡数据上进行了对比实验,实验证明提出的方法有效提高了非平衡数据的分类效果。