一种并联机构结构误差识别与修正的新算法

为了提高并联机床的运动精度,针对简化误差源模型（含42个误差量）,基于并联机构位置正解的快速算法提出了一种结构误差识别的新算法．首先按理论并联机构设计参数,将一球杆仪的两个球铰分别固定在保持平行的动、静平台上,令球杆仪在动平台上的球铰中心相对于静平台上的球铰中心做球面螺旋线运动．然后在此前提下根据球杆仪球杆理论计算长度与实际长度之差构造m维矢量空间,依次让每一个待识别的结构参数有一个单位增量,重点修正与实测误差相关程度最高的结构参数．并通过从测量误差向量中分离出主修正向量后的残余误差向量方法提高修正效率．经过若干轮修正,直到使修正后球杆理论计算长度与实际长度基本一致,即可认为各项误差已修正完毕．该算法只需测量球杆的长度值,大大减少了测量工作量及由此而引入的误差源．     

基面力的概念在势能原理有限元中的应用

为了改进传统的势能原理有限元方法,利用高玉臣(2003)的单元刚度矩阵精确表达式,给出了一种基于基面力概念的势能原理有限元计算方法和相应的积分显示有限元列式,利用MATLAB计算机语言编制出基面力有限元计算程序,针对几个典型的平面弹性理论问题进行数值研究.结果表明,数值解与理论解相吻合.     

昆翅在飞行中的动态形变

通过理论模化途径研究昆翅在飞行中的动态形变机制.设计翅气动力试验平台,验证翅准静态形变影响气动力的"柔性楔形效应"理论解释.探讨昆翅的变刚度特性表明,弦向刚度分布规律符合二项式函数时具有优越性和现实性,进而指出昆姻结构的变刚度特性是产生高升力的基本条件.建立了柔性翅的简化力学模型,通过坐标变换法求解在气动力和惯性力共同...     

角点特征在目标识别中的应用

针对在视点变化情况下进行目标识别这一问题,作者结合主分量变换提出了一种基于Hausdorff距离的目标匹配算法,该算法在噪声和遮挡下性能稳定,时间代价较小.作者还提出了一种具有平移、旋转、尺度不变性以及对噪声有抗干扰能力的角点特征构造方法,通过BP网络实现目标分类.与其他三种形状特征进行实验对比,结果证明该方法在视点发生变化时对目标的识别更为有效.     

车用发动机磁流变悬置的刚度优化

由于传统的悬置优化设计一般不考虑发动机载荷以及系统阻尼,不能反映磁流变悬置的半自动控制特性。因此,选取具有代表性的车用直列式4缸4冲程发动机悬置系统的振动力学模型,利用遗传优化算法建立一种磁流变液阻尼器初始刚度优化的新方法。该方法使磁流变液悬置在发动机多种转速下有更优秀的传递率,在冲击载荷下满足安全要求的发动机振动烈度。     

交互式动态体三维显示关键技术

研究了交互式动态体三维显示的关键技术,包括三维数据体素化、体素激活、体空间生成和人机交互等,实现了体三维显示系统样机.其中,采用体立方栅格(BCC)采样策略以减少体素化生成的体显示数据,以数字微镜器件(DMD)作为空间光调制器(SLM),并针对DMD设计了二值切片的快速激活算法;分析了基于旋转螺旋面的体三维空间生成方法,并将基于隐马尔科夫模型(HMM)的动态手势控制应用于交互式体三维显示系统.针对原理样机设计的各组实验表明,BCC体素化策略减少了40%以上的体显示数据,基于DMD的切片快速激活算法使得在500mm×250mm半圆柱形成像空间内显示的三维图像刷新率达16Hz、并且可以选择任意视点裸眼观看,准确率超过93%、响应时间低于40ms的动态手势识别算法能够较好地实现实时交互式体三维显示.     

断陷湖盆扇三角洲、近岸水下扇及湖底扇的识别特征

根据大量的岩心、测井及化验分析等资料,对板桥凹陷沙三段的沉积相进行了研究,所指近岸水下扇为深湖重力流成因.总结了这几种重要沉积相在岩性、沉积构造、测井曲线、生物化石、沉积序列及沉积组合等几个方面的识别特征,该方法可用于类似断陷型盆地的沉积相研究中.     

一类偏微分方程的有限元解法

推导了一类带复合边界条件的有限元解法,给出了一种快速计算其刚度矩阵的方法.     

网格笔划密度特征的OPCCR错误自动检测

现有的光学印刷体汉字识别（OPCCR）系统中,汉字识别率虽然已经高达98%以上,但仍然会发生错误识别的情况.通常,这些错误的识别还不能被自动检测,采用人工检测,费时费力,大大降低了实际应用系统的自动化和智能化程度.为此,本论文提出了基于网格笔划密度特征的OPCCR错误的自动检测算法.本算法首先建立标准汉字的网格笔划密度特征的特征库.然后,在OPCCR错误的自动检测时,对光学印刷体汉字图像进行预处理、行分割、列分割得到单个汉字图像,提取单个汉字图像的网格笔划密度特征.再把特征和相应的识别出的汉字的特征库中的特征进行相关匹配.于是,根据特征匹配自动检测OPCCR的错误.     

基于人工免疫聚类的欺诈客户分析

针对传统aiNet聚类算法在处理欺诈客户分析时聚类精度差的问题,该文基于一种新的免疫聚类算法(SE-aiNet)提出了利用子群群体特征进化的免疫聚类算法,使收敛速度有显著提高,并在保持抗体种群规模的情况下有效提高了抗体的多样性;以训练所得的规则集来判断客户是否欺诈,经某银行的实际数据验证,算法的误分比例为24.0%,而相同环境下BP-NN算法的误分比例为32.3%,C-SVM的误分比例为28.6%。