基于神经网络理论的内圆磨削过程模型研究

探讨用神经网络（ＮＮ）模型描述内圆磨削过程，介绍了ＮＮ模型的特点，针对ＢＰ算法，提出了一改进算法．利用内圆磨削轴承内圈内孔的实例，设计了一个三层ＮＮ模型，并针对内孔尺寸某一数据集，在计算机上进行了ＮＮ仿真建模．结果表明：ＮＮ模型适于描述内圆磨削过程，且合理选择输入节点及隐节点将加速网络的收敛．     

精度内圆磨削过程建模与质量控制系统

根据建模速度及预报精度，重点分析了内圆磨过程的时间序列ＡＲ（ｎ）模型，离散勒主德多项式Ｌ（ｍ，ｎ）模型和用灰色系统理论对内圆磨削过程建模的可能性，计算机的模拟结果证明：ＡＲ（ｎ）模型、Ｌ（ｍ，ｎ）模型和灰色模型ＧＭ（１，１）均可适于内圆磨削过程，在此基础上，设计了旨在提高轴内圈加工质量和生产率的质量控制系统。     

内圆磨削参数优化的模拟计算分析

借助于工件磨削区域的分割和砂轮表面的离散化处理，建立了一种新的内圆磨削摸拟计算模型。算例表明，该模型简单。适用，可作为磨削参数优化选择的有效分析工具。     

精密内圆磨削过程建模与质量控制系统

根据建模速度及预报精度,重点分析了内圆磨削过程的时间序列AR(n)模型、离散勒让德多项式L(m,n)模型和用灰色系统理论对内圆磨削过程建模的可能性.计算机的模拟结果证明:AR(n)模型、L(m,n)模型和灰色模型GM(1,1)均可适于内圆磨削过程.在此基础上,设计了旨在提高轴承内圈加工质量和生产率的质量控制系统.     

一种多目标多传感器航迹相关算法

提出一种适合于分布式多传感器数据融合的新的航迹相关算法（ＭＫ－ＮＮ）。对其航迹相关准则进行了详细的描述，研究了航迹质量设计、多义性处理、阈值选择和算法的相关检验过程，并通过仿真把它与最近邻域法（ＮＮ）和Ｋ近邻域法（Ｋ－ＮＮ）进行了比较。仿真结果表明，在密集目标环境下和／或交叉、分岔及机动航迹较多的场合，ＭＫ－ＮＮ算法的性能明显优于ＮＮ法，其正确相关率比ＮＮ法提高了约４０％。ＭＫ－ＮＮ与Ｋ－ＮＮ相比不但正确相关率获得约５％的改善，而且处理速度也提高了约一倍。     

基于二叉树模型和遍历技术的配电网可靠性评估算法

提出了一种基于二叉树模型的配电网可靠性评估算法．根据配电网络中任一元件位于馈线或分支线这一特点，将整个网络的元件组合成馈线节点和分支线节点两种集合元件，从而将元件故障等效为相应的节点故障，实现对配电网络模型的简化，采用二叉树模型作为算法的数据结构，易于实现对整个网络节点的遍历及节点的搜索．该算法在可靠性评估过程中没有进行任何近似，计算结果是准确的．     

技术市场

HZ-CM60型车床磨头 HZ-CM60型车床磨头是一种万能砂轮架,它安装在车床小拖板上,能磨削工件的外圆、内圆、端面、外圆锥、锥孔等,安装在万铣的铣头位置上,可磨削工件的平面等,该磨头磨削后的工件外圆光洁度可达△8～△9,内孔光洁度可达△7～△8,可解决厂矿只有车床及有磨床,而急需磨削零件的困境。     

无心内圆磨削质量控制的时序建模方法

本文就如何建立合适的无心内圆磨削工序在线X-R质量控制的AR(n)模型进行了探讨.运用自现场采集得的轴承内圈内孔精磨后的工件尺寸数据建立时间序列模型.文中还对建模时采用的数据长度和适用模型的检验标准作了深入的探讨,提出了用AR(n)模型的临界残差方差函数来确定适用模型的残差极限.     

量规控制半自动内圆磨削精度的实验研究

量规控制半自动内圆磨床广泛应用于轴承零件的磨削加工。但目前生产上达不到严格的内孔技术要求,废品率和返修率很高。尤其是3225Б半自动内圆磨床,由于胎具一次安装中磨削二个工件,外端工件尺寸超出了量规控制范围,加工精度更加不易得到保证。本文分析了量规半自动循环工艺过程的尺寸链及加工误差来源;按照综合磨削试验结果所进行的点图分析及相关分析,找到了影响里外端尺寸精度的主要因素;就找到的原因进行单项试验并采取措施以后,加工精度有了显著提高,基本上保证了生产单位的正常生产。证明找到主要误差来源是正确的,采取的措施是有效的。     

基于粒子群优化算法的高速网络可变结构节点位置控制

针对网络节点位置控制中网络容量较低、 控制过程节点能量消耗较大等问题, 提出一种基于粒子群优化算法的高速网络可变结构节点位置控制方法. 该方法结合粒子群优化算法与Metropolis接受准则, 找到各网络节点对应的粒子位置, 对初始位置权重进行自适应调节, 得出粒子最优值并建立高速网络可变结构节点位置控制模型, 以实现可变结构节点位置控制. 仿真实验与当前方法进行对比测试的结果表明, 该网络节点位置控制方法在250个节点位置控制实验过程中, 能量消耗可控制在30 kJ内, 控制效率较高.     

基于粒子群优化算法的高速网络可变结构节点位置控制

针对网络节点位置控制中网络容量较低、 控制过程节点能量消耗较大等问题, 提出一种基于粒子群优化算法的高速网络可变结构节点位置控制方法. 该方法结合粒子群优化算法与Metropolis接受准则, 找到各网络节点对应的粒子位置, 对初始位置权重进行自适应调节, 得出粒子最优值并建立高速网络可变结构节点位置控制模型, 以实现可变结构节点位置控制. 仿真实验与当前方法进行对比测试的结果表明, 该网络节点位置控制方法在250个节点位置控制实验过程中, 能量消耗可控制在30 kJ内, 控制效率较高.     

5G背景下智慧农业通信节点部署策略

针对5G背景下大规模智慧农业传感器网络通信节点在三维空间内部署时,传统的随机节点部署方式存在高能耗、高成本及节点脱节问题,提出了一种基于维诺图(VD)与飞蛾扑火算法(MFO)结合的节点优化部署策略。首先,利用5G通信高带宽的特点,设计了一种分层式通信方案,在此基础上,建立了分层式节点最优部署模型、通信能耗模型以及传感器信息传输网络全连通模型;其次,针对MFO算法种群生成的随机性及搜索无向性的缺陷,设计了基于三维VD的引导式搜索算法(VIMFO);最后,通过对相关模型进行优化求解,从而取得传感器网络通信节点的部署位置。仿真结果表明,与经典MFO算法相比,VIMFO算法能够在提升寻优速度37.89%的基础上,降低传感器通信网络能耗6.9%;在保证农田传感器通信网络节点全连通的前提下,提升了通信网络节点的生存周期。     

随机网络中分布式节点高精度自定位算法

随机网络不确定性高,较为复杂,当前节点定位算法无法准确对随机网络中分布式节点进行准确定位,且适应性差。为此,提出一种新的基于标记传递的随机网络中分布式节点高精度自定位算法,标记传递算法将随机网络中的分布式节点用有标记数据和无标记数据进行描述,依据节点间的相似度将节点标记传递至其相邻节点。对节点定位问题进行描述,介绍了标记传递算法,在此基础上通过标记传递算法对随机网络中分布式节点进行高精度自定位,定位过程主要分为离线训练阶段与在线自定位阶段,给出定位详细实现过程,对定位结果进行滤波处理。实验结果表明,所用所提算法对随机网络中分布式节点进行自定位,定位精度高,适应性强。     

随机网络中分布式节点高精度自定位算法研究

随机网络不确定性高,较为复杂,当前节点定位算法无法准确对随机网络中分布式节点进行准确定位,且适应性差。为此,提出一种新的基于标记传递的随机网络中分布式节点高精度自定位算法,标记传递算法将随机网络中的分布式节点用有标记数据和无标记数据进行描述,依据节点间的相似度将节点标记传递至其相邻节点。对节点定位问题进行描述,介绍了标记传递算法,在此基础上通过标记传递算法对随机网络中分布式节点进行高精度自定位,定位过程主要分为离线训练阶段与在线自定位阶段,给出定位详细实现过程,对定位结果进行滤波处理。实验结果表明,所用所提算法对随机网络中分布式节点进行自定位,定位精度高,适应性强。     

一种面向无线传感器网络数据融合的路由联盟博弈方法

 在无线传感器网络为数据融合进行路由选择的过程中,减少电量消耗是一项重要的工作.由于节点对电量自私性保护,导致不会向其它节点转发数据,并且各个节点的电量消耗不均匀.这使得整个网络的性能和寿命受限.基于联盟博弈理论,对支持联盟博弈的W SN进行建模.使用特征函数描述联盟内节点发送数据过程中的收益和成本开销.针对大规模可能的解空间,基于特征函数并应用贪心策略算法搜索近似最优联盟结构,并得出结论该算法所得到的近似解在可接受的误差范围.实验结果表明,提出的路由联盟博弈模型能较大限度地延长W SN的工作寿命.     

无线传感网络簇内圆状分割路由算法的研究

无线传感网络中部分区域节点事件频发,形成能耗热点,引发网络负载不均衡,缩短网络生命周期?针对无线传感网络能量受限的问题,在分析研究混合能量有效的分布式路由算法(hybrid energy-efficient distributed clustering approach,HEED)的基础上,提出了一种簇内圆状分割的无线传感路由算法(circle cluster HEED of radius adjustment,CCRA-HEED)?该算法以非定长半径对层次分簇后的簇内感知区域进行非均匀圆状再分割,并从数学角度进一步分析网络能量的均衡特性?仿真结果表明,CCRA-HEED算法能够有效减少无线传感网络的能量消耗,获得较长的网络寿命和均衡的能量负载?     

网络切片中物理节点的分布式在线异常检测方法

网络切片中的异常检测问题是实现网络切片自动化管理的重要研究内容,针对网络切片中物理节点的异常检测问题,提出了基于支持向量数据描述的分布式在线物理节点异常检测方法.基于支持向量数据描述建立了一种分布式的物理节点异常检测模型;通过引入随机近似函数,解决了数据分布式存储场景下的核函数计算问题,从而实现观测数据的切片内处理;基...     

无线传感器网络OPNET能量建模方法与仿真

针对OPNET未提供能量模型的问题，提出无线传感器网络OPNET能量建模方法。重点分析能量建模过程及其实现机制，并引入一种能较准确描述电池放电过程的RM电池模型，实现了OPNET能量模型进程建模。仿真结果表明，能量建模过程实现机制是可行的且RM电池模型能更准确估算节点寿命。     

基于逻辑拓扑的虫孔攻击检测

虫孔攻击(wormhole attack)是一种主要针对无线传感器网络的重大安全威胁,通常难以检测和预防.分析了虫孔攻击对于网络节点邻居数目的影响,提出了一种基于网络逻辑拓扑的攻击检测方法.在假设实现了某种邻居节点发现过程的前提下,首先对网络节点进行邻居数目判断和连通性检测,筛选出可能的受攻击节点集合;随后根据攻击特征对候选节点集合进行分析判断,从而确定是否存在虫孔攻击.与现有检测算法相比,该方法能进一步区分位于隧道两端的受攻击节点集合,从而降低相应的安全风险.初步分析表明,虽然可能受节点密度、攻击半径、攻击位置以及其他随机因素的影响,但通过必要的修正措施仍然可以得到较为可信的检测结果.该方法无时间同步和节点定位要求,算法复杂度大致为O(n).     

无线传感器网络中能量均衡参数可控覆盖算法

针对目标节点进行k度覆盖的过程中会出现大量数据冗余迫使网络出现拥塞并导致网络通信能力和覆盖能力降低、网络能量快速消耗等问题,提出了一种能量均衡参数可控的覆盖算法(energy balance parameters-controlled coverage,EBPCC)。该算法利用节点之间的位置关系构造出覆盖网络模型,通过分析网络模型给出监测区域内节点覆盖期望值及对整个监测区域覆盖所需最少节点数的求解过程;在能耗方面给出了工作节点和邻居节点之间的能量转换函数比例关系,利用函数比例关系完成低能量节点的调度,进而达到全网能量平衡。实验结果表明:该算法不仅可以提高网络覆盖质量,还可以有效抑制网络节点能量快速消耗,在相同的监测环境下,该算法的网络生存周期比能量有效的目标覆盖ETCA算法延长了12.91%,覆盖率比事件概率驱动机制EPDM算法提高了7.06%。