用激光散斑实时干涉法测量运动目标方位

本文提出了用激光散斑实时干涉法测量运动目标方位的方法。讨论了测试原理,设计了测试系统并给出了模拟实验结果。用此方法能提供运动目标的瞬时方位。     

具非晶态接枝链的等规聚丙烯超分子结构的研究

一、前言研究等规聚丙烯(IPP)的超分子结构,是目前引人注目的课题之一.等规聚丙烯熔体的结晶过程,因受结晶温度、外加物质等的影响,常会形成不同类型的晶体结构,例如单斜晶系,六方晶系,拟六方晶系等.它们依次称α-型,β-型,最后一种(拟六方晶系)因尚未完全查明其晶体结构,暂称“急冷晶态”.由于α-型较β-型结构紧密,而且在一般情况下,IPP 中以α-型为主,所以材料的密度较大,有较高的热稳定性.在IPP 制品中,视加工条件(挤出、注射成型的情况等)的不同,常伴随有α-晶型与β-晶型共存的现象.当样品受到外力作用或热影响,其中的β-晶型便会转变为α-晶型.这时晶体内将会产生细微的裂纹与洞穴.     

科技金融网络对科技型中小企业技术创新绩效的影响

在大众创业、万众创新的当代,中国经济正以前所未有的速度飞速发展,研究科技金融网络结构如何影响科技型中小企业技术创新绩效,具有重要的理论价值和积极的现实意义。在相关研究的基础上,通过理论分析和问卷发放的研究方法,得出如下结论:科技金融网络的网络密度、强度、居间性和互惠性四个结构特征变量都与科技型中小企业技术创新绩效存在显著的正相关,其中,网络密度和网络居间性的影响更为显著。     

再生核空间中的最佳插值逼近算子

构造了一个具有再生核的张量积空间并利用再生核与算子张量积方法，给出了二元实函数非多项式型最佳插值逼近算子的显式表达式，证明了它对无限加密的矩形网格节点系是一致收敛的，而且误差按空间范数单调下降。     

基于BP神经网络的土基回弹模量反算

基于三层BP神经网络和层状弹性理论,由路表变形反算土基回弹模量。利用层状弹性计算程序构建了土基回弹模量与路表弯沉数据库,并输入BP神经网络进行训练,建立了基于BP神经网络的土基回弹模量反算模型。理论和实测路表弯沉反算结果表明,该方法具有良好的识别能力和泛化能力,是一种实用而有效的方法,为进一步快速、有效地评定土基的承载能力提供了依据。     

预应力钢绞线动态力学拉伸性能及本构关系

首先利用电液伺服加载试验机对单束钢绞线在(10~(-3)~10~(-1)s~(-1))应变率范围内进行动态力学拉伸试验;然后根据实验数据,分析了不同应变率对屈服强度的影响规律;并对我国设计规范中用于硬钢类材料简化计算的Ramberg-Osgood本构模型进行修正,以获得可以更好地描述钢绞线动态拉伸应力-应变关系的本构模型。研究表明,单束钢绞线的应变率越大,其屈服应变和极限应变越小,屈服强度越大。修正后的Ramberg-Osgood本构模型能够较好地描述钢绞线动态拉伸应力-应变关系;并且随着应变率的增大,钢绞线的硬化指数减小,残余应变增大。     

ATM网络中智能拥挤控制算法分析

拥挤控制在ＡＴＭ网络中起重要的作用，有效的拥挤控制算法能够使网络的通信带宽得到最优利用，并能保证了ＡＴＭ网络操作的稳定性，本文在对几种典型的基于速率的拥挤控制算法进行分析的基础上，提出了一种用于ＡＴＭ网络中ＡＢＲ服务的智能拥挤控制算法－增强化例速率控制算法（ＥＰＲＣＡ）并对ＥＰＲＣＡ的性能进行了定量的分析。     

一种新型电力光缆剪枝机器人的运动学联合仿真研究

针对架空电力光缆线路巡检维护中的树枝修剪问题,设计了一种新型五自由度串联剪枝机器人。首先,通过D-H(denavit-hartenbreg)参数法,建立了该剪枝机器人机械臂的运动学模型,得到运动学正逆解;然后在V-REP和MATLAB中进行联合运动仿真,并利用蒙特卡洛法分析剪枝机器人工作空间,得到机械臂工作空间的云图;为保证剪枝过程的运行平稳,在工作空间内进行轨迹规划并仿真;最后,联合仿真结果表明该剪枝机器人运动学模型有效,各关节及末端轨迹规划控制效果良好,可以实现1~1.5 m范围内灵活修剪树枝等障碍物的要求,为剪枝机器人后续控制问题研究提供了理论依据和实验基础。     

电站载物爬楼机器人的动态稳定性建模与控制

针对电站载物爬楼机器人动态稳定性的控制问题,根据爬楼特点归纳出机器人可能出现的运动模式,并利用几何与运动学等关系构建被控对象的数学模型。根据电站载物爬楼机器人上下两部分的重心距离与期望距离间的误差、误差变化率及电动推杆伸缩速度之间的关系,设计动态稳定性控制系统的控制器,即一型模糊逻辑控制器(1 type of fuzzy logic,T1FLC)。针对模糊规则参数难以确定的问题,通过量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization,QPSO)算法优化隶属度函数参数,将QPSO优化的T1FLC与粒子群优化(particles swarm optimization, PSO)算法优化的T1FLC、未优化的T1FLC、比例-积分-微分(proportion-integral-derivative, PID)控制方法进行对比,并进一步考虑外部干扰的影响。仿真和实验结果验证了模型的准确性及控制优化方法的有效性。     

基于三域特征提取和GS-SVM的ECG信号智能分类技术研究

近年来,基于单域的特征提取方法已经得到广泛的研究,并被用于心律失常的检测分类.事实上,多域特征提取在其分类中往往表现得更好.本文利用MIT/BIH心律失常数据库中的48组ECG信号进行预处理,从时域、频域和小波域提取了信号的三域特征,这些特征从各个方面充分表征了ECG信号的性质.再利用基于网格搜索的SVM结合归一化特征可将ECG信号划分为常见的4类.该方法的总体精度达到98.01%,f_1分值为0.9800,对ECG信号的检测性能良好,相对目前绝大多数ECG信号分类器具有更强的泛化能力.