Process capability analysis and estimation scheme for autocorrelated data

<正>Autocorrelation is prevalent in continuous production processes,such as the processes in the chemical and pharmaceutical industries.With the development of measurement technology and data acquisition technology,sampling frequency is getting higher and the existence of autocorrelation cannot be ignored.This paper analyzes five estimation schemes of process capability for autocorrelated data.Comparisons among these schemes are discussed for small sample and large sample.In conclusion,this paper gives a procedure of process capability analysis for autocorrelated data.     

并联机床虚拟样机建模与加工过程动力学仿真

为了实现并联机床性能的真实预测,确保加工过程的安全性,提出了基于Adams的并联机床加工过程的动力学仿真方法。在包括螺旋副在内的仿真模型的各个运动关节加载了摩擦力,实现了仿真模型与实际机床的高度仿真;根据NC文件和切削参数,建立并联机床加工过程的切削力模型和运动控制模型,实现了机床加工零件全过程的动力学仿真。对5-UPS/PRPU并联机床的加工过程进行了仿真分析,仿真结果准确的预测了实际加工中可能出现的问题。该方法简单、准确、可靠、实用性强。     

基于VEGA PRIME的集束火箭仿真训练系统的研究

介绍了基于Vega Prime的集束火箭视景仿真训练系统的软硬件平台及开发该系统所用到的关键技术。在所用到的关键技术中,详细介绍了在MFC框架下开发基于Vega Prime的视景驱动程序的方法,并给出了相关程序代码;阐述了激光随动系统的工作原理及如何实现集束火箭单发和连发火箭弹的飞行,给出了碰撞检测方法和爆炸特效的制作方法,介绍了训练参数的设置方法以及模拟训练考评系统的工作原理。     

Vega Prime实时视景仿真中粒子系统的应用研究

介绍了利用粒子系统方法模拟动态自然景物的基本步骤。应用了VegaPrime实时视景仿真软件中的粒子系统,通过设置粒子系统的颜色、亮度、透明度、形状、纹理、大小、速度和位置,逼真的模拟了火焰和烟雾的特效。通过将火焰粒子系统在发射坐标系中的速度转换到场景坐标系中,实现了火焰随着发射装置的随动。     

基于活动轮廓模型的人脸特征提取方法的研究

根据活动轮廓模型理论 ,提出了提取人脸面部特征的系列算法 ,特征是精确的轮廓描述而非简单的数字表达.     

CSCW系统中协同机制及协同活动模型

分析了当前计算机支持协同工作 (ComputerSupportedCooperativeWork ,CSCW)系统普遍存在的问题 ,首先定义了协同的基本概念和类型 ,并引入协同代理的新概念 ,研究了CSCW这样的人机结合系统中协同成员间的语义通信机制和信息共享机制。在此基础上 ,分离出协同活动中的独立信息实体 ,建立了面向对象的协同活动模型。最后 ,用协同活动模型分析了一个典型的协同工作的实例。     

公交网络车费设定问题的Stackelberg博弈模型

对城市公交网络系统车费的合理设定问题进行了研究分析,考虑到乘客对公交收费变动会作出相应的反应,从而改变网络上乘客的流量分布,运用Ｓａｃｋｅｌｂｅｒｇ博弈理论,将这一问题描述为一个两级数学规则问题,在一定的公交网络收费结构下,乘客在网络上的流量分布可由随机用户平衡分配模型进行估计,鉴于两级规划问题的非凸性,提出了基于灵敏度分析的启发式算法,最后,给出一个仿真算例说明本文提出的模型和算法的合理性。     

商品流转过程中动态成本优化控制方法与实践

针对商品进销存流转过程的费用问题 ,提出了建立费用数学模型的方法 ,并对经销过程中的动态成本优化问题给出了一系列算法 ,其中的保本保利模型与算法揭示了经营成本变动与商品在库时间的内在联系 ,为成本的优化控制奠定了基础 ,具有很好的理论研究意义和实际应用价值 .     

基于网络关注度的大宗商品市场预测研究

随着大宗商品市场化的加快和电子信息技术的快速发展,以互联网为载体的网络信息将方便快捷地传递到市场及市场参与者.本文从海量开源数据出发,利用搜索引擎平台,提取核心信息构建网络关注度指标,并提出了基于网络关注度的大宗商品价格预测模型.通过引入具有不同核函数的支持向量回归模型,分别建立了针对单个市场(原油、铜以及玉米)的网络关注度预测模型和综合考虑市场间联动性的多市场网络关注度预测模型.实证结果表明,网络关注度对于市场价格的变动有显著的格兰杰因果关系,引入网络关注度指标和相关市场信息能显著提高预测精度.     

基于新息序列修正的输入估计算法

针对传统输入估计算法跟踪机动目标时检测概率和估计精度不高的缺点,提出一种改进的输入估计跟踪算法。算法利用对检测窗内新息序列进行修正以及对卡尔曼滤波状态变量进行补偿的方法,消除了已有机动检测估计对后继机动输入估计的影响,提高了对机动的检测概率和估计精度。理论分析和仿真结果表明,改进后的算法相比原有算法和IMM3算法,不仅跟踪性能有显著提高,而且对加速度缓变的机动也有较好的跟踪能力。