辅助角方法的推广

从空间啮合基本定理出发，对现有辅助角方法作了重要的引伸和推广，它对于平面凸轮机构、可展和非可展类空间凸轮机构同样适用     

直流电机自动控制的专用微机系统

本文提出了用芯片８０３１以及８２５３、８１５５、０８０９组成中等容量直流电机自控的专用微机系统，实现了电力拖动的计算机控制．     

角向多导体波导高频场分析

本文采用场匹配法导出角向多导体波导的截止波数和高频场颁由的解析表达式，通过数值计算研究了场分布特性。     

浅析测角过程中仪器的稳定性

分析了测角过程中仪器的稳定性，找出了消除、减弱误差及检查仪器不稳定程度的方法．     

全方位AGV复合转向方法的运动分析与仿真

对全方位AGV采用复合转向驱动控制进行了运动正、逆解的推导，并对其的运动约束进行了分析。该AGV改变了原AGV在运动灵活性方面存在的缺陷，除可实现普通AGV的运动方式(前进、后退和回转)外，还可以任意姿态实现沿任意路径的轨迹跟踪。通过仿真和实验验证了对其采用复合转向进行运动控制的可行性和有效性。     

扩展目标角闪烁非线性检验及其抑制技术

为减小扩展目标角闪烁对目标跟踪的不利影响,采用替代数据方法对扩展目标的角闪烁线编差时间序列进行非线性检验,选择关联维数和Er作为检验参量,根据原始数据和替代数据检验参量的显著区别验证了角闪烁线偏差时间序列具有的非线性动力特性,即混沌序列。在此基础上,根据混沌序列的短期可预测性,在重构相空间中,对角闪烁线偏差序列相轨迹进行预测,以达到抑制角闪烁的目的。仿真实验结果证明了该算法的有效性。     

一类多分块下的广义α-对角占优矩阵

利用矩阵分析方法,研究了一类多分块下的广义α-对角占优矩阵,给出了此类矩阵为H-矩阵的充分条件,讨论了此对角占优矩阵类与其他对角占优矩阵类的关系.     

基于角平分线的工程滑移索结构分析方法

针对滑移索结构,提出了一种基于滑轮相邻索单元角平分线的简捷分析方法,解决了其内力和变形求解复杂的难题.具体算法如下:(1)采用固定铰模拟滑轮对索的约束作用,利用无应力长度调整影响矩阵求解角平分线垂直方向约束反力为零时,各子索无应力长度调整量;(2)根据调整后子索线形计算新角平分线的方向角,按照步骤(1)重新计算,重复至索线形(包括角平分线方向角)和内力收敛.基于此算法编制分析程序,通过2~4次迭代即可得到高精度的收敛解,实现滑轮处索力连续性和滑移索总无应力长度恒定的目标.计算示例和工程实例证明了此算法的正确性和高效性.     

高温球床辐射传热中的机器学习模型

在高温气冷堆(high-temperature gas-cooled reactor, HTGR)堆芯球床中,燃料球间的辐射换热是重要的传热模式,与堆芯固有安全特性密切相关。该文利用机器学习方法提出了球床颗粒间辐射角系数智能预测方案,其中基础计算模型基于角系数显式解析表达式,合理描述了球床热辐射特性随球心距变化规律和周围颗粒球平均阻挡作用,用于快速计算球床堆中辐射角系数的核心主导部分。利用高温气冷堆示范项目(HTR-PM)球床堆积结构和光线追踪方法,建立了高温堆球床高精度角系数大数据集,共包含1.66×10⁷条角系数工况,覆盖了球床各种局部结构。利用大数据训练后的梯度提升决策树模型有效提升了角系数预测精度,综合基础计算模型后角系数回归系数超过0.999。该文成果为高温气冷堆球流传热研究、堆芯优化和热工流体分析提供了高效的辐射传热计算方法。     

滚动轴承轻量级深度故障诊断模型

针对现有基于振动信号的诊断模型泛化能力差,而深度学习网络对计算量和存储量要求高的问题,提出轻量级融合密集连接网络与残差神经网络的故障诊断模型.首先,利用格拉姆角场将原始时序信号映射为灰度图像,充分利用二维卷积神经网络的性能;然后,融合密集连接网络和残差神经网络的优点构建融合网络模型,并通过鬼影模块降低其性能消耗,形成轻量级和高识别率的深度网络.实验结果表明,该改进的融合深度学习模型在比传统模型具有更强的鲁棒性和适用性的同时,还拥有极低的浮点运算量与参数量资源占用,证明了该方法在滚动轴承故障诊断领域是有效的、可行的.