电子束熔化成形与锻造Ti6Al4V合金的腐蚀行为对比研究

本工作采用电化学工作站研究了电子束熔化技术（EBM）成形TC4样品和传统锻造TC4在3.5wt% NaCl溶液中的电化学腐蚀行为. 结果表明EBM成形TC4样品的非平衡微观结构使其与传统锻造的TC4相比,表现出不同的耐腐蚀性. EBM成形TC4样品与锻件TC4相比,EBM成形样品不同平面存在耐蚀性差异,而且EBM水平面大于锻件,EBM垂直面小于锻件. EBM成形TC4样品垂直面出现的腐蚀性能的各向异性主要是β柱状晶导致的. 在腐蚀的过程中,点蚀优先发生在α晶界,因为晶界能量较高,形成多孔的钝化层. 本项工作有助于丰富增材制造制备TC4合金在航空钛合金领域的腐蚀性能研究.     

基于卷积模型的核信号仿真

NaI(Tl)探测器因具有探测效率高和成本低等优点,常被用于核辐射能谱测量和核辐射监管等领域．由于实验条件等的限制,研究人员往往较难获取理想的实验核信号,虽然可以借助探测器的仿真信号来实现研究目的,但是常规的探测器单指数或双指数模型和实际采集到的核信号模型存在一定的差异,需要一种更为精准的数学模型对探测器输出信号进行描述．我们通过对探测器信号形成过程分析,将探测器视为线性时不变系统,探测器各个部分响应的总卷积即为输出的核信号模型．本文建立的探测器输出信号卷积模型,结合实测伽玛源的幅度分布规律和相邻脉冲时间间隔分布规律,可以提供更精确的NaI(Tl)探测器输出信号,以便用于伽玛能谱测量算法研究;通过调节脉冲间隔时间大小,可以仿真不同计数下探测器输出信号的堆积情形,以便用于堆积信号还原算法研究．经过与伽玛辐射源的对比测试,该仿真信号与真实探测器输出信号一致,既避免了研究人员接触放射源,提高辐射防护安全性,又为开展数字化核信号处理算法研究及能谱算法研究提供了极大的便利性．     

不同分级循环加卸载模式下六边形蜂窝能量演化规律

为了阐明循环加卸载路径对六边形蜂窝能量演化的影响规律,设计了3种不同分级循环加卸载试验,揭示了不同分级循环加卸载模式下外界输入总能量、弹性变形能、耗散能、塑性变形能等参数的演化特征及相互关系,研究结果表明：不同分级循环加卸载作用下,蜂窝的初始峰值强度和平台应力与卸载过程蜂窝弹性能的释放程度有关;3种不同分级循环加卸载模式下外界输入总能量、蜂窝的弹性变形能和塑性变形能随着加卸载梯级增大呈现非线性增加的趋势,耗散能在前三级循环作用下随着加载次数增加而减小,在最后一级循环中循环载荷上限较大,扰动效应强于强化效应,耗散能呈现相反趋势;提升循环载荷上限,蜂窝内部损伤增加,且越接近蜂窝初始峰值强度,蜂窝的损伤越严重;同时提升循环载荷下限,蜂窝弹性能释放较少,损伤加剧。     

动态无线充电系统功率波动抑制技术研究

设计了一种新型的双通道动态无线充电系统耦合机构,以解决动态无线充电系统在分段式发射导轨切换处的功率跌落问题。通过LCC-LCC型补偿拓扑,设计了两路能量传输通道,利用LCC-LCC补偿拓扑的恒流特性,推导了系统输出以及损耗与两通道耦合参数之间的关系,实现了较为稳定的功率传输,提升了系统的抗偏移特性以及抗跌落能力。最后对所提方法进行了仿真和实验,验证了双通道动态无线电能传输方案的可行性。     

区间删失数据下基于OLLGG分布的多参数回归模型的参数估计

该文基于Ⅱ型区间删失数据,在OLLGG分布下提出多参数回归模型,通过线性回归刻画分布参数与协变量之间的关系,并通过极大似然方法给出了模型的参数估计,数值模拟验证了模型参数的估计有良好的性质,将提出的模型应用到血友病患者HIV感染的数据中,发现提出的模型对数据有灵活的拟合效果.     

基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明：建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.     

不确定车辆电子稳定控制系统传感器故障估计

针对车辆横摆角速度传感器故障问题,提出一种基于观测器的故障估计策略.首先,考虑由于轮胎侧偏刚度特性造成的不确定性以及系统中存在非线性干扰等因素,建立车辆四轮转向系统数学模型.然后,设计基于观测器的传感器故障估计策略,利用李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法求解观测器增益.最后,通过Carsim与Simulink联合仿真验证所设计的传感器故障诊断策略的有效性.结果表明：在传感器发生故障时,该诊断策略能够对系统状态以及传感器故障具有良好的估计效果,能够为车辆安全稳定系统提供关键信息,并且对于下一步的传感器故障容错控制提供技术支持.     

具有优先级的深度确定性策略梯度算法在自动驾驶中的应用

深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在自动驾驶领域中应用广泛,但DDPG算法因采用均匀采样而导致低效率策略比例较高、训练效率低、收敛速度慢等.提出了基于优先级的深度确定性策略梯度(priority-based DDPD,P-DDPG)算法,通过优先级采样代替均匀采样来提升采样利用率、改善探索策略和提高神经网络训练效率,并且提出新的奖励函数作为评价标准.最后,在开源赛车模拟(The Open Racing Car Simulator,TORCS)平台上对P-DDPG算法的性能进行了测试,结果表明相对于DDPG算法,P-DDPG算法的累积奖励在25回合之后就有明显提升而DDPG在100回合之后训练效果才逐渐显现,提升约4倍.P-DDPG算法不仅训练效率提升且收敛速度加快.     

基于PSO磁悬浮球系统自适应灰预测控制

目的 针对磁悬浮球系统非线性不稳定和滞后性的问题,提出一种基于粒子群优化的自适应灰色预测 PID (Proportion Integration Differentiation)复合控制策略。 方法 通过在 PID 控制模块的反馈环中引入具有等维新息特征的灰色预测器,对系统误差进行及时反馈修正,以提高控制系统的响应速度和鲁棒性;同时,融合粒子群智能算 法对控制器参数迭代优化,以提高控制系统控制精度和抗干扰能力;最后,在 MATLAB / Simulink 环境下搭建仿真 平台进行对比实验。 结果 验证基于粒子群优化的自适应灰预测控制系统模型的超调量、峰值时间、调节时间显著 改善。 结论 证实该策略可以有效抑制系统滞后性,具有良好的稳定性和鲁棒性。     

基于卡诺机的大规模MIMO通信容量建模及性能分析

信息本质上以能量和熵的形式在通信系统中流动,类似于传统热机中的能量流动过程。结合热力学卡诺机模型和经典香农信息论理论,建立了一个广义的热力学(multiple input multiple output, MIMO)通信系统模型,对大规模天线通信场景下使用前向纠错码的信道容量进行分析。利用通信系统中存在的自由度和熵的概念,推导了热力学模型下的广义信道容量,并对信道容量与噪声自由度及编码开销的关系进行验证仿真。仿真结果表明,所提出的热力学信道容量与香农信道容量是一致的。