基于RSM-GA法的薄壁蜡模压蜡过程收缩率建模与优化

基于响应面法(RSM),通过一系列的实验建立了薄壁蜡模壁厚方向的收缩率与压蜡参数之间的数学模型,并对模型的合理性与充分性进行了方差分析,对压蜡过程中工艺参数对尺寸收缩率的影响进行了敏感性分析.为了减小收缩率,基于遗传算法(GA)对工艺参数进行了全局优化.     

一种基于鲁棒残差生成器的故障估计方法

针对具有加性执行器或元部件故障的线性系统,在独立故障的个数大于独立测量个数的情况下,提出了一种基于鲁棒残差生成器的故障估计方法.该故障估计方法是基于鲁棒残差生成器实现的,不需要额外设计动态的故障估计器.故障估计的实现需要:设计编码集;基于编码集设计鲁棒残差生成器;利用编码集和鲁棒残差生成器的输出实现故障分离和故障的渐近估计.给出了本方法的适用的充分条件,并证明了故障估计误差的渐近收敛性.最后,针对具有加性执行器故障的线性系统,基于几何方法设计鲁棒残差生成器,并进行了故障检测、故障分离和故障估计的仿真.仿真结果验证了本故障估计方法的有效性.     

大型地下洞室群变形实测与数值模拟

以某水电站大型地下洞室群开挖为例,建立了三维数值分析模型,研究了洞室群开挖后洞周围岩的变形特性并分析了锚索应力损失对周围岩体变形和应力状态的影响;通过模拟结果与实测结果进行对比,分析模拟方法的合理性和支护方案的可行性.结果表明,围岩水平位移在洞室边墙中部最大,竖向位移在洞室拱顶最大,在洞室交叉部变形也较为显著;模拟结果与实测结果较接近,能良好地反映洞室实际开挖的过程和围岩的变形规律;锚索预应力损失达到某一程度时会使围岩水平位移显著增大.     

基于多规则资源分配的柔性作业车间调度问题多目标集成优化方法

针对柔性作业车间调度问题中多种资源分配的复杂特性,建立了以最小完工时间、最优人工分配方案、设备最大负荷以及最小生产成本为目标的集成优化模型,并设计了一种具有多重资源约束的多目标集成优化方法;针对组合模型的爆炸性特征,为降低模型的复杂度,采用多规则资源分配的集成调度思想,通过调整规则概率使概率大的规则被优先选中,使用多规则导向机制"推动"搜索过程向指定目标方向移动,并结合动态规划法求解最优人员分配方案;采用改进的非支配排序遗传算法——NSGAⅡ可以获得不同规则概率值的Pareto解集;最后,通过仿真对比与应用验证了所提方法的有效性.     

一类异构多部件系统的非集中式维修策略

针对异构多部件系统内部存在部件维修地位不均等的问题,提出了一种基于寿命分布的非集中式维修策略.考虑多部件系统由两类部件构成:功能复杂的高维修优先级部件和功能简单的低维修优先级部件.前者的故障需要立即进行紧急维修,同时维修次数是有限的;而后者的故障可被暂且搁置,以等待成组维修.考虑维修工作由两个维修团队共同竞争完成,团队之间的竞争关系符合斯坦克尔伯格竞争模型.在此基础上,通过建立起部件的故障次序统计量,以多部件系统总体期望费用率的最小化为目标,建立了一种非集中式维修策略的优化模型,并通过数值仿真进行验证.     

基于曲波变换的地震数据压缩感知重构算法

为提高地震数据压缩感知重构的信噪比和保真度, 提出一种基于曲波变换的地震数据压缩感知重构算法。建立了地震数据压缩感知重构模型, 分析了基于曲波变换稀疏表示的地震数据各尺度之间能量与熵的分布特性, 结合分块压缩感知技术降低随机观测的计算复杂度, 利用曲波变换稀疏表示高频区域各尺度之间的相关性, 设计了随信息熵变化的自适应双变量收缩阈值迭代重构的方法。实验结果表明, 在相同的采样率下,该算法重构的地震数据峰值信噪比提高了1. 5 dB 以上, 并且具有良好的细节信息保持能力。     

基于多元统计分析的故障检测方法

作为数据驱动故障检测方法中的重要分支,基于多元统计分析的故障检测方法主要包括主元分析、偏最小二乘、独立元素分析和费舍尔判别分析.本文回顾了上述几种方法,包括数据模型、故障检测的原理及方法优劣.仿真实验说明了几种方法的特性及其故障检测的效果,并探讨了基于数据故障检测方法中的一些问题.     

基于改进KAZE特征的合成孔径雷达匹配算法

自主导航系统是高超声速飞行器自主控制性能的关键因素.合成孔径雷达(SAR)系统作为高超声速飞行器的关键导航设备,其获取的SAR图像受高超飞行器影响存在严重噪声干扰.在分析KAZE特征检测算法的基础上,针对KAZE算法计算复杂度高的问题,引入Fast Explicit Diffusion算法,设计了快速非线性尺度空间构建方法,并在此基础上提出了改进KAZE特征检测算法和基于改进KAZE算法的惯导/SAR组合导航景象匹配算法.通过仿真验证表明,提出的改进KAZE特征算法在保留KAZE算法噪声鲁棒性的同时,有效降低了KAZE算法的复杂度,其计算效率与SIFT算法相当,位置误差估计精度优于SIFT算法.     

Effect of retained austenite and nonmetallic inclusions on the thermal/electrical properties and resistance spot welding nuggets of Si-containing TRIP steels

Five advanced high-strength transformation-induced plasticity(TRIP) steels with different chemical compositions were studied to correlate the retained austenite and nonmetallic inclusion content with their physical properties and the characteristics of the resistance spot welding nuggets. Electrical and thermal properties and equilibrium phases of TRIP steels were predicted using the JMatPro? software. Retained austenite and nonmetallic inclusions were quantified by X-ray diffraction and saturation magnetization techniques. The nonmetallic inclusions were characterized by scanning electron microscopy. The results show that the contents of Si, C, Al, and Mn in TRIP steels increase both the retained austenite and the nonmetallic inclusion contents. We found that nonmetallic inclusions affect the thermal and electrical properties of the TRIP steels and that the differences between these properties tend to result in different cooling rates during the welding process. The results are discussed in terms of the electrical and thermal properties determined from the chemical composition and their impact on the resistance spot welding nuggets.     

基于改进Sobel算法的焊缝X射线图像气孔识别方法

提出一种具有自适应能力的焊缝X射线图像气孔检测方法.通过局部动态阈值分割法设计了多方向的焊缝X射线图像模板,采用Sobel算法对复杂背景下的焊缝进行边缘检测和区域标记,并在标记区域对原始图像x和y方向的灰度梯度进行分析,以增强小气孔和粘连气孔的识别能力.检测应用效果表明,所提出的方法具有良好的自适应能力且准确快速,能够有效地克服人工评片中产生的漏判与误判等缺点,并且能够存储和查询检测数据.