人体头部受撞击脑损伤界限的研究

脑损伤的研究，是生物力学研究的重要问题之一，其研究涉及到医学、力学的很多方面。本文将承受撞击的颅脑看成一个整体，同时又考虑其结构和力学性质。采用粘弹性的Kelvin体进行计算分析，比较分析三种不同的判据对实际人脑的损伤的判断的影响。     

一种具有较强泛化能力的神经网络模型研究与应用

分析了影响神经网络模型泛化能力的因素。以电解铝过程中氧化铝浓度的神经网络软测量为例 ,提出了利用先验知识确定网络结构 ,采用特定实验保证样本数量和质量 ,离线训练加在线学习修正模型等措施 ,改善神经网络模型的泛化能力。现场应用表明这些措施是有效的。这样建立的神经网络模型准确 ,泛化能力强 ,为实现过程的先进控制提供了可靠保障     

靶场外测数据野值点的统计诊断技术

本文修正了野值点的数学描述性定义，建立了野值的分类模型，创立了多个野值点及野值斑点的“稳健－似然比”检验技术，并进行了仿真计算。     

虚拟样机技术在双模制导系统研制中的应用

将虚拟样机技术用于双模制导系统的研制。以Pro／E为三维实体特征建模工具，MSC、ADAMS为运动学和动力学分析工具，Matlab为控制分析软件，对机械系统和控制系统进行联合分析和调试。给出了机械模型、控制模型和两者间的输入输出，以及目标运动模型的建立方法。试验结果表明，所设计的虚拟样机能用于动态校核、参数优化、回归设计和演示验证，并能进行运动分析和干涉检测、跟踪以及交班试验等。     

基于齿数的渐开线直齿轮参数化建模

介绍了在UG环境下渐开线直齿轮参数化建模的方法,分析了不同齿数范围对建模过程的影响,并依据分析结果建立了渐开线直齿轮的两个精确模型,利用这两个模型通过修改参数列表能快捷得到满足任意参数要求的渐开线直齿轮的三维模型。     

基于ARMA模型在线辨识器的线性系统建模方法

线性系统的在线辨识是系统辨识领域中最感兴趣的问题之一。本文给出变阶式递推增广的最小二乘法及阶估计准则。在此基础上 ,给出一类ARMA模型在线辨识器。这种辨识器可用于在线或离线辨识。实例表明 ,建模计算量大大减小 ,并具有较高的精度     

基于解析及特征造型的涡轮冷却叶片参数化设计

基于数学解析与特征造型技术相结合的方法,建立了基于构造过程的复杂涡轮冷却叶片的参数化设计技术。用五次多项式描述叶身型线,根据壁面厚度函数求解冷却通道外形,定义冷却通道隔板位置及厚度等参数,计算得到叶身及冷却通道各截面造型数据;以特征造型方法完成对涡轮冷却叶片转弯流道、缘板、榫头及叶片相关特征的参数化设计;利用CAD系统的二次开发接口,实现了多腔回流式涡轮冷却叶片的自动建模。     

金属弹簧管性能影响因素的仿真分析

为了研究高温密封组件金属弹簧性能,本文通过对波音公司编网状弹簧管结构和Streck心脏支架结构的研究,建立了编织弹簧的几何拓扑构型和数学模型,推导了弹簧直径计算公式。采用AUTODESK3D-MAX构建了编织弹簧的仿真模型,用ANSYS仿真软件分别从编织丝直径、编织密度以及编织方法 3方面探究不同测试对弹簧性能的影响。结果表明,增加弹簧丝直径、降低弹簧管轴向方向的编织密度、提高圆周方向的编织密度、向外的弹簧管编织方式可有效提高弹簧管的回弹性能。     

An adaptive turbo-shaft engine modeling method based on PS and MRR-LSSVR algorithms

In order to establish an adaptive turbo-shaft engine model with high accuracy, a new modeling method based on parameter selection (PS) algorithm and multi-input multi-output recursive reduced least square support vector regression (MRR-LSSVR) machine is proposed. Firstly, the PS algorithm is designed to choose the most reasonable inputs of the adaptive module. During this process, a wrapper criterion based on least square support vector regression (LSSVR) machine is adopted, which can not only reduce computational complexity but also enhance generalization performance. Secondly, with the input variables determined by the PS algorithm, a mapping model of engine parameter estimation is trained off-line using MRR-LSSVR, which has a satisfying accuracy within 5&. Finally, based on a numerical simulation platform of an integrated helicopter/ turbo-shaft engine system, an adaptive turbo-shaft engine model is developed and tested in a certain flight envelope. Under the condition of single or multiple engine components being degraded, many simulation experiments are carried out, and the simulation results show the effectiveness and validity of the proposed adaptive modeling method.