空中交通延误预测研究综述

空中交通系统作为典型复杂系统,其非线性聚合的动力学特征给延误预测带来挑战,使空中交通延误预测问题保持了开放性.近二十年来,针对此问题,利用传统机器学习、深度学习、复杂系统建模仿真、排队理论等,涌现出大量研究成果.首先系统性阐述了空中交通延误产生与传播的原因,并根据预测数值类型、预测对象以及预测时间尺度对现有研究中的延误...     

ATM柜员机信息防盗防泄漏技术应用解决方案

近年来,关于柜员机安全案件的发生有迅速上升的趋势,已严重危胁到了国家和人民生命财产的安全。本文就此针对ATM柜员机的安全问题进行了一些技术研究和提出应对方案,力阻犯罪,保障国家和人民的生命财产安全。     

基于80c196单片机的皮肤细胞分离机设计

实现了一种基于80c196单片机的皮肤细胞分离机.该分离机实现了6通道温度与压力的监控,可同时为6位患者进行手术,极大的方便了白癜风的治疗.同时采用计算机通信技术实现了病人病历与手术前后的表皮细胞图像的同步采集.医院临床试用说明该设备各项指标符合国家标准,达到了设计目标.     

剪切机送料机构仿真模型的建立和转化

详细分析了剪切机送料机构的仿真模型在Pro／E和ADAMS软件中建立和转化时出现的主要问题,并给出解决方法．提出联合运用不同仿真软件和CAD／CAM软件进行机械产品仿真建模以提高仿真效率的重要思想。     

用有限状态机设计数控振荡器

用VHDL有限状态机设计了一种用于数字锁相环的数控振荡器,详细分析了解决相位调整和消除“毛刺”的方法,对设计实现过程中应注意的相关问题也作了具体讨论;测试和实际应用表明其性能稳定可靠。     

一种新的模糊支持向量回归方法

为克服传统的模糊支持向量机隶属度函数都是基于样本与类中心距离进行设计所带来的局限性问题,提出了基于样本到超平面距离的新隶属度函数设计方法。该方法从支持向量机的回归本质出发,通过更加合理地设计隶属度函数,提高支持向量机的回归的泛化鲁棒能力。仿真结果证明,该方法具有更好的鲁棒性,提高了模糊支持向量机的泛化能力。     

表贴式永磁电机漏磁导的解析计算

针对有限元法求解空载漏磁系数时计算量大的问题,采用磁路法全面考虑了永磁电机内部4不同漏磁通路径,并根据电机结构尺寸确定各漏磁通的积分区域,不但解决了磁路法在电机结构变化时漏磁系数计算不准确的问题,而且同时具备计算量小的优点。在极弧系数、气隙长度和永磁体厚度分别变化的情况下,漏磁系数的有限元结果与磁路法结果吻合,证明了该文所提出的漏磁导计算方法的准确性。该方法不需要复杂的有限元计算,尤其适用于电机优化设计。     

基于麻雀搜索算法优化支持向量机的刀具磨损识别

针对微小深孔钻削刀具磨损状态检测的工程需求,提出了基于钻削声信号的麻花钻头磨损状态识别方法。根据不同磨损程度的麻花钻在钻削过程中的声信号,使用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)将声信号分解成若干个固有模态函数(intrinsic mode functions, IMFs),通过时频联合分析探索刀具磨损与声信号特征之间的关联规律;再使用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的参数,并利用SVM实现基于声信号特征的刀具磨损状态识别。实验结果表明,微小深孔钻头磨损程度与钻削声信号特征之间存在非线性耦合关系,声信号高频特征对钻头磨损程度的变化非常敏感;采用经过SSA优化后的SVM算法,基于优选的IMF特征能够准确识别钻削刀具磨损状态,识别准确率可达98.246%。     

数控机床力-几何误差的PSO-SVM建模

为了提高数控机床几何误差建模精度,改进补偿效果,先用测力环等仪器模拟施加并测量机床主切削力,再用激光干涉仪同步测量机床俯仰角和偏摆角误差. 根据粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的相应参数,并以实际测量数据进行训练,从而建立
了PSO-SVM力-几何误差预测模型. 实际试验表明,PSO-SVM误差预测模型输出的偏摆角误差预测值与实测数据的最大差值仅为0.6 μrad,俯仰角误差预测值与实测数据的最大差值仅为0.21 μrad,远小于利用BP神经网络以及常规方法优化的SVM所建立的力-几何误差预测模型的误差,因此该模型可用于数控机床几何误差的高精度实时补偿.     

基于滚动时间窗的最小二乘支持向量机回归估计方法及仿真

提出了一种基于滚动时间窗的最小二乘支持向量机(LSSVM)回归估计方法．该方法构造了滚动时间窗，利用滚动时间窗内的数据优化建模．模型随着时间窗的滚动进行在线更新，并对滚动时间窗内的数据分配不同的权值以充分利用数据的信息．将基于滚动时间窗的LSSVM回归估计方法应用于软测量建模．进行轻柴油凝固点的预估．结果表明，该建模方法十分有效．