大口径主镜镜面朝下镀膜支撑优化设计

通过采用参数化建模方法联合有限元软件仿真分析优化和数学计算软件。针对2 m级SiC主镜进行轻量化设计与优化,并设计了一套以机械Whiffletree作为轴向支撑,切向杆A-Frame为侧支撑的镜面朝下的镀膜支撑方案。保证了主镜翻转为镜面朝下的过程中,面形精度表面误差均方根(root mean square, RMS)的最大值为16.474 nm,镜面朝下时RMS为14.334 nm,表面最大、最小误差差值PV为61.49 nm。并通过特殊的结构设计在确保镀膜质量和主镜翻转过程中的安全性的前提下,使主镜在90℃高温下最大应力仅为3.720 1 MPa(属于弹性变形范围),实现了轴向支撑与侧支撑的自由度解耦,保证主镜的自由热膨胀,满足镀膜要求。     

钴对热浸镀锌层耐腐蚀性的影响

通过5 wt％NaC1溶液浸泡腐蚀实验和电化学极化实验测量了热浸锌镀层的腐蚀速率和极化曲线,采用光学显微镜、扫描电镜SEM观察了镀层腐蚀后表面的显微组织,初步探讨了腐蚀机理.研究结果表明:锌浴中加入钴的合金镀层抗腐蚀能力要强于纯锌浴镀层;在盐水腐蚀溶液中,锌镀层能够阻滞腐蚀保护基体的主要原因,是牺牲阳极锌和在镀层表面形成了一层由ZnO和ZnCl2·4Zn(OH)2组成的钝化膜;当锌浴中添加适量钴元素后,在镀层中会形成富钴层,可以阻碍镀层的腐蚀,也有利于稳定腐蚀初期生成的Zn(OH)2或ZnCl2·4Zn(OH)2,降低腐蚀电流,提高镀层的耐腐蚀性能.     

实时系统中基于DVS与Cache划分技术的节能研究

DVS(动态电压调度)和cache划分是用来节约嵌入式系统能耗的技术.两种技术的结合会具有更好的节能效果,而且有cache划分的其他优点,关键问题是如何为每个任务确定执行时的电压和cache大小来使系统能耗最小.在实时嵌入式系统中针对这一问题,提出了一个多项式时间复杂度算法.实验对比了多组测试集在不同算法下的能耗,结果表明,本算法在满足实时性约束条件下有效地降低系统能耗.     

非参数计量经济模型的变窗宽核估计

在随机设计(模型中所有变量为随机变量)下,提出了非参数计量经济模型的变窗宽核估计,并利用概率论中大数定理和中心极限定理,在内点处证明了它的一致性和渐近正态性.它在内点处的收敛速度达到了非参数函数估计的最优收敛速度.     

基于加权映射模型的主干网流量特性分析

网络测量表明,IP主干网上流量在次秒级的时间尺度下呈现出非平稳的泊松特性,而不是近10年大量研究的自相似现象。从分析因特网的结构出发,提出了一种加权映射模型来解释这种特性。该模型通过引入混沌变化因子和流量特征间的关系,对接入网中的具有自相似特性的流量进行了变换得到具有趋泊松性的流量。最后,通过在NS2上的仿真实验证实了该模型的合理性。     

船舶运动与受扰Kalman估计精度的统计分析

考察船舶水动力参数在标称值附近按均匀分布发生随机变化时,船舶纵向运动姿态及受扰Kalman估计的统计性能.针对某船,在5级海情,18节航速及45度航向常规工况下,当船舶水动力系数按均匀分布发生士10%、±20%随机变化时,给出船舶姿态及受扰Kalman估计精度的概率建模方法及应用.仿真结果表明,当水动力系数出现摄动时,估计精度服从对数正态分布,平均估计精度与未出现摄动时相比无显著变化.     

基于遗传算法的改进径向基支持向量机及其应用

通过对径向基核函数进行分析后发现:根据样本各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数,可以提高支持向量机的推广能力。此结论基础上,提出了一种基于遗传算法的多核参数径向基支持向量机算法,通过遗传算法最小化验证误差,实现了根据各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数。将该算法用于轴承故障诊断,实验结果表明,与传统支持向量机相比,多核参数径向基支持向量机具有更好的推广能力,同时,核参数的大小反映了对应特征识别能力的大小。     

模具粗加工的自适应层切算法仿真研究

分析了基于层切法的零件模具数控粗加工方法,提出了以层面间台阶最大差值为自适应参量的自适应模具数控粗加工方法;对约束条件进行了详细说明,阐述了自适应层切方法的具体步骤及算法流程图。利用已开发的层切法仿真软件平台,进行了三维模型层切法实例仿真分析。分析结果表明,应用该方法可以进一步减少层切法粗加工残留材料体积,对提高层切法模具数控粗加工效率具有实际意义。     

大口径平背形主镜轻量化结构优化设计方法

将参数优化与拓扑优化设计方法应用到采用背部支撑方式的大口径平背形反射镜中,提出了一种理论性强、效率高的新型轻量化设计方法。利用ANSYS参数优化设计,确定了主镜最佳背部支撑位置;再利用OPTISTRUCT变密度法拓扑优化设计,获取了主镜拓扑结构形式,结合结构力学及灵敏度分析得到了满足镜面面型、结构刚度及轻量化率要求的最佳主反射镜轻量化结构。     

一种基于自适应网格IMM的自适应采样周期算法

提出一种自适应网格交互多模型下采样周期自适应的算法。在自适应网格交互多模型算法中,中心模型参数变化率反映了系统模型与目标机动水平间的匹配程度,而两者的匹配程度直接影响目标的跟踪精度。利用中心模型参数变化率对采样周期进行控制,并引入可控参数对平均采样周期进行灵活调整。仿真结果表明在自适应网格交互多模型下,提出的自适应采样周期算法比固定采样周期算法及基于预测协方差的自适应采样周期算法具有更好的性能。