制冷压缩机舌簧阀疲劳特性实验研究

文章分析了影响制冷压缩机舌簧阀寿命的因素,以某型号滚动转子压缩机的排气阀片为研究对象,设计了一套适用于舌簧阀的加速疲劳实验装置,并基于无限寿命理论制定了实验方案;最后利用PROTO-iXRD型X射线衍射仪对实验前、后阀片特定位置进行残余应力测试;测试得出阀片根部位置压缩残余应力衰减最快,并对此进行了分析。该研究为舌簧阀制造工艺的改进提供了一定的依据。     

数值流形位移法在岩体裂缝扩展中的应用

基于三角形网格,对裂缝扩展过程中流形单元变化情况进行了深入研究,从几何网格的角度对数值流形方法的连续与非连续统一处理方式进行解读.采用一阶覆盖函数,推导出数值流形算法的权函数表达式,建立局部位移函数.通过数值流形计算程序,得出裂缝尖端位移,并计算尖端应力强度因子.通过经典的中心裂纹板模型,对数值流形位移法求得的尖端应力强度因子进行验证,算例的数值解和解析解吻合度较高,证明数值流形法计算裂缝扩展的准确性,为裂纹扩展过程中尖端应力强度因子的求解提供了新的数值解法.     

木薯淀粉微球的止血性能初步研究

为了初步探索木薯淀粉微球用作局部止血材料的止血性能,本研究以酸改性木薯淀粉为原料,三偏磷酸钠为交联剂,采用水包水乳液-交联法制备木薯淀粉微球。通过体外和体内止血试验评价木薯淀粉微球的止血性能。研究结果表明,木薯淀粉微球组的全血凝固时间、血浆复钙时间及家兔脾脏划破止血时间均显著低于空白对照组(P0.05),与云南白药组相比无显著差异(P0.05)。初步证明木薯淀粉微球的体外及体内止血性能良好,具有用作局部止血材料的良好潜力。     

一类具有媒体报道的传染病模型

将媒体报道量M视为时间t的函数,利用非连续函数β/(1+εMI)来刻画媒体报道对传染率的影响,建立了一个分段光滑的SIM传染病模型,给出了模型的非负平衡点的存在性。利用微分方程线性化稳定性理论分析,得到了系统的各平衡点局部稳定的阈值条件,并进一步利用Poincare-Bendixon定理给出了正平衡点全局渐近稳定的充分条件。     

无末姿态要求下Reeds-Shepp车的最优路径导航

Reeds-Shepp路径的计算受末姿态的影响,无法直接在无末姿态要求的导航场景中应用。文章对Reeds-Shepp路径的规划应用进行研究,提出在无姿态要求下Reeds-Shepp车的最优路径导航方法,以及对应控制方案的生成规则。仿真数据证明了其在各种情形下的最优特性。利用该路径对导航方案进行设计能够有效降低自动驾驶车辆的行驶时间与运行成本,可广泛应用于军事工业以及民用的无人车、无人机、无人船等自动驾驶交通工具的导航系统,以实现控制其按最优路径行驶的目的。     

采用时间序列突变点检测的滚动轴承性能退化评价方法

以滚动轴承为研究对象,根据性能退化曲线的现实意义定义了对性能退化特征提取具有指导意义的评价方法,该方法由初始退化点、初始敏感性、失效突变性和趋势一致性4个指标构成,并根据性能退化曲线的物理特性设计了性能退化特征评价的定量化指标;利用时间序列线性化突变点检测的方法给出了评价指标的计算过程,为性能退化特征的选取提供了更为直观的依据。使用国际通用的Swiss数据集进行验证,实验结果表明该评价方法可以全面评价各个性能退化特征对性能退化过程的表征效果。为了更好地保持原始高维数据的空间位置关系,提出了基于邻域参数自适应选取的局部线性嵌入(LLE)算法,通过自适应局部权值向量来保存高维空间数据的局部线性结构,将多个局部线性进行叠加来不断地逼近全局的非线性,有效提高直接使用高维数据反映原始状态性能的可靠性和稳定性。使用滚动轴承加速寿命试验数据,对比邻域参数自适应LLE算法和常规LLE算法所提取的性能退化特征,验证了邻域参数自适应LLE算法可以保留更多原始高维数据的信息。     

改进混合蛙跳算法的研究

针对传统混合蛙跳算法(SFLA)在优化过程中出现的求解精度不高、收敛速度慢、算法易陷入局部最优的问题,本文经过改变种群个体的位置更新公式,提出一种改进混合蛙跳算法(ISFLA)。在种群个体位置更新公式中,引入自适应同步因子和惯性权重系数。通过引入自适应同步因子,控制青蛙寻优过程中的移动步长,改进算法的局部搜索范围,保持种群的多样性。通过引入惯性权重系数,加入上一次的移动距离,表示对过去的经验记忆,加快搜索速度。通过对6个测试函数的实验结果表明,改进后的混合蛙跳算法相较于传统混合蛙跳算法具有较好的寻优性能。     

平衡搜索的改进人工蜂群算法

针对人工蜂群(ABC)算法局部搜索能力弱的问题,提出一种平衡搜索的人工蜂群算法(BSABC).首先,采用一种基于对数函数的的适应度评价方式,用于减小选择压力,在一定程度上避免陷入局部最优.其次,受微分进化算法的启发,提出一种新的搜索策略,通过当前最优个体指导进化方向,使候选解的产生倾向于当前最优解,同时避免陷入局部最优.对6个经典测试函数进行仿真实验,并与经典的改进人工蜂群算法对比测试,结果表明:所提出的算法在收敛速度和收敛精度上都有显著的提升.     

鲁棒车载热成像行人检测的感兴趣区域提取方法

现有的感兴趣区域(RoI)提取方法很难兼顾较高召回率和较少的RoI数量.为了降低计算开销和RoI数量,提高召回率,文中提出了适合车载热成像行人检测的RoI提取方法:首先,根据行人边缘特征存在的方向差异性判断图像中可能的行人竖直边缘,增强其幅值;接着,级联行人尺寸约束和自适应局部双阈值分割方法过滤滑窗产生的边界框,滤除大量的非行人边界框;然后,根据行人的轮廓特征,采用T型模板对过滤后的边界框进行得分评估,在保留可能的行人腿部信息的同时去除边界框内部的无关边缘;最后,利用行人的强尺寸约束重新排序RoI,以便在提取固定数量的RoI时能提高召回率.在热成像行人检测数据集SCUT DataSet上进行对比实验,结果表明:当每幅图像提取400个RoI时,文中方法的召回率达92%,比EdgeBox方法的召回率提高21%,计算时间减少了10%.     

模拟植物生长算法的结构优化新机制

作为一种新型启发式智能优化算法,模拟植物生长算法(PGSA)建立以植物向光性机理为基础的生长动力模型,以形成向全局最优解迅速生长的搜索机制.针对大规模复杂优化问题中生长空间大、设计变量多、可能存在多个局部最优解、算法难以自动终止等特点,基于PGSA基本原理,提出了3种新的算法改进机制——可生长点集合限定机制、新增可生长点剔除机制以及混合步长并行搜索机制,并通过典型数学和桁架结构算例分析对提出的改进算法的效果进行验证.结果表明:可生长点集合限定机制能有效控制生长空间规模,具有较强的局部搜索能力;新增可生长点剔除机制通过与前者的结合,为PGSA提供了有效的算法终止机制;混合步长并行搜索机制在生长前期便具备优异的全局搜索能力,能快速获取到最优解范围.所提出的新机制显著提升了PGSA算法优化的有效性及适应性,从而为结构优化问题提供了新思路.