基于刀具磨损状态识别的加工参数多目标优化

在数控铣削过程中,刀具磨损对机床主轴能耗影响很大,同时与刀具加工能力直接相关,需适时调整加工参数以适应不同磨损状态,保证多目标综合最优.针对此问题,基于刀具磨损状态识别,根据不同磨损时期给出相应的加工参数优化策略.首先,以刀具寿命周期内的主轴功率为基础,采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)建立考虑刀具磨损的能耗模型,平均误差低于5%,并基于与刀具磨损的强相关性,以主轴功率作为单一指标识别刀具磨损状态.进一步,为获取影响加工成本的动态性指标——刀具剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)及相应的主轴功率,利用人工神经网络(artificial neural network,ANN)建立刀具磨损退化模型,通过描述主轴功率随时间的变化来隐含退化过程,该模型拟合度达0.992.最终,综合考虑能耗、刀具及时间成本,设计多目标优化函数,并通过遗传算法(genetic algorithm,GA)搜索函数最小值,给出不同磨损时期的最优加工参数及优化策略.此加工参数多目标优化融入了主轴功率与刀具RUL等动态指标,可依据主轴功率在线...     

自旋为1的系统的量子非经典性度量

相干态最初在1960年由Klauder和Sudarshan提出.基于此,许多经典性和非经典性的度量被提出. 1971年Radcliffe提出了原子相干态,但基于原子相干态的非经典性度量研究仍然较少.本文利用原子自旋相干态的特征提出一种度量非经典性的方法,并讨论了这种度量的若干性质,例如转动算符作用下的不变性和纯态的非经典性.我们给出了一些计算例子,例如猫态、NOON态和混合态.这种度量只在自旋为1的系统上讨论.这些结果对探索量子非经典性的度量和量子资源理论有一定的意义,也对实验室利用非经典性度量起到积极作用.     

基于三阶泰勒展开逼近目标函数的无约束最优化算法

针对基于二阶泰勒展开逼近目标函数精度低的牛顿法优化问题,研究基于三阶泰勒展开逼近目标函数的最优化算法意义明确,算法归结为多元二次方程组的求解,应用非线性方程组的牛顿法求解,在目标函数中加入二次函数辅助项,提出两个改进的最优化算法,改进的算法1可保证牛顿法的雅可比矩阵非奇异,改进的算法2可保证牛顿法的雅可比矩阵正定,所提出的无约束最优化算法可推广到高阶泰勒展开情形,数值分析例验证了所提出的最优化算法的有效性.     

正极性操作冲击电压下长短空气间隙放电特性

现场真型试验是考核长空气间隙绝缘性能的关键环节,但由于电板结构各异、布置复杂等实际条件限制,试验对象一般为典型间隙结构,并不能涵盖所有实际工程问题.中外学者均在努力探索长、短间隙试验的内在联系,通过研究不同间隙距离下放电各阶段异同点,实现对放电特性的精细掌握.搭建了由光电倍增管、电场传感器组成的光电联合测量系统,获得了操作冲击电压下5 cm和3 m针-板间隙放电发展过程中的空间场强、瞬时光功率等信号,分析得到了初始流注起始时延、暗期持续时间、初始流注电场跃升幅值和初始流注光功率跃升幅值等关键特征参数.结果 表明:5 cm与3m针-板间隙流注起始时延、暗期持续时间、场强跃升幅值相近,且光功率跃升幅值均与场强跃升幅值呈正相关的关系,长、短间隙在初始流注和暗期阶段呈现一定相似性;另外,5 cm间隙的特征参数方差均小于3 m间隙,短间隙下的放电随机性较小.获得的5 cm和3 m间隙距离下放电发展过程特征参数及各特征参量变化规律,为后期长、短间隙放电特性的电磁学仿真提供了准确的计算参数.     

基于回转输运试验的煤散料离散元接触参数修正

为获取精确的刮板输送机离散元模拟结果，基于回转输运试验，通过响应面法对煤料的接触参数进行修正.采用Plackett-Burman试验考察接触参数对受力及堆积角的影响，发现煤-钢静摩擦系数、煤-煤摩擦系数具有显著正效应.根据爬坡试验结果，以受力及堆积角为响应值规划Box-Behnken试验，建立受力、堆积角与显著项间的二次回归多项式，以实测数据为目标值求得最佳参数:煤-钢静摩擦系数为0.401，煤-煤静摩擦系数为0.333，煤-煤滚动摩擦系数为0.041.通过不同输运条件下的回转试验验证了参数的准确性，为刮板输送机的离散元研究提供参考.     

基于超网络的舆论演化动态模型

针对舆论演化过程中的复杂动力学问题,提出了超网络视觉下的舆论演化动态模型,该模型包括节点的添加、重新连接链路、超边的添加以及节点的老化4个过程,其中节点代表关键词,超边代表关键词所构成的话题。其次,利用非均匀网络的演化机制,分别对该动态演化模型的超度、节点自身关注度与节点间影响力两个因素的超度进行了详细的理论分析,分析结果表明节点超度完全符合幂律分布。最后,通过Matlab仿真模拟,分析了不同参数对节点超度分布变化的影响,并进一步验证了结果是遵循幂律分布的。     

一种基于局部平均法向变形的网格参数化方法

针对有边界无边界的网格参数化问题, 提出一种局部平均法向变形的网格参数化方法, 以平均曲率流的方式为参考, 将顶点推向其邻居的平均位置, 使网格变形至平面或球面. 首先, 计算每个三角形邻居面的平均法向, 并以该法向为目标, 计算每个面法向变化的旋转矩阵; 其次, 基于Poisson方程将整个网格重新“缝合”, 通过优化拉伸能量, 计算顶点的新坐标. 交替迭代上述两个步骤, 将网格变形至常平均曲率曲面. 该算法与一般的基于能量优化的方法不同, 每次迭代只需求解稀疏线性方程, 因此可以快速处理大型数据集. 通过在形变过程中加入惩罚函数动态地调整全局平均法向量的权重, 避免了变形过程中三角形退化或翻转的问题. 实验结果表明, 与其他参数化方法相比, 该方法具有实用可靠、 计算效率高等优点, 并能在同一框架下计算低扭曲的平面参数化和球面参数化.     

概率法在煤层气储量估算中的应用

煤层气田在勘探评价初期,储量估算参数往往存在一定的分布区间,采用体积法估算储量难以给出确定结果.针对此类问题,以M煤层气藏为例,利用概率法估算储量,围绕储量估算参数(储层面积、厚度、含气量),结合地质分析和储量参数样本分别建立理论分布模型(三角分布、正态分布、对数正态分布、威布尔分布、伽马分布)和任意分布模型;利用Kolmogorov-Smirnov(K-S)检验和卡方检验对相关理论分布模型进行拟合度优选;确立储层面积采用三角分布和正态分布模型,储层厚度采用威布尔分布和任意分布模型,储层含气量采用伽马分布和任意分布模型,并形成4组不同模型组合方案,再利用蒙特卡罗方法对储量进行估算.结果表明:任意分布模型服从原始样本分布,置信区间较窄,理论分布模型则体现过滤作用,两者对储量估算结果有一定影响;储层含气量对储量估算结果影响较大;概率法可以排除人为因素,估算出不同概率级别下的储量,从而起到降低决策风险的作用.     

非酒精性脂肪肝与心血管疾病相关性的研究

非酒精性脂肪肝是慢性肝功能障碍最常见的原因，是一个严重的全球性健康问题。非酒精性脂肪肝已被证明与胰岛素抵抗、肥胖和代谢综合征相关，而这些因素又与心血管疾病密不可分。大量研究表明，非酒精性脂肪肝患者发生心血管疾病的风险增加，心血管疾病是其主要的死亡原因。越来越多的证据提示非酒精性脂肪肝不仅是心血管疾病的一个易感因素，而且可能参与了心血管疾病的发病机制。     

基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法

负荷识别是分析用户用电行为的主要工具之一.提高负荷识别的精度对于开展用能监测服务、实现节能降损具有重要意义.提出了一种基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法.首先,从电器设备的基本属性出发,分析了电流、谐波、功率等数值特征以及电压-电流(V-I)轨迹图像特征对负荷识别的影响;其次,考虑了特征之间的互补性,分别采用主成分分析-神经网络(principal component analysis-back propagation,PCA-BP)算法和卷积神经网络算法将数值特征和图像特征以不同通道在高维空间进行深度融合;最后,采用Softmax分类算法对融合后的高级特征和设备标签进行有监督的学习,从而实现了不同类别电器设备的有效辨识.算例测试结果显示,所提出方法的负荷识别准确率高达94.55％.该结果充分说明了将多种特征进行高维空间融合,可以更全面、立体地反映设备的本质属性,提高算法的识别精度.