面向并联机床的G代码编程软件的开发

以6-TPS型并联机床为结构模型,阐述了面向并联机床的G代码编程软件的开发思想和软件结构,以及无干涉刀位文件的生成方法．对若干关键技术进行了研究和探讨,包括数值计算、G代码的自动生成和编译、仿真验证、轨迹的插补和干涉校验等。     

基于SVM的函数模拟

支持向量机在高维空间中表示复杂函数是一种有效的通用方法, 提出了采用基于支持向量机的非线性回归法求解函数模拟问题.     

数控机床补偿误差的激光干涉仪识别技术

提出了基于数控机床的空间误差模型,用激光干涉仪测量机床工作空间中的对角线位移误差来识别机床空间误差的方法,解决了机床垂直轴roll误差的测量难题。结果表明所提出的方法测量精度高,缩短了测量时间,减少了对光学器件的需求量。     

具有相同加工时间单机调度最优交货期和最优排序的确定

研究了工件加工时间相同的确定单机调度最优交贷期和最优加工顺序的问题,且目标函数基于交货期和工件交货时间不准的情况。利用HLP不等式提出了时间复杂度为O（n^2）的最优算法。     

驾驶员最优预见跟踪仿真研究

预见信息的加入能使驾驶员提前感知跟踪目标未来变化,从而对飞机做出超前控制。研究了驾驶员最优预见跟踪控制算法,理论分析得出预见信息对预见控制的作用特点。最后通过人机系统模拟实验,验证了预见信息对驾驶员超前补偿的特性。     

基于支持向量机元模型的随机鲁棒设计

随机鲁棒设计是一种基于蒙特卡洛仿真的优化设计方法.通常情况下,对于复杂仿真模型的随机鲁棒设计时间开销很大.为减小随机鲁棒设计过程中的时间开销,使用参数最优的最小二乘支持向量机替代仿真模型进行随机鲁棒设计.使用标准粒子群优化算法搜索支持向量机参擞和控制器参数的寻优.通过一个基准测试问题证明了该方法的可行性.     

基于遗传算法的改进径向基支持向量机及其应用

通过对径向基核函数进行分析后发现:根据样本各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数,可以提高支持向量机的推广能力。此结论基础上,提出了一种基于遗传算法的多核参数径向基支持向量机算法,通过遗传算法最小化验证误差,实现了根据各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数。将该算法用于轴承故障诊断,实验结果表明,与传统支持向量机相比,多核参数径向基支持向量机具有更好的推广能力,同时,核参数的大小反映了对应特征识别能力的大小。     

基于局域支持向量机的海浪水压场混沌预测

针对海浪水压场的短时平稳性,采用局域支持向量机进行预测滤波.首先分析了海浪水压场信号的混沌特性,并根据其混沌特性,提取训练空间中与当前相点的行为特征密切相关的最近邻点作为训练样本对支持向量机进行训练,减少了训练样本的数目,节省了网络学习时间,从而可实时对网络参数进行更新,使支持向量机能够跟随海浪的变化.实际计算表明这种算法能够以较快的学习速度和较高准确度实现海浪预测,能够克服由于海浪的短时平稳性所带来的随时间的增长预测精度下降的问题.     

单机不同尺寸工件批调度问题的优化算法

研究了单机环境下不同尺寸工件的批调度问题,引入微粒群算法对制造跨度进行优化.首先给出了问题的微粒表达形式,并根据问题的离散优化特性对微粒状态的更新方法进行了改进;然后将微粒群算法和分批的启发式算法进行有效结合,改善近似解的质量.实验中对各类不同规模的算例均进行了仿真,结果表明了微粒群算法的有效性.     

On-Line Scheduling of Unit Time Jobs with Rejection on Uniform Machines

The authors consider the problem of on-line scheduling of unit execution time jobs on uniform machines with rejection penalty. The jobs arrive one by one and can be either accepted and scheduled, or be rejected. The objective is to minimize the total completion time of the accepted jobs and the total penalty of the rejection jobs. The authors propose an on-line algorithm and prove that the competitive ratio is 1/2 （2 W √3） ≈ 1.86602.