具有参数编程功能的陶瓷刀片磨削加工数控系统

提出了一种适用于陶瓷刀片加工的新的插补算法,介绍了基于此算法的陶瓷刀片磨削加工数控系统。此插补算法大大简化了系统设计,提高了刀片的加工精度。用该系统精心设计的５个加工指令,即可完成所有标准刀片和大部分非标准刀片的加工编程。利用系统的参数编程功能,操作者只需选择刀片形状并输入刀片参数,系统可自动生成零件加工程序,完成刀片的加工。     

参数曲线的自适应插补算法

参数曲线插补是高性能ＣＮＣ系统实现复杂轨迹控制功能的重要技术基础。文中提出了一种ＣＮＣ系统参数曲线的实时插补算法,基于参数预估、误差控制及参数校正的策略,实现了参数曲线的高精度快速插补。理论分析与仿真表明,该算法与现有的插补算法相比,不仅速度误差小、实时性好,而且插补速度能随曲线曲率的变化自适应调整,确保加工精度达到给定要求。此外,本算法具有良好的实现通用性,可以适用于样条等各种参数曲线。     

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。     

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。     

基于ANFIS的智能导航自适应滤波算法研究

智能导弹等智能化飞行器在快速跨域、高速机动飞行时,由于传感器切换、外形改变等因素,会对组合导航信息融合系统引入随机非Gauss噪声等影响,离线优化的参数往往不能满足滤波器精度的需求。自适应网络模糊推理系统ANFIS是一种将人工神经网络和模糊推理技术相结合而成,符合人类认知特点的决策方法,它可以对导航数据进行学习,实现智能决策、实时修改滤波器内部参数,对滤波器进行优化。仿真结果表明,基于ANFIS优化的智能导航自适应滤波算法可以有效减少噪声和干扰带来的影响,提高导航精度。     

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。