铣削力建模技术研究及实验对比

结合力学仿真与切削实验,对铣削力建模中的刀具类型、切削力模型、切削力系数辨识及铣削方式等关键技术进行了对比研究。结果表明:线性和指数切削力模型均能精确预测铣削力,以X、Y向切削力为例,圆柱螺旋立铣刀仿真与实验的最大误差为5.60%;采用线性模型与全局切削力系数辨识球头刀铣削力时,精度较圆柱立铣刀低,最大误差为9.17%;采用切削力系数分层辨识,可显著提高球头刀铣削力仿真精度,与全局切削力系数辨识方法相比,分层辨识方法可将球头铣刀的铣削力的预测误差下降至1.97%。此外,铣削颤振预测是铣削建模的重要内容,该对比研究可进一步拓展到颤振稳定域图预测。     

内容中心网络缓存污染防御技术研究

内容中心网络是下一代互联网体系的研究热点,但其安全性研究国内外均尚处于起步阶段。文中针对内容中心网络如何防御Locality-Disruption和False-Locality两类典型缓存污染攻击的问题,提出了两种缓存污染防御策略:基于稳态内容存储分布的CPDP-SCCD与基于内容请求分布的CPDP-CRD,对比分析了基于内容请求分布以及基于稳态内容存储分布的防御有效性。仿真结果表明:相比较基于内容请求分布类策略仅对于Locality-Disruption攻击有防御效果,CPDP-SCCD的综合性能更佳,可以同时有效控制Locality-Disruption与False-Locality两类攻击。     

隧道开挖对邻近土体位移的分析研究

文章通过不同的隧道施工开挖方法,利用有限差分软件FLAC3D来模拟分析开挖对土体位移的影响,通过对地表竖向位移沉降、横向位移以及隧道周边土体位移的分析,进而更加清楚地了解隧道开挖对土体位移的变化规律,为实际工程施工提供理论基础。     

基于无标度网络的LDPC码的构造

基于无标度网络的幂律分布特性来优化不规则低密度奇偶校验(LDPC)码的变量节点和校验节点度的分布,使其具有最短的迭代译码长度。根据节点度的分布,采用渐进添边算法和短环删除算法设计出无四环的新LDPC校验矩阵。利用Matlab对所构造的SF-LDPC码进行仿真分析。结果表明,在保证误码率性能的前提下,SF-LDPC码的平均译码长度和运算复杂度得以降低。     

基于均匀分布与泊松分布的共轭先验理论研究

本文在分析讨论贝叶斯统计学理论中先验分布、条件分布、贝叶斯公式的密度函数及共轭先验分布的基础上,探讨了均匀分布与泊松分布的共轭先验理论,并得出相关结论.     

职业能力测评中评分者信度FINN系数与ICC的计算与MATLAB实现

对FINN系数与组内相关系数ICC进行研究和分析,详细介绍了FINN系数与组内相关系数ICC的数学原理与计算方法.将FINN系数与组内相关系数应用于职业能力测评,结果显示FINN系数更能得到较好的信度值.而ICC更依赖评分点平均值的方差,在职业能力测评中容易得到较低的信度值,从而测量不出重要的信度.文章例解了FINN系数与组内相关系数ICC的MATLAB计算程序.     

关于三参数Pareto分布的参数估计问题

在逐步增加首失效截尾样本下,研究三参数Pareto分布族形状参数的一致最小方差无偏估计(UMVUE),在对称平方损失函数下,讨论其Bayes估计和参数型经验Bayes(PEB)估计;按照均方误差(MSE)准则,比较UMVUE与PEB估计的小样本性质;根据形状参数的风险,导出其Bayes估计与PEB估计的大样本性质,并获得它们的收敛速度o(n-1)。     

低雷诺数下五圆柱绕流的数值模拟研究

基于四叉树自适应网格,采用有限体积法求解二维不可压粘性N-S方程,对X型排列和十字型排列的五圆柱绕流进行了模拟,计算均在Re=100的条件下进行.在文中给出了升力系数及阻力系数随圆柱间距比和排列方式变化的规律,并结合不同间距比下的流动特征进行了分析.计算结果表明,在不同的间距比下,五圆柱绕流存在三种不同的流动形式;在同一间距比下,十字型布置和X型布置的流动形式则既有类似之处又有各自的特点.在不同排列方式下,升阻力系数随圆柱间距比的变化规律有较大不同.     

基于底盘子系统协同控制的车辆防侧翻性能分析

由于重载车辆行驶路况和工况具有复杂性,仅对单一子系统进行控制有一定局限性。针对重载车辆非绊倒型侧翻问题,考虑采用主动横向稳定杆与连续可调阻尼半主动悬架协同控制,动态分配前、后横向稳定杆控制力,旨在达到主动控制车辆侧倾的目的。仿真结果表明,该协同控制方法可弥补主动横向稳定杆和半主动悬架控制在单独使用时暴露的局限性,实现防止车辆侧翻的目的,并可在一定程度上改善车辆的行驶稳定性。     

基于权重系数模糊C均值聚类

传统基于模糊C均值聚类图像分割算法易受复杂纹理和噪声干扰,无法准确分割图像。针对这一现象,提出一种基于权重系数模糊C均值聚类算法,并将其应用于图像分割中。算法定义权重系数矩阵,将每个像点的邻域信息引入到像点间相似性度量中,计算每个像点与聚类中心点的邻域相似程度,根据权重系数矩阵确定邻域中每个像点在邻域特征计算中所占权重,增强了算法对噪点和杂波的鲁棒性。实验结果表明,与传统模糊C均值聚类算法相比,该文算法获得更加精确的图像分割结果。