光纤式切削测力仪的研制

切削力信号含有丰富的刀具磨损信息。它反映刀具磨损最直接,与刀具磨损的相关性好,信号处理的实时性强,因此可利用它作为特征量来实时在线监测刀具磨损。但是,现有的各类测力仪由于存在实用性较差的缺点,从而限制了这种方法的实际应用。这主要表现在(1)现有的测力仪一般都需作专门的结构设计,相对于有限的装夹空间来说存在安装问题。(2)为了保证测量的灵敏度而导致加工系统刚度下降。(3)普通的测力仪尾部都有导线,用以引出信号,因而实用性不好。本文以解决上述三个问题为目标,应用光纤传感原理,设计并试验了光纤传感器、光纤式切割测力仪,并对其原理、性能、应用等方面作了系统的研究。     

基于距离和角度信息的无线传感器网络定位算法(英文)

提出一种基于距离和信号到达角信息的无线传感器网络节点自身定位算法.在所有节点的坐标轴方向都是未知的假定下,用信号到达角信息来计算信号到达角度差,然后将定位问题转化为一个凸集优化问题,节点间的几何关系也相应地转化成为线性或二次约束条件.当距离和角度测量值足够精确时,该算法是一个线性规划问题.考虑测量误差时,通过引入辅助变量,该算法可以转化为二次规划问题.通过仿真分析证明了该定位算法的有效性,并对距离和角度误差量对定位精度的影响进行了定量分析.仿真结果表明,在距离和角度误差为5%的时候,该定位算法可以满足定位精度要求.     

ERT/UTT双模态传感器尺寸优化仿真

针对电阻/超声双模态层析成像传感器配置优化问题,提出管道同一截面内配置电极与超声探头,实现对管道内同一被测对象同一时间的检测。采用数值仿真方法,考察电学敏感场与超声敏感场在管道内分布情况,优化双敏感场的互补信息获取范围,获得被测场域内同一被测对象的多敏感信息。为降低被测截面内电极对超声敏感场的影响,定义双敏感场的最优灵敏度与均匀度,利用数值仿真方法对电极与超声探头的安装结构与尺寸进行优化,最终获得16电极与16超声探头间隔放置的最优空间结构与相对尺寸。     

基于微型压力传感器阵列的翼面压力分布直接测量系统

研发了微型压力传感器并构成柔性衬底基阵列,直接置于翼型外表面实现压力分布测量.结合传感器特性和气动测量需求,设计了压力传感器阵列恒流驱动电路和差分滤波电路,并通过LabVIEW调用所开发的MAT-LAB的应用程序实现了数据的在线处理和实时显示.结合NACA0012翼型对该测压系统进行了低速风洞实验.对其有效进行了初步验证.     

一种地球同步自旋卫星红外弦宽差分定姿方法

 提出了一种定点后地球同步自旋卫星姿态确定方法,推导了它的计算公式。充分利用了定点后卫星相对地球位置固定不变的特点,只利用一个参考矢量和卫星的位置信息,就可以确定卫星的姿态,完全消除了传统定姿态方法的几何条件限制。由于本方法姿态计算过程中利用的是星上红外地球敏感器测量数据的差分值,消除了测量数据中系统差对定姿精度的影响,使定姿精度提高到0.01°,实际工程应用效果进一步证明了该算法的正确性和精度。     

DS18B20在YWJC-1C型ECS原位检测仪中的应用

主要介绍在YWJC-1C型ECS原位检测仪中单线数字温度传感器DS18B20的测量原理、特性及其温度测量的硬件接口设计和软件设计。     

热防护材料高温异型传感器校准技术研究

高温异型传感器广泛应用在热防护材料研究领域,因其测温部分比通用温度传感器尺寸短,现有的校准装置无法满足该类传感器的校准需求。针对高温异型传感器无法校准的问题,提出了一种应用专用高温恒温炉、基于比较法的校准方法,研制了高温异型传感器校准装置,实现了该类温度传感器的量值溯源,并进行了不确定度分析。     

基于ANSYS的同面多电极电容传感器仿真研究

同面多电极电容传感器是一种新的飞机复合材料构件损伤检测技术,该检测技术的正问题中敏感场分布函数的计算要涉及到静电场中电容计算问题。在仿真研究中,电容要通过场的数值计算方法来求得。本文介绍了如何使用ANSYS有限元分析计算同面多电极电容传感器中的各电极对之间的电容,对检测材料发生异常及传感器参数改变时电容的变化进行了分析,为损伤检测的特征提取和逆问题图像重构提供了仿真数据。     

偏最小二乘和ANFIS在飞机燃油油量测量中的应用

分析了飞机燃油箱剩余油量测量系统具有变量多、非线性及变量间存在多重相关性的特点,指出单独采用自适应神经模糊推理系统(Adaptive network-based fuzzy inference system．ANFIS)和偏最小二乘(Partial least- squares,PLS)解决飞机燃油箱剩余油量软测量问题均有各自的局限性。结合上述两种方法的优点,提出了一种基于PLS回归与减法聚类的ANFIS软测量模型。将其应用于预测飞机油箱燃油剩余的建模过程中,得到了比采用PLS回归方法更好的精度,从而证明了该建模方法的有效性。     

基于神经网络的智能刀具状态检测系统

可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号,识别出刀具的磨损情况,从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测,控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测,并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明,这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。