纳米二氧化钛对纳米纤维增强透光复合材料性能的影响

对纳米二氧化钛粒子改性聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)透光复合材料的性能进行研究.通过将二氧化钛纳米粒子分别加在同轴共纺复合纳米纤维的壳/芯结构中,分析了相同含量二氧化钛粒子在不同结构中的分布状况以及对纳米纤维增强透光复合材料透光性和紫外光吸收性的影响.研究结果表明:分布在芯层中的纳米二氧化钛粒子对纳米纤维增强透光复合材料的透光性能影响较小,且能在200～400nm-1的紫外光区域产生明显的吸收峰.     

基于簇特征加权的航空发动机状态监视方法

提出了基于簇特征加权模糊C-均值聚类算法(FWFCM)的航空发动机状态监视模型,该模型主要分为离线学习和在线监视两个部分,离线学习模块计算出模型参数输出到在线监视模块,在线监视模块根据模型参数对实时数据进行分类,实时数据又输入到离线学习模块中参与更新模型参数.结果表明:相比基于数据加权策略的模糊聚类算法(DWFCM)以及经典模糊C-均值聚类算法(FCM),该方法平均离线状态识别率和在线状态识别率分别提高了5.233%和8.358%.实验证明此方法性能好且有很好的鲁棒性和泛化能力,对于不确定性的航空发动机在线状态监视有较好的应用价值.      

示温漆图像等温线提取算法

分析示温漆（TIP）图像特征,根据等温线附近产生局部梯度极值的特点,实验对比了4种边缘提取算法效果。根据实验结果,选用Canny算子提取等温线。提出在边缘提取前进行K means聚类处理,并对K means聚类算法和Canny算子进行了改进。提出了两种K means初始聚类中心的选择方法,更适于示温漆图像的分割。改进了Canny算子的内核,提升了等温线的质量。结果表明:该算法能够快速提取清晰、连续的等温线,效果良好,满足工程应用要求,已用于示温漆自动判读软件开发。      

石英加速度计零件毛刺控制

针对现阶段石英加速度计零件的毛刺问题,分析了现有处理方法的缺陷.从被动去除和主动控制两条途径入手,以轭铁零件为例,在加工中引用了少无毛刺加工技术,并引进了新的去毛刺方法.强度检测结果表明,这两种方法的运用显著改善了毛刺控制的效果,值得推广和运用.     

一种改进的多目标粒子群优化算法

为了增强多目标粒子群优化算法的收敛性与多样性,提出一种改进的多目标粒子群算法.采用Kent映射对种群进行初始化,并将目标空间均匀划分为若干扇形区域;基于一种新的多样性和收敛性判定标准,选取合适的收敛性最优解和多样性最优解,并提出一种改进的粒子群更新公式进行全局搜索;采用聚类算法对外部种群与坐标轴夹角进行分析,维护外部种群.通过标准测试函数的仿真实验,与多目标优化算法基本MOPSO(Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm)和NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)进行对比,结果表明了该改进算法的有效性.     

基于聚类PSO算法的舰载机舰面多路径动态规划

对舰载机舰面多路径动态规划问题,提出了基于聚类粒子群(PSO,Particle Swarm Optimization)算法进行解决的方法.首先建立了舰载机舰面多路径动态规划问题数学模型;其次,在建立航母舰面环境模型、舰载机"凸壳"模型、碰撞检测模型的基础上,利用聚类PSO算法进行问题求解;最后,通过编制程序对该解决方法予以实现.仿真结果表明利用聚类PSO算法所求解的结果比较精确,且计算效率也符合实际要求.因此基于聚类PSO算法对舰载机舰面多路径动态规划问题进行求解是可行的.     

复合材料单搭接胶接接头试验研究与数值模拟

针对不同搭接长度和不同被胶接件厚度的T300/QY8911层合板单搭接胶接接头进行了试验研究和数值模拟.建立了不同试验参数下的三维有限元模型,基于Hashin准则和连续介质损伤力学(CDM,Continuum Damage Mechanics)预测层合板面内损伤的起始和演化,应用黏聚区模型(CZM,Cohesive Zone Model)模拟层合板的分层损伤及胶层的失效.系统地研究了接头在不同参数下的失效模式、破坏形貌和极限载荷等的变化,模拟结果与试验吻合良好,验证了有限元分析模型的有效性.通过对接头的破坏形貌和应力分布进一步分析发现,胶接连接的失效模式和极限载荷均与胶接长度和被胶接件厚度有关;模拟接头胶接区在不同加载时刻的应力分布变化,反映了胶接连接在拉伸载荷下的破坏起始和演化过程.     

基于负载特征聚类的节能资源调度算法

基础设施即服务(IaaS,Infrastructure as a Service)平台提供商为用户提供高性能服务的同时,必须考虑如何在不违反服务级别协议(SLA,Service Level Agreement)的前提下,节约云平台的能耗成本.采用基于负载特征聚类的方法,提出一种IaaS云平台上保证SLA的资源调度算法,最终实现降低SLA违反率和节约能耗的目标.具体采用能耗相关的负载特征提取和改进K-means聚类分析的研究方法,进行资源调度算法研究,对物理资源进行有效分配,以保证IaaS平台节约能耗的要求.实验验证方面,通过扩展CloudSim模拟实验平台,对本研究算法与改进BFD(Best Fit Decreasing)算法进行比较,得出本研究算法在SLA违反率和节能方面更优.      

Dirichlet混合样本的EM算法与动态聚类算法比较

Dirichlet分布是一类包含正参数向量的连续多元概率分布,在比例结构问题中具有广泛的应用。针对Dirichlet混合样本的聚类问题,进行了最大期望（EM）算法和动态聚类算法研究。首先,推导其数学过程,并给出算法迭代步骤。然后,利用数字仿真实验,比较了EM算法与动态聚类算法两种机器学习算法在Dirichlet混合样本中的聚类效果。最后,计算对数似然函数值、程序运行时间、收敛迭代次数、聚类正确率、真正率（TPR）和假正率（FPR）6个评价指标。仿真实验结果表明,EM算法聚类正确率更高但是运算效率相对较低,而动态聚类算法运算效率较高但是损失了部分聚类正确率。因此,实际应用中建议综合权衡聚类正确率与运算效率的相对需求后,再选取合适算法进行Dirichlet混合样本聚类。      

基于改进的模糊C-Means航迹聚类方法研究

为指导飞行程序的改善和发现管制员的指挥模式,在分析历史飞行航迹特征基础上,应用最小描绘长度(MDL)原理对航迹特征点进行划分,运用融合了遗传算法和模拟退火算法的改进的模糊C-Means算法对特征点进行聚类,通过最长公共子序列(LCS)算法得到航迹相似性矩阵,利用矩阵得到航迹簇,最后形成中心航迹,算例仿真验证了新算法的有效性.