基于增量稀疏核极限学习机的发动机状态在线预测

针对发动机状态在线预测中样本累积、预测模型膨胀和在线更新速度慢等问题,提出了基于增量稀疏核极限学习机的在线预测方法.该方法定义了KELM核函数矩阵的稀疏测量矩阵,并根据矩阵原子相干最小化和自信息量最大化的样本信息度量准则实现在线样本前向稀疏与后向删减,提高了样本稀疏化效率.利用有效样本对测量矩阵在最佳阶数内进行在线扩充与修剪,限制了预测模型膨胀.利用改进的增量建模方法对模型的核权重矩阵进行递推更新,从而建立规模有限且结构稀疏的在线预测模型,提高了在线建模速度.仿真数据和发动机状态参数在线预测实验结果表明,与现有在线预测方法相比,ISKELM具有更高的样本稀疏化和在线建模效率.对发动机排气温度进行120步预测时,预测速度分别提高了80.50%和31.72%,预测精度分别提高了48.56%和15.81%.      

船舶牵引机械的结构优化设计

以初步设计方案为基础,利用ANSYS Workbench集成建模功能,实现了PRO/E船舶牵引机械实体模型与ANSYS Workbench的双向关联性,建立了船舶牵引机械有限元模型,并对主要结构参数进行优化,给出参数对结构刚度的敏感度。通过优化方案使整机质量减少24.1%,从而为船舶牵引机械的小型化、轻量化提供了依据。     

数学建模的层次分析法

阐述了数学建模层次分析法的基本思想、方法和核心问题，运用层次分析法建立数学模型的一般步骤和计算方法，并通过实例分析，说明了层次分析法在决策中的有效性．     

基于Pro／E的颚式破碎机齿板参数化建模

介绍了Pro／E软件的主要特点及参数化设计,阐述了基于Pro／E的颚式破碎机齿板参数化模型的建立过程。     

线切割机床工具电极的可靠性建模与评估

电火花线切割机床将金属丝作为切割工具,亦称工具电极,而断丝是线切割机床最频繁的故障模式.为提高加工过程的可靠性,进而提高生产效率,需要对工具进行可靠性建模与评估.将两次断丝故障之间的工作时长(即断丝间隔时间TBB,Time between Breakings)作为可靠性数据,并假设数据服从两参数Weibull分布;基于数据和最小二乘法,得到了Weibull分布参数估计值;进行假设检验.结果表明:两参数Weibull分布可用于工具电极的可靠性模型.结合实例,求出某电火花线切割机床的平均断丝间隔时间MTBB(Mean time between Breakings),并将其作为可靠性指标,基于该指标提出建议,以提高加工过程的可靠性.     

融合动态兴趣偏好与特征信息的序列推荐

传统的序列推荐通常忽略用户和项目特征信息的重要性,且无法有效对动态的兴趣偏好进行建模.因此,提出融合动态兴趣与特征信息的序列推荐算法.该算法通过对目标项目进行动态兴趣建模,克服兴趣转移带来的影响;同时融合用户和项目特征信息模拟真实的用户行为以提高推荐的性能.首先,针对动态兴趣建模,采用辅助函数应用下一个行为监督上一个隐藏兴趣状态的学习,并采用带注意力机制的门控循环单元为不同的兴趣状态对目标影响程度赋予不同的权重;然后,针对用户和项目特征信息特征融合,采用平凡注意力机制为影响目标项目的特征赋予不同的权重,并通过多头注意力机制进行深层次的特征提取;最后,融合用户动态兴趣表示和用户项目特征表示输入到多层感知机.在Yelp和MovieLens-1M数据集上进行仿真实验,结果表明提出模型的性能比一些基线模型有较好的提升.     

基于激光雷达的移动机器人环境建模与避障

为了提高自主移动机器人运行的安全性和可靠性 ,提出了一种基于激光雷达的距离信息进行环境建模和避障的方法。首先简要描述了激光雷达的工作原理 ,比较了几类常用的激光雷达 ,并介绍了激光测量系统 ( laser measure-ment system,LMS)。然后给出了一种用于移动机器人环境建模和避障的算法 -时变势场法 ,在此基础上提出了改进算法 -多分辨率势场法 ,实验表明其性能优于原算法。最后讨论激光雷达在实际应用中的一些问题。目前 ,该方法已成功地应用于清华室外移动机器人 THMR- V     

高校学生数学应用能力的培养与探索

首先论述了培养大学生数学应用能力的重要性,大学数学是一门基础学科,是学习其他专业知识的有力工具。然后从教师和学生2个方面简单介绍了现阶段大学数学应用能力培养的现状,并分析了当今的数学应用能力培养现状的原因。重点介绍了培养大学生数学应用能力的有效途径:改革教学内容、开展数学建模活动;增强教学效果、改进考试方式;强调应侧重学生能力的考查方法。最后介绍了在培养数学应用能力过程中尚待解决的问题:教师研究深度不够,存在重理论而轻应用的现象、大型活动较少,缺乏大型的跨区域的研究等。     

一种基于向量的鲁棒ARMA系统辨识器

提出一种新的基于向量方法的自回归和运动平均(ARMA)模型系统辨识器,并给出了其参数的统计分析模型.应用结果表明,向量ARMA算法和最小二乘法LS算法相比,在一定条件下,其预测误差精度提高了约1.2 dB;且该系统模型不受分离向量参数的影响.使用非线性函数核,系统将会成为一个鲁棒的非线性辨识过程.     

SolidWorks系列模具三维建模与CAXA数控自动编程

利用SolidWorks和CAXA-制造工程师软件的知识加工,实现系列模具的三维建模和自动编程,阐述了利用不同软件优势实现系列模具零件从设计到制造的一种快捷、有效的新方法．