一种新广义Preisach迟滞模型及其神经网络辨识

研究压电陶瓷执行器应用于纳米定位系统时,其多值映射的迟滞特性对系统定位控制精度影响.在经典Preisach模型的基础上,引入平均迟滞函数,提出了一种新广义Preisach迟滞模型,并利用神经网络对新广义Preisach模型关键参量辨识.仿真实验表明,利用该迟滞模型对压电陶瓷执行器建模,可以简化建模过程,提高建模精度.     

微型五坐标测量机激光测头安装误差的标定

针对非接触式五坐标测量机激光测头安装位置误差较大且不易调整的缺点,建立了该五坐标测量机激光测头安装误差的数学模型.选取激光测头的不同姿态,通过测量实物基准的空间位置,给出了误差模型待标定参数的无约束最优化目标函数的外点法惩罚函数.通过计算个体之间的欧氏距离,剔除掉那些相似的个体,从而有效地避免了遗传算法易早熟的问题,完成了对误差模型的求解.实验结果表明,所建立的激光测头安装误差模型不仅适用于扫描测头,而且对触发测头也同样适用,可把该机的空间测量精度从(11.82+L/1 000)μm提高到(1.96+L/1 000)μm.     

依赖Tresca和双剪应力屈服函数均值的屈服准则

为使Mises屈服准则线性化,在HaighWestergard应力空间,将Tresca与双剪应力屈服函数相加并取其平均屈服函数来作为新的屈服准则简称MY(平均屈服)准则,给出了该准则的数学表达式、屈服轨迹与单位体积塑性功率表达式·精度分析与算例表明:MY准则是一个线性屈服准则,其与Mises准则最大误差不超过39%,平均误差不超过195%,该准则的单位体积塑性功率表达式也是线性的     

基于实测数据的汽油机无进气节流损失的节油潜力研究

对比Otto循环与Atkinson循环,从理论上分析了后者在无节气门节流损失时发动机的节油潜力及原因,提出评定节油率的相关参数为泵气损失能耗比与泵气损失消除率;推导出节油率的计算公式;进行发动机台架试验,测量计算节油率所需要的相关参数.基于理论推导与实测数据计算得到发动机万有特性上Atkinson循环的节油潜力MAP图,并对其进行评定,得出节油效果好、实际应用性强的发动机工况区域.结果表明:当转速不超过3 000 r/min和平均有效压力不超过0.3 MPa时,节油率都在14％以上.     

完全可见下具有两类顾客和故障启动排队系统的均衡分析

针对两类平行顾客进入排队系统服务的问题,给出在完全故障且可中断启动时间排队模型中两类顾客的均衡策略分析.在该排队系统中,两类顾客平行到达且服从不同参数的负指数分布.系统在服务过程中可能会发生故障,只要系统发生故障就停止工作进入维修状态,直到维修完毕进入忙期.在完全可见的情形下,在考虑“收益-成本”的基础上,提出合理的效...     

Rayleigh型时滞平均曲率方程的周期解问题

本文讨论了一类Rayleigh型时滞平均曲率方程 并应用Mawhin重合度扩展定理我们证明了此方程至少存在一个T-周期解。     

相移控制型双向DC-DC变换器的建模与仿真

为了克服传统双向DC/DC变换器效率低、控制复杂的缺陷,以简化电路为基础,结合开关函数和状态空间平均的建模方法,对状态空间平均方程加以降阶,建立以移相角Φ和开关频率f为调节参数的简化模型.仿真结果表明:变压器两端电压与电流纹波较小,输出稳定.该模型仿真时间短,也适用于其他半桥双向DC/DC变换器的设计.     

服从延迟几何过程退化系统的订货-更换策略优化

建立了以可用度为约束的可修退化系统的订货更换模型,以系统故障次数N为订货更换策略,在第N-1次故障维修后发出订单、第N次故障后进行更换.利用延迟的几何过程刻画系统退化特征,给出了系统经维修后寿命分布的通项表达式.借助更新过程理论求得系统长期运行的平均可用度与费用率.在系统满足预期可用度的前提下,得出最优的策略使得平均费用率最低.最后,通过数值算例演示了本模型的有效性.     

1800mm虚拟轧机板形控制性能

定义了评价轧机板形控制性能的六项指标,包括承载辊缝凸度调节域、辊缝横向刚度、板形调控功效曲线、边缘降、辊间接触压力平均幅值和辊间接触压力分布不均匀度.建立了HC,CVC,PC和DSR系列轧机的有限元仿真模型,并从板形控制性能的六项指标方面分析了当前国际上流行的各种机型的特点.     

基于改进锚候选框的甚高速区域卷积神经网络的端到端地铁行人检测

在地铁监控场景下的行人检测,具有客流量大,遮挡程度高的特点。针对该场景的行人检测,提出基于深度学习甚高速区域卷积神经网络的端到端头肩检测方案。由于甚高速区域卷积神经网络模型对目标检测具有普适性,针对通过地铁监控摄像头采集的真实的客流图像数据,人工标注训练及模型测试数据集进行分析;进而根据头肩特征面积分布较集中,长宽尺度比例可明显分为一类的特性对区域建议网络网络中的锚候选框进行了改进,使其更适应地铁特殊场景中的行人检测。改进后的模型在保证系统检测精度的同时提升了检测实时性,可以精确检测地铁场景下不同姿势的头肩部位;并在不同场景及视角下的检测也取得了较好的效果。