机床温度测点优化方法研究及试验验证

针对机床热误差补偿技术中的关键温度测点选取问题,提出了一种温度测点优化新方法.首先采用简单相关分析,剔除掉与热误差明显不相关的测点.然后对初步筛选出的测点进行模糊聚类分析,以消除温度变量间的复共线性问题,同时进行灰色综合关联度分析,判断各测点与热误差间的紧密程度.根据分析结果,建立多个不同测点的热误差模型,对模型进行基于统计学理论的分析,确定出关键温度变量,将温度测点由20个减少至4个.根据优化结果,重新建立多元线性回归模型.误差预测结果表明,主轴Z向最大热误差从17.903μm减小到1.850μm.     

微信公众平台在机床制造业中的应用研究

为了探索微信公众平台在机床制造业中的应用,介绍了微信公众平台的基本功能,对机床制造业进行了分析,对微信公众平台在机床制造业市场宣传、营销、维修中的作用进行了探讨.微信公众平台是新媒体,具有移动互联网基因,在机床制造业信息化过程中大有可为.     

流化床式筛分机中气泡特性的数值模拟

采用流化床式筛分机,针对煤料在流化床内流化时的鼓泡筛分特性,以Eulerian多相流模型,对筛分机的单粒径颗粒气固两相流动进行模拟,得出了筛分机内某一截面的固相体积份额分布图和不同截面的气泡分布图.为求证最佳流化速度,共设计了4组不同入口气速的工况.根据4组数值模拟结果,分析得出筛分机内最佳流化速度为0.96m/s.通过比较4组工况的流化效果发现,当流化速度为1.36m/s时,气泡最多,因而该工况最具有代表性,可用来研究筛分机的鼓泡特性.研究结果表明,筛分机的鼓泡具有随机性和不均匀性.     

纸箱包装机连续高速纸板供给机构的设计探讨

纸板供给是高速纸箱包装机的瓶颈之一,为了满足80箱/min纸箱包装机的供板需求,提出垂直与水平相结合的解决方案。垂直输送技术比较成熟,实际应用比较普遍,为了提高水平输送速度,提出采用纸板水平短距离移动机构和对辊输送机构相配合的设计方案,对各部件工作原理及结构原理进行分析,论述设计的合理性和实用性,实现快速输送。     

基于生成型深信度网络的回归算法鲁棒性分析

目前,深度学习在分类问题中取得了很多很好的效果,并开始在部分回归任务得到应用。然而,绝大部分研究重点都集中在相对其他回归算法的预报精度上,而忽视了有实际应用需求的回归算法预报鲁棒性问题。首先基于受限的玻尔兹曼机建立了一个具有3个隐含层的生成型深信度网络多步预测模型;然后,建立了基于单隐含层神经网络、三个隐含层的神经网络以及单核支持向量的典型多步预测模型,并利用4组宁夏地区不同季节的风速数据进行回归算法的稳定性对比实验。实验结果显示,基于受限玻尔兹曼机建立的具有三个隐含层的深信度网络模型的多步预报误差的均值和方差都是最小的。因此,基于生成型深信度网络的回归模型不仅预报精度高,而且此预报算法的鲁棒性也比较好;相对其他三种典型回归算法来说,可以更好地满足风电场风速预报问题的实际工程应用需求。     

基于显著性模型和区域生长法的药卷缺陷检测

针对工业炸药生产过程中药卷表面裂痕的包装缺陷问题,运用机器视觉技术,提出一种基于显著性模型和局部方差区域生长法的药卷缺陷检测方法。该方法经过图像预处理,对药卷图像进行背景估计与差分;利用显著性模型,提取缺陷特征;通过局部方差区域生长法,分割目标区域,完成对缺陷药卷的检测。实验结果表明,该算法可快速有效地提取缺陷区域,平均检测时间为55.72 ms,缺陷检测率高达96.36%。     

基于GPU的多类支持向量机改进算法

针对支持向量机算法耗时较长的问题,利用并行计算思想,基于图形处理器对多类支持向量机算法——Crammer-Singer算法进行改进,并利用循环展开、数据暂留、缓存和开放运算语言等技术对算法加以实现.分别在4个数据集上对原算法和改进算法进行对比实验,结果表明,改进算法在性能上获得了较大提升.     

数据中心多目标虚拟机管理研究

通过建立起资源使用、服务器热点与电源能耗三者的统一优化模型,设计多目标虚拟机动态管理系统,协同优化资源使用、服务器热点和电源能耗,以使得数据中心的效益达到最优.鉴于数据中心负载流量的动态波动性,采用基于滑动窗口的两级状态检测策略来决策迁移虚拟机时刻,基于多目标统一优化模型设计相应算法来解决迁移虚拟机和目的主机的选择问题.最后在Xen虚拟机平台上测试该系统,实验结果表明:本文设计的虚拟机动态管理方法能够较好地协同优化数据中心的资源使用、服务器热点和电源能耗,使得数据中心的效益达到最优.     

一种互联网拓扑结构局部特征度量修正算法

对互联网拓扑结构局部特性展开研究,针对已有IP定位数据库的异构性和准确率不高造成的特征度量分析存在偏差的问题,提出了一种基于机器学习的修正算法(IPMG).以复杂网络为基础,结合网络测量数据和已有IP定位数据库中的IP地理位置信息,定义了互联网局部拓扑结构的地理度和地理介数这两种新的特征度量;分析了地理度和地理介数分布的幂律特性以及二者与IP地理位置之间的关系;运用机器学习的方法修正了不同IP定位数据库之间存在的分析有偏差的问题,并通过交叉验证和地标验证结合的方法验证了IPMG算法的有效性.实验结果表明:IPMG算法有效修正地理度和地理介数的同时提高了IP定位数据库的准确率.     

基于3种建模法的食源性 ACE抑制二肽 QSAR 研究

以自组建的食源性血管紧张素转化酶（angiotensin I‐converting enzyme ,ACE）抑制二肽为研究样本,采用氨基酸描述子VHSE（principal component score vector of hydrophilicity ,steric ,and electronic properties）对ACE抑制二肽进行表征后,比较偏最小二乘（partial least square regression ,PLS）、支持向量机（support vector machine ,SVM）及主成分分析（principal component analysis ,PCA）‐SVM相结合的3种建模方法对ACE抑制二肽的QSAR（quantitative structure‐activity relationship）建模。结果显示,对于食源性ACE抑制二肽,3个模型的拟合能力无明显差异,SVM模型的预测能力略强;对其进行权重投影分析发现,C末端氨基酸较N末端氨基酸对其活性的影响更为明显。