不同边界条件薄壁截锥壳的高阶振动特性研究

采用传递矩阵法研究了不同边界条件下薄壁截锥壳的高阶振动特性.基于Love壳体理论建立薄壁截锥壳振动微分方程,根据薄壁截锥壳子段间的状态向量,通过传递矩阵法得出整体传递矩阵,并用高精度的精细积分法计算固有频率,通过文献和有限元法进行验证,并分析了薄壁截锥壳在不同边界条件下的高阶振动特性.结果表明,不同边界条件下,采用传递矩阵法计算高阶固有频率与有限元法的计算结果基本一致.当轴向半波数增加时,频率明显增大;随着周向波数的增加,频率先减小后增大.固支-固支和简支-简支边界下在m=1和n=7处得到最小频率,固支-自由边界下在m=1和n=6处得到最小频率,三种边界下最小频率值分别为400.1、325.6和226.1 Hz;边界条件约束越多,最低阶固有频率越大.     

载荷参数对风力发电机锥形转子系统特征值的影响

转子不对中会造成运行故障和载荷参数改变.通过传递矩阵法,采用锥形类轴单元处理锥形转子,建立不对中风力发电机锥形转子系统的模型,并计算其特征值.分析锥形轴段单元数对其特征值的影响,讨论轴向载荷和扭矩载荷参数对风力发电机锥形转子系统特征值的影响.为风力发电机锥形转子系统不对中故障研究提供指导.     

基于深度学习的牙刷姿态识别方法

针对牙刷分拣中的定位问题,在确定牙刷位置的基础上采用深度学习实现牙刷姿态识别.对牙刷图像进行去噪增强,通过阈值分割提取感兴趣区域,计算图像的几何矩获得牙刷的方向角和外接矩形,以外接矩形的中心作为牙刷位置.用矩形框内的牙刷图像训练残差网络模型,当模型正确率达到要求时保存该模型,用于判断图像中牙刷的姿态.测试结果表明,该方法可以快速准确地实现牙刷的位置确定与姿态识别,为机器人分拣提供牙刷位姿信息.     

电缆槽对电缆间串扰的影响研究

电缆在使用时一般会铺设在电缆槽中,而电缆槽对铺设其中电缆之间的串扰会形成影响.针对电缆槽中电缆之间的串扰问题,提出一种结合多端口网络理论及分块级联思想的建模方法,使用基于波导格林函数的矩量法来提取电缆槽中电缆间的分布参数,并用虚拟节点理论将提取的分布参数矩阵转化为模型中的传输函数.通过与商业电磁仿真软件的仿真结果进行对比,验证了本文的模型及算法在分析电缆槽中电缆间的串扰问题时具有较好的精确度,最后运用此方法分析了电缆处于电缆槽中不同位置时的线间串扰大小,并结合铁路现场的实际情况对电缆槽中电缆的布线方式提出了建议.     

基于八叉树优化的MoM-PO/PTD混合算法分析目标电磁散射及辐射问题

在综合利用矩量法(method of moments, MoM)和物理光学(physical optics, PO)方法的过程中, 要精准识别和划分PO位置处于点光源照射情况下的暗区和亮区。传统的识别划分手段的时间复杂度为O(N²), 当面片数量N增多时, 所需的时间呈现出急剧增长的趋势。文中应用八叉树和后向追踪算法, 对PO亮区判断过程进行加速, 可将时间复杂度由N²降为NlgN。由于计算PO区域电流时没有考虑边缘绕射造成的影响, 导致计算误差较大。鉴于此, 本文在计算过程中引入物理绕射理论对混合算法加以改进, 并通过与FEKO中的MoM相比较, 说明了修正后的混合算法能够有效提升计算精度。     

基于微震监测的金属矿山地压演化规律分析

为研究金属矿山采矿活动中地应力、微震活动与地压演化的关系,采用高精度微震监测系统对矿山开采过程中微震活动的时空分布特征进行分析,通过对同一时间轴下的微震的活动性、微震累积视体、能量指数等参数的变化特征研究,分析了矿山采矿过程微震活动的时空演化规律及矩震级分布,揭示了矿山地压演化规律及趋势。并成功的在内蒙古某金矿工程采矿中应用,研究结果验证了高精度微震监测系统用于矿山地压演化规律分析的可行性,可为微震监测系统在此类工程的应用提供参考。     

带铰弹性开环多体臂架变位姿固有频率算法

针对多体泵车臂架作业中频繁位姿变换固有频率不易求解的问题,采用多体传递矩阵法建立四节臂架动力学模型,模型分为A和B 2个子系统,子系统A为第1节臂、支座油缸连接,子系统B为后3节臂、油缸连接。加入液压驱动油缸两端铰弹性的影响,进行整体模型封装分析4种常用位姿的固有频率,并在已有臂架实验台上进行实验验证。研究结果表明:采用多体传递矩阵法求解变位姿多体系统臂架固有频率避免了传统方法中重新设定计算的步骤,4种位姿加入铰弹性的固有频率均比理想铰降低且更接近实测值,为此类机械的变位姿频率计算和整车实时振动控制提供参考。     

一种简化对称电磁模型的有效方法

本文提出了一种有效降低矩量法分析对称电磁模型计算复杂度的方法。通过对激励向量[ V]的分解和重组，使得几何对称结构具有对称的电流分布，从而只需对一部分电流进行求解，大大减少了未知量数目。数值仿真实例验证了所提出方法的有效性与精确性。     

END随机变量的完全矩收敛和完全积分收敛

设{X,X_n,n≥1}是同分布的END(extended negatively dependent)随机变量序列,■。研究了完全矩收敛性■在r1,q0, 0p2,a_n=1,b_n=n和■的情况下,与完全积分收敛的一些等价结论。所得结果推广了NA(negatively associated)变量和NOD(negatively orthant dependent)变量的若干相应结果。