一种基于耦合电感的逆变器并联系统环流抑制方法

逆变器并联系统各模块输出电压的幅值和相位等参数不一致会在各模块间产生较大的环流。在逆变器输出端串联电感能够较好地抑制并联逆变器模块间环流．其缺点是降低了并联系统的稳态电压精度。本文提出了耦合电感法这一新的环流抑制方法，研究了逆变器并联系统单模块后接耦合电感和非耦合电感对系统输出电压和环流的影响。理论分析和实验结果证明，对于由n个模块组成的逆变器并联系统，使用耦合电感抑制环流可以使环流减小为用普通电感抑制环流时的(n-1)/n而且耦合电感不影响逆变器并联系统的稳态电压精度。     

基于Stewart平台的6-SS并联天平结构优化设计

良态的雅可比矩阵决定并联机构的性能，并决定了其结构参数是否合理。本文利用矩阵的F-范数研究一种新颖的并联天平力雅可比矩阵，以力雅可比矩阵的条件数为目标函数进行并联天平结构优化设计，推导出优化目标函数以5个基本结构参数表达的解析式。利用数值解法求出目标函数关于过渡变量的最小值，并用矩阵2-范数加以验证，找到8种保证并联天平精度的优化结构。该法同时也为六维力／力矩传感器的性能指标评价及其结构优化提供很好的借鉴。     

基于FPGA的并行遗传算法硬件实现的研究

遗传算法具有天然的并行性。FPGA(Field programmable gate arrays)本质上的并行特性使其很适合用于实现并行的遗传算法。结合两者的并行特性，本文提出了一种基于FPGA的并行遗传算法。选用了适合硬件实现的选择、交叉、变异算子，并将它们设计成流水线结构。整个设计采用了XILINX公司的XC2V1000型号FPGA芯片。算法利用VHDL语言来描述。实现后的测试表明，这种硬件遗传算法有效减少了运行时间，使其在一些实时性要求较高的场合得到很好应用。     

基于新规程的轻钢结构檩条的截面选取

根据新规程,檩条的用钢量由于活荷载取值的变化而发生了变化。本文结合《门式刚架轻型房屋结构技术规程》（CECS102：2002）,《冷弯薄壁型钢技术规范》（GB50018—2002）。用遗传算法对常见荷载和柱距条件下檩条的截面进行了优化设计。并根据新规程对檩条的用钢量进行了比较分析。其结论有较好的应用价值。     

并行多种群自适应遗传算法在COW集群上的实现

为改善标准遗传算法的求解效率,提出一种基于6模糊控制器的并行多种群自适应遗传算法。利用MPI(Messagepassinginterface)技术建立了一个COW(Clusterofworkstation)集群,将算法在该硬件平台上进行了实现。3机COW集群的仿真实验结果在演示算法设计可行性的同时,表明该算法的求解效率明显优于用于对照的单种群算法,具有在解决组合优化问题上广泛应用的可能。本文还对影响并行算法的参数进行了探讨。     

交叉杆型Stewart并联机床的加工试验

为评价自行开发的交叉杆型S tew art并联机床的加工特性和稳定性,已开展了多种复杂结构件的加工试验研究。基于UG NX 3.0编制了加工试验中需要的加工程序。加工程序采用V ericu t 5.3仿真软件检验通过后,在并联机床上实现了外形复杂造型各异的零件加工。与传统数控机床相比,零件表面粗糙度R a可提高一个数量级,达到l.6以内。试验结果表明,该类并联机床应用于生产加工具有重要的实际意义。     

基于灰色理论的自适应多参数预测模型

故障预测对保障武器装备安全可靠工作具有重要意义。但是,用于武器装备故障诊断和预测的数据往往是小样本、多特征参数数据,当前主要的故障预测方法在实际故障预测中虽取得了一定的效果,但均存在不足之处。本文基于灰色预测建模理论,分析了GM(1,1)预测建模中的不足,考虑多个特征参数间的相互关系以及预测序列的实际特点,修正了初始值和背景值,建立了小样本情况下的自适应多特征参数预测模型,并以某型飞机发动机的多特征参数的仿真数据为例进行了预测分析,结果表明该模型具有很好的预测精度,证明了该模型的有效性。     

冗余电源技术在机载二次电源系统中的应用

冗余电源技术不仅可以提高电源系统的容量,还能提高系统的可靠性。本文对传统冗余电源的方案和新型的代替方案进行了介绍,并分析了他们的优缺点。着重介绍了MAX8536在冗余电源技术中的工作原理,根据其典型应用电路进行设计与实验,实验结果表明在减小损耗,散热,隔离等问题上取得了明显的改善。     

Apram模型上双曲型方程初边值问题数值方法的并行性研究

针对Ａｐｒａｍ模型［１］，研究了双曲型方程初边值问题差分格式的并行实现方法。文中不仅讨论了差分格式在Ａｐｒａｍ模型上的各种并行处理技术，而且对并行算法的可扩放性进行了讨论，最后设计了适合于Ａｐｒａｍ模型结构特征的并行计算程序，对二维Ｅｕｌｅｒ方程正规激波反射问题的计算实践，结果令人满意     

用遗传算法求解非同序作业排序问题

多机不同序作业排序问题是ＮＰ－完备问题中难度较大的一类，本文给出了该问题的数学描述及遗传算法设计方法，通过实例计算和分析表明，ＧＡｓ的解明显优于传统算法，且能有效地适用于在规模加工过程中的ｊｏｂ ｓｈｏｐ排序的优化问题。