Niyama判据对铸件缩孔缩松预测的适用性

应用ProCAST有限元模拟软件包的Niyama判据对TiAl合金十字板状铸件中肉眼可见的宏观缩孔缩松进行了预测,并通过实验进行了验证.结果表明:对于Ti-47Al-2Cr-2Nb合金十字板状铸件,判据值主要受到铸件壁厚(冷速)的影响,判据值随铸件壁厚的增加而增大,宏观缩孔缩松最严重的区域不是判据值最小的区域,而判据值最小的区域只有显微缩松而没有宏观缩孔缩松,所以无法根据判据值大小来确定宏观缩孔和宏观缩松产生的位置及大小.分析表明,Niyama判据是一种基于枝晶间显微缩松的预测判据,其判据值适用于评定显微缩松产生的倾向性,可以较准确地预测出显微缩松产生的位置.由于宏观缩孔和宏观缩松形成机理与显微缩松不同,所以不宜用于壁厚悬殊的复杂铸件宏观缩孔缩松的预测.      

基于预测滤波的捷联惯导任意双位置对准方法

针对捷联惯性导航系统(SINS,Strapdown Inertial Navigation System)在大失准角情况下的初始对准问题,建立基于加性四元数误差模型的非线性滤波方程,并提出一种基于模型预测滤波(MPF, Model Predictive Filter)与扩展卡尔曼滤波(EKF, Extended Kalman Filter)相结合的地面任意双位置初始对准方法.该方法将部分惯性器件误差作为模型误差,在线实时估计并修正系统模型,提高了状态估计的精度,并克服了将模型误差假设为高斯白噪声的局限性.半物理仿真结果表明,该方法有效提高了SINS姿态误差角的估计精度,而且也降低了系统状态变量的维数,提高了对准解算的实时性.      

一种基于二元估计与粒子滤波的故障预测算法

假设对象系统的故障演化过程可以由一个含有未知缓变参数的状态空间模型加以描述,则故障预测问题就可以转化为一个在已知当前系统信息的条件下,对系统未来某一时刻的状态变量的估计问题.针对该问题的求解提出了一种基于二元估计和粒子滤波的故障预测算法.算法的实施分为两个主要阶段:在状态估计阶段,采用两个并联的粒子滤波器迭代估计当前时刻对象系统故障演化模型状态和未知参数的后验分布.在状态预测阶段,对当前时刻故障演化模型状态的后验分布进行迭代采样,以采样样本粒子来近似估计未来时刻的状态变量的先验分布密度.在上述计算结果的基础上,结合相应的故障判据,算法采用计算对象系统未来时刻故障概率的方法预测其剩余使用寿命.仿真实验中将本文提出的算法与基于联合估计的故障预测算法进行对比,实验结果证明了所提算法的有效性.      

推算错误预测的自适应位置外推算法

给出了适用于第一人称射击游戏中角色运动特征的位置外推算法.根据此类游戏角色运动方向多变、轨迹呈连续折线的特点,选取一阶外推方程和直线收敛算法用于位置推算与收敛,根据角色运动行为和距离来预测推算错误、调整收敛过程,减少游戏的网络通信量并提高推算精度.实验结果表明,该位置外推算法应用于第一人称射击游戏可以减小发送的状态更新数量和推算轨迹偏差.      

航天器电源母线品质地面测试方法浅析

航天器供配电系统作为航天器上用于产生、存储、控制、传输与分配电能的子系统,其地面测试与评价工作是航天器地面电测工作的重要组成部分。航天器电源系统作为典型的直流分布式电源系统,其母线品质与系统稳定性密切相关。通过对航天器电源母线品质地面测试与评价方法进行分析,给出了测试系统的简要设计,并对技术发展趋势进行了预测。     

基于活动预测和能耗均衡的WSN路由算法

无线传感网络（WSN,Wireless Sensor Network）中节点触发与数据传输往往会呈现出某种活动模式,基于活动模式特性提出了基于活动的节点分簇算法（AACP,Activity-Aware Clustering Protocol）,将网络中的传感器 节点分成多个活动簇,并通过对节点的历史触发数据进行分析,结合分簇结果对当前发生的活动进行预测.基于活动预测结果,综合能耗均衡、节点剩余能量、传输能耗等影响因素,提出了基于活动预测和能耗均衡的WSN路由算法（AEBRP,Activity-aware and Energy Balanced Routing Protocol）.仿真实验中与低功耗自适应集簇分层型协议（LEACH,Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）、基于跟踪的动态节点分簇算法（HCMTT,Hybrid Clustering for Multitarget Tracking in wireless sensor networks）和传感器信息系统中的高能效采集算法（PEGASIS,Power Efficient Gathering in Sensor Information System）进行比较,验证了AEBRP算法在维持网络能耗均衡、延长网络生命周期方面具有明显优势.      

灰色GM(1,1)模型在预测钢产量中的应用

采用灰色理论中的GM(1,1)模型,用MATLAB语言编程,以国家统计局统计的2001～2005年的钢产量为原始数据列,对该数据列进行实例分析、检验,进而用该模型预测出未来年度钢产量,为政府有关部门和相关企业正确决策提供科学依据。     

直升机最优航迹规划与地形跟踪

研究了直升机贴地飞行地形跟踪/地形回避的最优航迹规划方法。该方法综合考虑地形、威胁和障碍,将直升机的机动约束转化为经平滑处理的地形模型,通过结合地形模型与直升机运动方程,使有约束最优控制问题转化为无约束最优控制问题。另外,本文利用广义预测控制（Generalized predictive control,GPC）方法建立直升机贴地飞行最优航迹跟踪控制模型,通过仿真计算表明,广义预测控制可在纵向平面内精确跟踪最优航迹。     

基于GM(1,1)改进模型的建筑物沉降预测

针对现代高层建筑进行沉降观测,对其未来的变形趋势进行准确地预测具有重要的意义.针对传统灰色GM(1,1)模型存在的模型精度不高的问题,本文提出了一种同时优化背景值和初始条件的GM(1,1)改进模型,并将其应用于对建筑物的沉降变形进行定量分析与即时预报.通过与原始模型和其他模型的对比分析可以发现,本文所研究的改进模型在精度上有了显著的提高,更加适用于基础沉降的预测,具有很好的工程应用价值.