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61.
具有变胞功能的自主移动制孔机构 总被引:1,自引:0,他引:1
根据飞机自动化装配的应用需求,结合变胞原理提出了一种双偏心变胞源机构.在此基础上设计了一种具有变胞功能的自主移动制孔机构,能实现行走和调姿制孔两种功能阶段之间的变自由度切换.给出了调姿过程由初始状态经俯仰与侧滚后到达期望法矢位置各足驱动量的运动学反解算法,可用于实时控制.运用Matlab绘出了实际工况下反解算法中各足偏移量区域,完成了双偏心变胞源机构的尺寸设计.建立虚拟样机,联合算例进行运动学仿真,结果验证了运动学算法和双偏心变胞源机构适用于本机构.研制了实物样机,测试了系统的调姿精度,结果表明可满足飞机装配自动化制孔的要求. 相似文献
62.
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
63.
通过研究柠檬酸钙酸解过程中溶液电导率的变化规律,建立了酸解体系的数学模型,提出了改革酸解工艺路线中的物料添加顺序,并用计算机自动控制物料添加量和添加速率,自动判定酸解终点的方法。 相似文献
64.
给出了求对称奇异线性方程组Ax=b极小范数解的迭代算法,其迭代公式为此处/为秩是,r(r<n)的n阶实对称矩阵,E为n阶单位阵,b为n维列向量,m为正整数,ε为正实数。证明了这类选代算法的收敛性,讨论了它的事先误差估计式和事后误差估计式。作为应用,给出了求超定线性方程组极小最小二乘解的迭代算法、特征向量导数计算的迭代算法和对于病态正定线性方程组。本文的选代算法可改善病态条件,算例表明也是有效的。 相似文献
在自动驾驶和机器人导航系统中,里程计是用于持续获得系统姿态信息的一种装置。视觉里程计能以较低代价获得高精度的目标移动轨迹,基于特征的视觉里程计方法具有时间复杂度较低、计算速度快的优势,有助于数据实时处理。然而,传统基于特征的视觉里程计方法面临着2个技术瓶颈:特征匹配的准确度不足;姿态解算中目标函数的权重值有效性低。为了解决帧间特征匹配准确度不足的问题,本文提出特征交叉检验闭环匹配策略,即在传统单向闭环匹配的基础上,增加反向验证的过程,以获得匹配准确度更高的匹配点集合。该策略解决了传统特征匹配中使用单向闭环匹配策略鲁棒性不足、内点比例低的缺陷,提高了解算精度。同时在交叉检验匹配策略中利用前一时刻的运动信息缩小当前时刻特征匹配的搜索范围,降低特征点匹配的时间复杂度。针对目标函数的权重值有效性低的问题,本文将特征点在图像序列中的出现次数作为其生存周期,提出基于特征点生存周期的目标函数权值设置方法。在姿态解算中,特征点的生存周期可以有效反映其稳定性,使用其作为目标函数权值可以降低解算过程中的累积误差。本文在公开的KITTI数据集中进行算法测试,实验结果证明该方法可以实现高精度、实时的视觉里程计算。 相似文献
66.
航天器对大容量高效计算的要求越来越高,现有的星载计算体系的能力已经难以满足其需求,需要建立具有自组织能力的智能计算体系,还要实现高效的任务调度.给出了航天器分布式智能计算体系的模型和任务调度问题的多目标优化模型,并根据该模型设计了改进粒子群算法和改进蚁群算法结合的DPSO-EACO算法,先利用粒子群算法生成初始调度方案,再用该方案初始化蚁群算法,利用蚁群算法生成最终调度结果.仿真结果表明,该算法的性能与改进粒子群算法和改进蚁群算法相比具有明显的性能优势. 相似文献
67.
李园庭 《南昌航空工业学院学报》1998,(3):22-30
本文给出了所谓集中到列紧原理的另一形式,并利用它讨论了一类非线性椭圆型方程广义银和分歧点的顾在性。 相似文献
68.
基于FMECA信息的测试性验证试验样本分配方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前国内外测试性验证试验中普遍采用的基于故障率的分层抽样方法考虑因素单一,可能导致样本分配不尽合理,而现有考虑多因素的样本分配方法代表性不足,难以实现工程上的应用的问题,对影响样本分配的因素与故障模式影响及危害性分析(FMECA)信息的关系进行了详细分析,提出了基于FMECA信息的样本分配方法。首先定义了单元影响系数和影响因子向量,提出了向量各元素赋值规则,解决了影响因素选取的问题;其次通过基于逼近理想解排序法(TOPSIS)优化的层次分析法确定了权值矩阵,实现了样本分配。最后通过实例验证表明该方法考虑因素全面,运用灵活,更具代表性和工程应用价值。 相似文献
69.
桂冰 《南京航空航天大学学报》1992,(4)
本文设计了求解Lyapunov矩阵方程的一种新方法。所考虑的矩阵方程是 AX—XB=C(1)其中A,B,C分别是m×m,n×n和m×n的已知矩阵。 该方法首先是将系数矩阵A,B初等相似约化为三对角矩阵,即存在可逆矩阵U,V,使U~(-1)AU=A,V~(-1)BV=B,其中A,B为三对角矩阵。然后设计了矩阵方程AY—YB=C的公式解法,分三步: 1)求f(λ)=det(λI—A)的λ各次幂的系数a_0,…,a_m; 2)计算sum from i=1 to m (A_(m-i)-CB~(m-i)),f(B); 3)求解Y。解方程AY—YB=C的方法称为THR算法。 最后经逆变换获得原矩阵方程(1)的解X。 求解矩阵方程(1)的方法称为R—THR算法。该方法的计算量约为m~3+4/3n~3+7m~2n+5nm~2+m~2。 本文给出了R—THR的串行计算的数值例子,并给出了THR算法的并行计算格式。最后通过几种数值方法的比较,表明该方法是可行的,也是有效的。 相似文献
70.