基于支持向量机回归的曲面零件涡流测距标定方法

以燃料贮箱筒段外表面聚氨酯泡沫层厚度测量精度要求为例,开展4种常见曲率筒段试件标定试验;提出基于支持向量机回归的涡流测距标定方法,建立提离距离预测模型(LDPM),用于曲面零件涡流测距;研究曲率对涡流测距测量误差的影响规律.根据测量误差产生的原因将测量误差分为两部分:表面曲率误差和其他误差,分析误差分量在传感器量程范围内相对大小的变化规律,为曲面测量误差补偿提供参考依据.此外,对比分析LDPM与常用标定方法获得的标定函数在测量精度、计算速率方面的优劣,为曲面零件涡流测距选用何种标定方法提供建议.研究结果表明:LDPM在传感器量程初始阶段,表面曲率误差对曲率不敏感;在量程中点附近,表面曲率误差绝对值随着曲率的增加,先减小后上升;在终点区域,表面曲率误差绝对值随着曲率的增加而上升.在整个量程范围内的不同测量区间,其他误差保持不变.此外,LDPM可以将测量误差控制在[-0.5, 0.5] mm,精度与5项多峰高斯拟合相当,高于4次多项式拟合,能够满足厚度测量精度要求,无损检测操作方便.     

复杂曲面加工过程多约束自适应进给率控制策略

建立了基于过程约束和刀具运动分析的切削力精确预测模型,在此基础上提出了复杂曲面加工过程多约束的进给率自适应定制方法.基于刀具与工件的相对运动分析,并依据刀刃微元在切削过程中真实运动轨迹的解析表达,建立了精确计算未变形切屑厚度的理论模型,由此给出针对复杂曲面加工的任意刀具运动轨迹拓扑形状的铣削力计算公式.以切削力模型为基础,结合悬臂梁模型、应力模型和扭矩计算公式,给出进给率定制过程中的关键制约因素.以材料去除率最大化为目标,通过求解有约束极值问题实现进给率优化.实例验证表明该模型能够进行复杂曲面加工进给率自适应定制,优化后的进给率有利于在保证加工精度和安全的前提下实现加工效率的最大化.     

基于马尔科夫模型的关联多工序装配系统装配质量分析

以关联多工序装配系统为研究对象,考虑上游工序对下游工序的质量影响,运用马尔科夫建模思想,建立了多工序装配系统的马尔科夫模型,提出了装配系统中瓶颈工序的判定方法.以某航天安溢阀门装配过程为案例进行装配系统的建模与质量分析,验证了关联多工序装配系统模型的准确性以及实用性.     

利用昆虫-杆状病毒表达系统制备HPV16E6蛋白

目的利用昆虫-杆状病毒表达系统高效表达HPV16E6蛋白。方法将HPV16E6基因克隆入供体质粒pFastBac-HTb,然后再重组入杆状病毒基因组;用带有目的基因的杆状病毒转染昆虫（Sf-9）细胞,27℃培养72 h,收集被转染细胞,SDS-PAGE,Western-blot分析鉴定表达蛋白。结果SDS-PAGE分析显示所表达蛋白分子量约为24KD,Western-blot结果表明表达产物为HPV16E6蛋白。结论利用昆虫杆状病毒表达系统获得HPV16E6蛋白的高效表达。     

基于改进密度聚类的异常检测算法

提出一种基于改进密度聚类的异常检测算法(ADIDC), 通过在各特征列上分别进行密度聚类, 并根据各特征对正常轮廓的支持度进行特征加权, 解决了聚类分析方法在异常检测应用中误报率较高的问题. 通过大量基于异常检测数据集 KDD Cup 1999的实验表明, 其相对于传统异常检测方法在保证较高检测率的前提下, 有效地降低了误报率, 对某些与正常行为相近的特殊攻击检测率明显提高. 同时利用特征权值进行特征筛选提高了其检测性能和效率, 更适应实时检测要求.     

基于马尔科夫模型的关联多工序系统加工质量分析

综合考虑当前工序机器状态和上游工序来料质量,利用马尔科夫模型,根据合并迭代的思想建立了关联多工序制造系统的加工质量分析模型,提出了系统质量瓶颈加工工序的判定方法,从系统参数的角度提出了改进加工质量的建议;同时,通过对国内某型号火箭F系列阀门壳体加工系统的案例分析,验证了所提出模型的实用性和有效性.     

利用昆虫-杆状病毒表达系统制备HPVl6E6蛋白

目的 利用昆虫一杆状病毒表达系统高效表达HPVl6E6蛋白.方法 将HPVl6E6基因克隆入供体质粒pFastBac-HTB),然后再重组入杆状病毒基因组;用带有目的 基因的杆状病毒转染昆虫(Sf-9)细胞,27℃培养72 h,收集被转染细胞,SDS-PAGE,westem-b10t分析鉴定表达蛋白.结果 SDS-PAGE分析显示所表达蛋白分子量约为24KD,western-blot结果表明表达产物为HPV16E6蛋白.结论 利用昆虫杆状病毒表达系统获得HPV16E6蛋白的高效表达.     

基于SVM的在线无监督入侵检测系统

针对已有的审计日志, 在使用具有实时数据处理能力的频度加权算法计算私有程序运行时, 对每个进程中相异系统调用的频度取值. 将得到的进程向量集合进行线性扫描, 再根据向量间的距离关系为进程向量添加表示数据“正常”或“异常”标号, 在无人为干预的情况下取得SVM(Support Vector Machine)训练数据. 最后通过支持向量机计算用于监测目标系统的程序正常行为轮廓, 从而构造一个切实可行的在线且无 需人为干预的入侵检测系统.     

基于异常检测的入侵检测技术

对目前的异常检测技术进行了全面概述, 按照采用的不同技术将异常检测分为基于统计、 基于机器学习和基于数据挖掘3种, 阐述了各种异常检测技术的特征, 并描述了目前基于异常入侵检测系统用到的各种算法及其实现方法. 通过实验结果, 比较了各种算法的检测效果.     

嵌入模糊部件的数值图规划

使用偏好和优先权隶属函数定义了数值规划中模糊部件的数学模型, 并通过在问题描述域扩展偏好和优先权字段的方法, 将模糊部件嵌入到数值图规划中, 使规划器能在问题求解过程中有效地捕捉与问题相关的细节信息; 在规划提取阶段, 利用规划图与约束满足问题的对应关系, 使用增量式局部修改技术进行问题求解; 局部修改最大限度地利用以前问题的求解结果, 避免了规划器问题求解过程中的重复性, 为开发高效数值规划器提供了理论依据.