TiB2/7050颗粒增强铝基复合材料热变形行为与热压工艺优化

分析TiB₂/7050颗粒增强铝基复合材料的热变形行为及工艺参数的影响规律,对其热变形后的组织设计和获得理想性能参数至关重要。基于此,针对TiB₂/7050颗粒增强铝基复合材料开展了相关研究。用Gleeble-3500热模拟机进行热压缩试验,研究了TiB₂/7050颗粒增强铝基复合材料在变形温度300~450 ℃、应变速率0.001~1 s-1时的热变形行为,建立了材料的双曲正弦本构方程;根据动态材料模型计算得出热加工图,优选了材料的热加工工艺窗口;对原始挤压成型坯料和优化工艺的热压成型坯料进行了力学性能测试和微观组织形貌分析。结果表明:两种成型工艺相比,热压件强度指标略有提高,但塑性大幅提高,其长横向断后延伸率提高400%;热压工艺件晶粒更加细小、且无明显择优取向;拉伸断裂机制均为准解理断裂,热压件断口韧窝更深、撕裂棱更粗大,表明塑性撕裂持续时间更长。      

惯性/视觉/激光雷达SLAM技术综述CSCD

同时定位与建图(SLAM)技术已广泛应用于各类自主移动平台中,其中视觉SLAM和激光雷达SLAM是两种主要的SLAM技术方案。然而,视觉SLAM系统易受视觉环境变化的影响,而激光雷达SLAM系统则在结构单一等环境中会出现精度退化甚至失效的情况。随着智能移动平台应用场景的不断拓展,对SLAM系统的精度和鲁棒性等提出了更高要求,将多种具有互补性的传感器进行融合是提升SLAM系统性能的有效途径。据此,聚焦惯性/视觉/激光雷达多传感器融合SLAM技术,从多传感器标定和多源数据融合两个主要方面进行综述,最后对多传感器融合SLAM技术的发展趋势进行了展望。     

基于键图理论的液体火箭发动机故障检测与诊断方法

阐述了键图理论在液体火箭发动机故障检测与诊断中的应用.介绍了液体发动机的键图模型,导出定性推理公式,给出了在发动机故障检测与诊断中的应用步骤.以获得的某些信息量为依据,分析出发动机存在的可能故障.研究结果表明,键图理论用于发动机故障检测与隔离是可行的,且具有实时性强、计算简单的优点.     

航空仪表及电气插拔元件电刷镀铑新工艺

分析了航空仪表及电气插拔元件的镀银工艺存在的问题 ,提出了电刷镀铑新工艺 ,介绍了该工艺的特点、过程及影响质量的因素 ,论述了该工艺的可行性。     

适用于概念设计的再入飞行器外形优化设计方法

面向再入飞行器概念设计,提出了一种实现外形多目标优化的综合设计方法.基于类型函数/形状函数变换技术建立参数化几何模型,实现了以少量设计变量描述较大范围的设计空间;引入考虑真实气体效应的工程方法估算气动特性,应用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)实现考虑升阻比和容积利用率最大化以及热流量最小化的多目标优化设计;通过减法聚...     

基于网络复杂性的最小刚性编队通信拓扑生成

基于编队通信拓扑的网络复杂性,提出了一种多智能体系统最小刚性编队通信拓扑生成算法。首先基于刚度矩阵生成最小刚性编队通信拓扑的方式,找出智能体编队的最小刚性通信拓扑集;然后从降低通信消耗等方面建立网络复杂性评价指标,采用熵权法对各指标权重进行求解,给出网络复杂性的计算方法;基于此评价指标,在最小刚性通信拓扑集中找出网络复杂性最小的编队通信拓扑。仿真结果表明,该算法能有效减少编队通信拓扑网络复杂性,简化通信拓扑结构。     

峰值点非负矩阵分解聚类算法

非负矩阵分解模型是一种常见的数据降维方法。在现有非负矩阵分解算法用于聚类的研究中,每个类别一般仅由一个或者指定多个中心点表示,然而这种表示方式往往无法准确描述其类别的特征和结构,从而影响聚类效果。为了解决这个问题,本文提出了峰值点非负矩阵分解算法。该算法首先为数据集找到多个密度峰值点,并构建密度峰值点和样本点的二部图,然后利用二部图完成聚类。此外该算法引入流形图正则化项来充分利用数据间的流形结构信息,并给出了算法的迭代更新规则。在大量真实数据集上的实验结果表明,该方法可以更加有效地利用数据本身的结构信息,从而提高聚类效果。     

基于高斯混合模型和变量重构组合法的故障诊断与分离

提出了一种将变量重构与高斯混合模型结合的故障诊断与分离的方法。首先建立过程数据的高斯混合模型,解决了监控过程的测量数据不服从单峰的高斯分布所带来的问题,然后进行故障数据变量重构,估计未知参数并采用最大期望算法来估测均值与协方差矩阵。在此基础上建立统计模型进行故障的诊断与分离。与传统的贡献图分离故障的方法比较,通过田纳西-伊斯曼化工过程进行实验验证,本文提出的高斯混合模型与变量重构相结合对多状态过程进行故障的诊断与分离收到较好效果。     

基于变换空间近邻图的自助型局部保持投影

局部保持投影(LPP)是一种典型的降维方法,通过保持数据的内在几何结构,LPP能够获得潜在的判别能力.然而,传统LPP的性能取决于人工预定义的近邻图,并且严重依赖于最近邻标准在原始数据空间中的性能.因此本文提出了一种新的降维算法--自助型局部保持投影(sdLPP).该方法首先执行LPP获得投影方向,然后在其变换的空间更新近邻图,并重复LPP.另外,本文还提出了一种改进的拉普拉斯打分(Laplacian score)标准作为算法迭代终止和判别力的参考.最后,在几个公共的UCI和人脸数据集上验证了该方法的有效性.     

基于UGⅡ的曲线光顺方法

通过对曲线光顺方法的分析,提出了一种基于UGⅡ的曲线光顺处理方法.该方法采用人工交互的方式从曲线的曲率图中确定其待光顺区域,然后利用UGⅡ的桥接曲线实现对确定区域内型值点的位置修正,从而实现对曲线的光顺处理.实践证明,该方法可以有效地处理曲线的光顺问题,也便于使用.