基于混合优化算法的关节臂式测量机参数标定

为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制.     

视觉搜索中图标布局的影响机理

采用视觉搜索范式，研究图标视觉特征及数量变化对图标布局认知绩效的影响.实验表明，当图标数量N=6时，仅图标视觉特征主效应显著，布局方式对搜索速度无显著影响，图标视觉特征是认知绩效的主要影响因素;当图标数量N=15时，仅图标布局方式主效应显著，横向排列搜索速度最快.通过图标数量的连续性变化实验发现，图标数量超过10个，横向排列反应时显著低于纵向排列，两者错误率无显著差异;随着图形面板 L_○长度 / S_○宽度比值的降低，两者平均反应时差距逐渐缩小，趋于一致.研究表明，图标数量的变化对布局方式和视觉特征的认知绩效产生显著影响.     

情绪对创造性思维的影响:认知风格的调节作用

通过对214名大学生施测镶嵌图形测验,筛选出场独立型和场依存型被试各45人,通过自传体回忆方法分别诱发被试的高兴、愤怒和中性情绪,探讨情绪对创造性思维的影响,以及认知风格在情绪与创造性思维之间是否存在调节作用.结果发现:高兴和愤怒情绪均对创造性思维有促进作用,认知风格在情绪和创造性思维之间起调节作用,具体表现为对于场独立型被试,愤怒情绪促进思维的流畅性、灵活性和独创性;对于场依存型被试,高兴情绪促进思维的流畅性、灵活性和独创性.     

基于曼哈顿距离构建非参数Q矩阵修正方法

将被试得分、理想反应距离和被试得分异常原理相结合,并加入属性计分下的被试得分特性,开发了用于多级评分情境下属性计分曼哈顿距离法(SA-MD),在不同条件下验证了SA-MD的稳定性和适宜性.通过模拟研究和实证研究表明:(i)从逻辑推导出SA-MD用于多级评分情境下Q矩阵修正更合理;(ii)在多种条件中,SA-MD 均有较优的修正效果,适用范围更广,稳定性更高;(iii)当小样本测验进行Q矩阵修正时,使用SA-MD方法可获得更优的效果.     

基于改进灰狼算法优化SVR的航天侦察装备效能评估

定量评估航天侦察装备效能是武器装备体系建设的重要环节之一, 对装备发展和作战应用具有重要的现实意义。针对评估样本数据少、效能在多指标因素影响下变化规律非线性等条件下的效能评估问题, 提出一种基于改进灰狼(improved grey wolf optimizer, IGWO)算法优化的支持向量回归机(support vector regression, SVR)评估方法(IGWO-SVR)。引入反向学习策略及余弦非线性收敛因子改进灰狼优化算法收敛性能及全局寻优能力, 并将其应用于基于支持SVR效能评估参数的优化。基于航天侦察装备特点, 构建评估指标体系及航天侦察装备效能评估模型。最后, 通过对一定作战想定背景下航天侦察装备效能进行仿真评估, 验证了所提方法的合理性及优化模型的有效性。     

磁流变液中磁性颗粒成链与团聚的临界特征分析

热运动对纳米级磁流变液系统的颗粒团聚行为和宏观流变特性扰动影响不可忽视.为研究施加外磁场后系统微结构与热运动间的关系，探讨在不同颗粒粒径情况下热运动能量在系统总能量中的占比.采用CCD设计方法，分析Monte Carlo仿真获取的颗粒位形信息，生成关于外磁场磁感应强度、颗粒粒径和体积分数的系统热耦合系数<λ>回归模型;成链团聚的临界颗粒粒径计算值比文献经验值高出约23%，证实在考虑系统内多因素的综合影响下，纳米级磁流变液具有更严格的流变现象临界发生条件.     

运用试验设计法优化某军品压铸弹尾工艺

根据某军品部件出现的问题，应用试验设计法成功地找出了最优组合，提高了该部件的强度，解决了该强度问题，使生产得以正常进行。     

干燥工艺对稻谷发芽率影响的研究

利用薄层干燥试验台，采用二次回归正交组合设计试验对辽宁省稻谷主要品种942进行研究。分析了热风温度、表现风速、初始水分、干燥时间对稻谷发芽率损失影响的规律，建立了稻谷发芽率损失回归方程，在干燥时应采用低温干燥，以保证其发芽率。利用贡献率法确定各因素在二次非线性模型中的主次关系为热风温度、初始水分、表现风速、干燥时间，为进行辽宁省稻谷深床干燥研究提供了理论依据。     

基于k-分辨-FB级数展开的多分量LFM信号分离

针对傅里叶-贝塞尔变换(FBT)难以估计和有效分离多分量LFM信号的问题,提出了一种k分辨-FB(k-FB)级数展开结合dechirp的信号分离与估计算法。在FB级数的基础上引入k分辨参数,通过理论推导,得出了信号频率与级数的关系,证明了参数估计精度与k取值正相关。通过解线频调和k-FB级数计算,实现了信号分离重构和参数估计。在不同信噪比、信号功率比和k分辨条件下对信号的分离精度进行了仿真研究,并与基于分数阶傅里叶变换(FrFT)的方法进行了对比。仿真结果验证了算法的有效性。     

关于振动模态参数识别的注记

回顾了关于整体拟合的分母多项式系数的争议,论证了Richardson文献中所提供的参数精度不高的原因并非源于Richardson的错误.指出一个经典考核算例的仿真传递函数生成公式不同于复模态理论提供的公式,讨论了两者之间的关系.表1,参9.