模糊自组织网络在刀具磨损状态监测中的应用(英文)

应用模糊逻辑和无教师自组织神经网络进行车削过程刀具磨损状态监测.根据典型切削条件组合建立由多个子网络组成的自组织网络阵列,其中每一子网络对应一种典型切削条件,并进行训练.对于具体切削条件,运用模糊逻辑技术选取对应的优化子网络.文中所建名为Fuzzy-SOM-TWC监测系统的运行基于加工过程实时采集的切削力、声发射以及电机电流信号.切削实验用于训练和检验监测系统,实验结果显示其对于刀具磨损状态的识别正确率可达到98%-100%.     

GPS／DNS组合导航系统研究

通过误差分析的方法，给出了用卫星全球定位系统ＧＰＳ的位置、速度信息作为观测量的ＧＰＳ／ＤＮＳ组合导航系统的数学模型。在此模型的基础上应用卡尔曼滤波器，估计出导航参数误差并对系统进行校正，从而实现了ＧＰＳ与多普勒导航系统（ＤＮＳ）的组合。ＧＰＳ／ＤＮＳ组合导航系统克服了多普勒导航系统定位误差随时间发散的缺点，使得导航精度与时间无关，弥补了ＧＰＳ实时性的不足。仿真结果表明，该组合方案可获得高的导航定位精度。该系统丰富了组合导航系统内容，且体积小、成本低，便于工程实现，具有实用价值。     

悬浮浇注对铝铜合金组织遗传性的影响

采用悬浮浇注法研究了ＺＬ２０１合金的遗传现象及其组织性能的影响,通过分析试件的凝固特性,对合金的组织遗传机理进行了初步探讨,结果表明：悬浮剂的中入使合金的凝固时间缩短,凝固速度增加,促进了合金结晶组织的细化,当加入３％ｗｔ悬浮剂合金组织的有明显改善且力学性能σｂ和δ分别提高了８．８％和２３．１％,证明熔体中的弥散质点是组织遗传“基因”的观点。     

稀土对45钢吹氮化性能的影响

研究了稀土对４５钢气体软氮化性能的影响,主要包括稀土对４５钢气体软氮化渗层的深度,硬度分布,显微组织以及炉内气氛压力的影响,实验结果表明,在相同工艺条件下,渗剂中加入一定浓度范围的稀土,有利于炉内气体渗剂的加速分解而使炉内气氛压力升高,加速了４５钢气体软氮化过程的进行,提高了渗层的深度和硬度,改善了渗层的组织。     

量子科学实验卫星微振动地面测试与估计方法

介绍了卫星微振动地面测试和信号估计方法.根据量子科学实验卫星特点,对动量轮运行状态下光学载荷的微振动线位移及角位移进行估计.通过地面微振动测试系统,测量了动量轮运行下光学载荷的微振动加速度;应用小波积分方法,精确估计了卫星结构敏感点的振动线位移和振动角位移.通过工程实测证明了微振动测试与估计方法的有效性.研究结果对于高精度科学实验卫星微振动地面试验具有一定工程应用意义.      

TIMED/SABER与AURA/MLS临近空间探测温度数据比较

利用AURA/MLS数据（V4.2）和TIMED/SABER数据（V2.0）对20~92km高度的大气温度进行比较分析,计算AURA/MLS数据与TIMED/SABER数据的温度绝对偏差,并分析平均温度偏差在不同季节中随经度、纬度和高度的变化特征.结果表明:20~80km高度的平均温度偏差在±6K以内,相对偏差在3%以内;80~90km高度平均温度偏差减小至-10K以下,相对偏差在9%以内.中低纬度地区平均温度偏差廓线的变化趋势一致,从20km高度的-3K左右的负偏差逐渐增加,在45~50km高度的平流层顶处有较明显的3K左右的正偏差峰值.平均温度偏差随纬度变化明显,随经度变化很小.研究结果可为卫星数据的应用提供参考依据.      

SOM人工神经网络在客机零部件故障诊断中的应用研究

现代客机在使用过程中不可避免地会发生各种故障，故障诊断对保证飞行安全十分重要，本文将基于概率的数学方法与专家经验相结合对其进行故障诊断。Kohonen的自组织特征映射（Self-organizing map,SOM）人工神经网络在输出上可反映出输入学习样本的概率密度分布，且无需知道样本的概率分布的先验知识，兼具函数逼近功能。本文将SOM引入这一领域，用于计算飞机零部件发生故障的概率，以及实现数学方法计算结果与专家经验的结合，实际应用说明了该方法的可行性。     

SOM神经网络在卫星电源系统故障诊断中的应用

研究了自组织特征映射（SOM）神经网络的结构及学习算法，提出了利用SOM神经网络对输入样本的“聚类”作用，实现对故障模式的分类，并据此对故障进行诊断的新方法，通过对某卫星电源系统故障的诊断实例，验证了该方法是有效可行的，能对卫星电源系统的故障进行准确的实时诊断。     

国航将开通成都至印度班加罗尔直达航班

2010年2月．国航西南分公司将开通成都至印度班加罗尔的直达航班,届时成都将拥有历史上首条直飞印度的航班．也是我国首条飞往“印度硅谷”班加罗尔的航班。这是继09年3月成功开通成都至巴基斯坦卡拉奇航线后,国航开通的第二条成都飞往南亚的国际航线．到时．国航运营的成都出港国际．地区航线将达到9条。     

一种基于负载均衡的多Agent路径规划算法

在分布式信息查询系统中,使用多个Agent协作完成查询任务是一种有效的方法,所有Agent的总行程影响网络的通信流量,单个Agent的最大负载决定了壹询任务的完成时间.现有方法大多研究如何减少Agent的总行程,未考虑Agent的负载均衡问题.本文提出一种基于负栽均衡的多Agent迁移路线规划(Load balancedmulti-agent planning,LBMAP)算法首先寻找图中一条包含所有节点的TSP回路,然后使用动态规划算法将该回路分为多段,每个Agent访问其中一段,算法兼顾了两个优化目标:最小化Agent的总行程、最小化Agent的关键负载.仿真实验表明:随着Agent平均访问节点数的增大,LBMAP算法的性能趋近于理论最优值.