复杂曲面宽行加工等参数线刀轨精确搭接方法

等参数线刀轨规划方法广泛应用在复杂曲面的加工中,然而,宽行加工中用传统方法计算刀轨行距不能保证准确性。为避免相邻刀轨之间出现欠切或行宽重叠过多,本文提出了一种行距的预测和调整算法。根据已有刀轨驱动线的位置预测后续刀轨驱动线的位置。构造了刀轨的有效搭接区间,选取能代表刀轨边界的几个特征刀位,通过调整刀轨驱动线的位置使其参数边界落在有效搭接区间内部。有效搭接区间为确定刀轨行距提供了依据,而特征刀位的先取大大减小了刀轨驱动线调整时的计算量。计算实例表明,本文提出的算法可以实现相邻刀轨的精确搭接。     

改进集对分析的多属性决策方法在通信干扰目标威胁排序中的应用

针对属性值以区间数形式的模糊多属性决策问题,提出了基于集对分析理论的综合理想方案决策方法。该方法将集对分析理论的应用范围从精确实数域拓展到模糊区间数域,在承认不确定性因素的情况下,对各个方案与正理想方案和负理想方案所组成的区间型集对进行了分析,得出同异反联系数,以γ准则为依据实现了模糊多属性决策。通信干扰目标威胁排序的实例计算表明,该方法是处理模糊多属性决策问题的一种有效方法,同时为通信干扰目标威胁排序提供了一种新的方法。     

回归分析在水泥热量预测中的应用

为了利用回归分析预测水泥热量,选用某种水泥在凝固时放出的热量作为因变量,四种化学成分含量作为自变量,利用多元线性回归分析方法建立回归方程并求出预测区间,再利用化学成分含量的观测结果对热量进行预报,从而说明了回归分析方法在化学方面的应用.     

三参数威布尔分布的置信限

本文给出了三参数威布尔分布置信限曲线的一般函数关系式,提出了一种利用秩分布确定该关系式中参数的方法,从而求得三参数威布尔分布的单侧置信限和双侧置信区间。该方法便于工程应用,并且可以推广到其他连续分布的情况。     

分拆大偶数为两个几乎相等的素数之和

我们称n =p+q 为偶数n的最平衡哥德巴赫分拆 ,其中 p与 q均为奇素数 ,p≤ q且 |p - q|取可能的最小值。根据哥德巴赫猜想 ,对于每个大于或等于 6的偶数 ,必存在其最平衡哥德巴赫分拆。本文通过对 10 7以内的偶数进行的数值计算 ,进一步提出如下猜想 :由所有 (≥ 6的 )偶数之最平衡哥德巴赫分拆产生的三组比值 p/q ,p/n 以及 (n/2 -p) /n的均值 ,分别具有极限 1,1/2及 0。     

基于服役数据的飞机计划维修任务间隔优化方法

计划维修任务间隔是反映飞机可靠性和经济性的重要指标,而飞机服役后维修及故障数据的累积对 维修间隔调整提供依据。通过梳理飞机维修任务间隔优化的流程,确定数据抽样样本量的方法;给出基于数据 拟合的故障趋势分析方法对间隔优化的必要性进行判断;定义维修间隔优化的假设检验准则,对提出的优化方 法进行算例验证。结果表明:本文的方法能够对新维修任务间隔的可行性进行判断,指导维修大纲的更新。     

基于FPGA的时间数字转换技术综述

基于FPGA的时间数字转换(FPGA-Based Time to Digital Converters, FPGA-TDC)具有较短的开发周期和更灵活的开发方式,随着针对TDC的研究工作越来越多,应用于不同场景的各种FPGA-TDC架构也相应出现,但是对于这些架构的分类和命名,并没有一个统一的标准。采用一种以分辨率来源为分类依据的方法,对近几年国内外研究机构关于FPGA-TDC的成果进行了分类,综述了该领域的技术方法,总结了各类架构的优缺点,并且对FPGA-TDC未来的发展做出了展望。     

基于ARMA时序模型的结构参数识别集员算法

研究在时域内利用含噪声观测数据识别结构参数问题.建立了与结构振动微分方程等价的自回归滑动平均(ARMA, Autoregressive Moving-Average)时序模型,将结构参数识别问题转换为ARMA模型参数辨识问题.在不确定但有界(UBB, Unknown-But-Bounded)噪声假设下,基于线性时不变系统参数集员辨识的区间算法,寻求与观测数据和噪声相容的参数的最小超长方体(或区间向量),进而得到结构参数的估计值.通过数值算例,将本文算法与最小二乘算法进行了比较,显示了其可行性和有效性.      

不确定结构区间特征值上下界的并行解法

当工程结构参数包含不确定因素时,结构的固有频率也将是不确定的.这就需要讨论不确定性振动问题中广义区间特征值的求解方法.在Deif标准区间特征值求解定理的基础上,通过区间分析,将特征值的上下界分解成2个广义特征值问题进行求解.基于此求解方法的并行性分析,给出并行求解算法,克服了求解区间问题计算量大的缺点,使传统串行机或者串行算法难以解决的区间特征值问题得以较好的解决.      

二项分布参数整体推断方法

针对工程中常见的二态数据,提出了二项分布参数整体推断方法,该方法可以很好地确定二项分布参数与状态变量之间的数学关系式,给出了整体推断的点估计和置信限、置信区间估计公式。它能够将不同状态下的二态数据作为一个整体来进行统计推断,全面开发利用了不同状态下二态数据之间相互提供的横向信息,从而使其可利用的信息量远远大于只能分别在各自状态下对二态数据进行统计分析的传统方法。所以,在精度相同的情况下,可以节省大量试样;而在试样数一定的条件下,又能提高预测精度。最后给出了应用实例。