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231.
基于多参量状态信息融合的刀具磨损状态智能识别   总被引:2,自引:0,他引:2  
鉴于刀具磨损监控在自动化生产中的重要性,建立了基于切削力和基于相对切削时间的两种磨损检测模型.切削力模型是利用回归算法和模糊分类技术建立的,通过检测切削力信号可在线识别刀具磨损状态.基于相对切削时间模型利用回归技术直接建立刀具磨损量与切削参数及时间的关系,可在较大的切削条件变化范围内实现对刀具磨损的识别.  相似文献   
232.
分析了固体火箭发动机研制阶段地面试验性能与设计目标之间存在偏差的原因,提出了工程上参数调整的对象,并以性能和工程双重条件作为约束,建立了以燃烧室压强为目标函数的数学模型,在优化计算,分析的基础上,进行发动机设计参数的调整,经工程实际验证,取得了较好的效果。  相似文献   
233.
为识别飞机结构件中的筋特征,提出一种基于Delaunay三角剖分的识别与构建算法。首先,根据飞机结构件腹板和平顶筋加工方式的不同以及二者几何上的相似性,引入广义腹板概念表示腹板面和平顶筋,并建立筋的表示模型;其次,利用约束Delaunay三角剖分算法,剖分广义腹板面,进行平顶筋面和腹板面的识别与区分,并提取平顶筋面的中轴线;最后,利用中轴线拆分平顶筋并将斜顶筋作为广义腹板的子特征进行识别与构建。实例结果表明,该算法是正确和有效的。   相似文献   
234.
根据航天器系统级电性能测试工作中数据量大、任务繁重的特点,设计了基于人工神经网络的智能分类系统,对原始测试数据进行智能化分类,将非线性的调试经验以数据的形式储备,可在减少测试工作中对人为经验依赖的同时为航天器信号识别快速提供专家知识。考虑到经典的人工神经网络系统有训练时间长和对网络初始权值的依赖程度高等不足,利用主成分分析对数据进行压缩和自动编码技术对网络权值进行初始化。实验数据测试表明:与传统方法相比,本文提出的改进学习系统的分类准确率、稳定性和响应速度均得到显著提高。   相似文献   
235.
本文从理论上提出了用共振解调法诊断滚动轴承损伤类故障时所得包络信号及其频谱图的基本特征,并用2032信号分析系统对滚动轴承实施了共振解调诊断,验证了理论分析的正确性.  相似文献   
236.
TWONEWRECOGNITIONMETHODSFORSPATIALPLANARPOLYGONSChengYu(DepartmentofEngineering,NUAA29YudaoStreet,Nanjing210016.P.R.China)Abs...  相似文献   
237.
在大型捆绑火箭振动中,液体取代和支承边界影响作为结构质量和刚度的变化,对火箭振动特性有重要影响。本文采用有限元再分析法,矩阵摄动法和拓广灵敏度法,对模态试验数据进行了合理修正,并获得了满意的修正结果。研究表明,在秒状态足够多的情况下,用最小二乘曲线拟合技术修正振型斜率也是可行的。  相似文献   
238.
快速并行细化算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文提出一种快速并行细化算法。细化过程是一个迭代过程。每次迭代分成两个子迭代。算法收敛速度快,细化连续性好,几何畸变小,对二值纹理图像无特殊要求,具有通用性。算法实现巧妙,独特,占用内存少,特别适合小型计算机图像处理系统。该算法在PCvision图像处理系统上实现的效果良好。  相似文献   
239.
英国Aleksander等人用RAM网络实现的自适应模式识别系统可以认为是一种逻辑神经网络,本文详细描述了利用这种模型实现的自适应窗口边缘2检测技术,包括模型的理论分析,边缘检测种种的各种实现方法和实验结果。基于这种模型的边缘检测技术的基本思想是:首先对窗口边缘检测技术,包括模型的理论分析,边缘检测的各种实现方法和实验结果。训练一个或多个对目标物体边缘敏感的模式,然后对图像逐点扫描和测试,根据窗口对特定扫描区域的响应实现对边缘的检测。其过程和模式识别中的训练—识别过程相似。文中讨论了“中心块”和“边缘训练”窗口的响应行为以及窗口大小的选择、响应阀值的确定和N元的选用等具体方法。并给出了相应的实验结果。研究表明,这种方法对边缘检测和噪音滤除都具有较好的效果,且硬件容易并行实现。  相似文献   
240.
航天器集群作为一种新兴的多航天器协同模式,已经成为分布式空间系统的一个重要研究课题。很多关于航天器集群的关键技术需要在地面进行仿真、分析和验证。针对上述需求,设计了一种仿真验证平台,在地面实现了对航天器智能集群导航、规划与控制算法的全物理分析和验证。首先,给出了仿真验证平台的几种位姿识别方案,重点分析了一种基于单目相机的全局位姿识别技术,提出了一种基于气浮技术的航天器集群控制与规划算法仿真验证平台的总体设计方案,并定义了集群的运动场行为函数,设计了基于滑模控制的路径规划算法。最后,通过仿真验证了本方法的可行性和有效性。  相似文献   
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