基于神经网络的智能刀具状态检测系统

可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号,识别出刀具的磨损情况,从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测,控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测,并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明,这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。     

SVM和神经网络在电能质量扰动分类应用中的对比

提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。     

飞行器智能设计愿景与关键问题

未来飞行器正朝着多元化、无人化和智能化的方向发展,高超声速、超隐身和变体等新型飞行器不断涌现。而传统飞行器解耦分拆的设计方法越来越难以满足未来飞行器综合性能全面提升的要求,只有通过整体化设计才能充分发掘飞行器的潜能。通过分析传统飞行器设计中存在的问题,提出满足全生命周期要求的飞行器智能设计体系理念,利用知识库的构建将智能赋予飞行器平台系统设计、制造生产和运维这3个阶段,并通过数字孪生技术进行飞行器全生命周期的仿真、分析和预测,以对飞行器设计、运行等数据进行更新,使该体系形成闭环。就飞行器智能设计体系中需要的关键技术及涉及的科学问题等进行了讨论,并给出了未来发展方向以供参考。     

模糊温度控制系统在橡塑制品硫化工艺中的应用

根据橡塑制品的特点,以PLC为中心,在温度控制系统中应用PID 模糊抑制超调技术,研制一套平板硫化机模糊温度控制系统,提高硫化温度的精度,试验结果表明,所研制的系统能够全自动进行橡塑产品的硫化,操作方便,控制简单。     

材料变形过程的虚拟仿真技术

运用虚拟现实(Virtualreality,VR)技术进行材料仿真,是目前材料模拟设计学科中一个备受关注的新领域。本文应用计算机模拟技术,结合VRML,3DSMAX和VB,建立了拉伸夹头和游标卡尺的三维几何模型以及材料的拉伸仿真;实现了材料拉伸过程中实时动态调试与控制的各种功能。在几何建模、物理建模、三维虚拟场景的组装与仿真的实时操作控制,以及系统总体设计等方面,为VR技术在材料科学与工程领域的应用作了有益的探索。     

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。     

超声波铣床基于CATIA V5复合材料蜂窝件数控编程方法研究

本文针对超声五坐标数控加工设备的蜂窝数控加工方法及后处理特性进行分析,开展了在CATIAV5软件中相应编程方法和体系研究,开发了满足该设备数控编程需要的基于CATIAV5的资源库,制定了相应的编程方法规范。     

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。