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.     

位移放大型扭转阻尼器性能分析

为了加固梁柱节点、避免框架结构出现"弱节点"的破坏模式、提高框架结构整体的抗震和耗能能力,研制出一种具有自主知识产权的位移放大型扭转阻尼器(DATD),并对其进行数值分析和试验研究.首先,设计了18个具有不同参数的DATD,建立其有限元模型进行数值分析;随后,设计并制作了一个DATD,进行性能试验并与有限元分析结果对比.结果表明:DATD滞回曲线饱满,耗能能力强;有限元分析与性能试验的滞回曲线吻合较好,且随着加载位移的增加,两者间误差变小,因此可以采用建立的有限元模型来研究DATD的力学性能.最后,对DATD进行参数影响分析,研究了铅芯直径、铅芯距中轴距离、橡胶层直径、橡胶层厚度及橡胶剪切模量对其特征参数的影响,结果表明:DATD的屈服剪力、等效刚度、等效阻尼比及耗能系数随着铅芯直径增大而明显增大,随着铅芯距中轴距离的增大略有增大;随着橡胶层直径、橡胶剪切模量的增大,屈服剪力及等效刚度逐渐增大而耗能系数及等效阻尼比逐渐减小;4个特征参数均随着橡胶层厚度的增大而略微减小.     

等间距平行线辅助机器视觉实现工件尺寸测量

针对工业柔性密封圈形变造成内外圆尺寸发生改变和传统成像系统畸变造成图像边缘轮廓失真,从而直接影响轮廓测量精度的问题,提出一种基于等间距平行线工件尺寸测量算法.首先对工件区域进行轮廓跟踪,求出区域的边界像素点序列;其次,绘制一组水平或垂直方向等间距平行线,对工件轮廓进行拟合;最后,根据圆的计算公式求解出曲面轮廓的尺寸参数值,从而减少畸变造成的测量误差.通过对密封圈内外轮廓尺寸精度和断面精度对工件测量影响的分析,结果表明:基于等间距平行线工件尺寸测量算法对柔性圈内外径最小误差分别为0.5％和0.9％,横断面最小误差为1.6％.     

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。     

基于机器阅读理解的商品属性识别

属性抽取的目标是从非结构化文本中抽取与文本实体相关的属性和属性值，然而在电商场景下基于序列标注的模型缺少应对大规模属性抽取任务的可扩展性和可泛化性能力。本文提出基于阅读理解的商品属性抽取模型，通过额外加入问句来强化模型对属性的理解，结合双仿射注意力机制捕获问句和文本之间的语义特征，进一步提高模型的抽取性能。本文在电商数据集上对不同类型问句和不同解码器进行了对比实验，结果表明本文提出的方法优于多个基线模型，相较于OpenTag和SUOpenTag模型，属性抽取的F1值分别提升7.70%和3.26%，未登录词识别的F1值分别提升15.51%和8.12%。     

基于回转输运试验的煤散料离散元接触参数修正

为获取精确的刮板输送机离散元模拟结果，基于回转输运试验，通过响应面法对煤料的接触参数进行修正.采用Plackett-Burman试验考察接触参数对受力及堆积角的影响，发现煤-钢静摩擦系数、煤-煤摩擦系数具有显著正效应.根据爬坡试验结果，以受力及堆积角为响应值规划Box-Behnken试验，建立受力、堆积角与显著项间的二次回归多项式，以实测数据为目标值求得最佳参数:煤-钢静摩擦系数为0.401，煤-煤静摩擦系数为0.333，煤-煤滚动摩擦系数为0.041.通过不同输运条件下的回转试验验证了参数的准确性，为刮板输送机的离散元研究提供参考.     

基于随机机器故障的柔性作业车间动态调度

为了有效快速地应对生产过程中出现的随机机器故障,构建了一个故障机器可恢复的动态柔性作业车间调度模型,采用事件和周期混合驱动的方式,设计了一个组合重调度策略.在组合重调度策略中,将改进的二叉树右移重调度与完全重调度进行组合,引入序位偏差和完工时间偏差为重调度评价指标,对重调度方法进行选择,并且在精英选择遗传算法(elite selection genetic algo-rithm,ESGA)基础上,对精英选择策略进行改进,以防止陷入局部最优.试验算例仿真结果表明,动态调度算法对随机机器故障下的柔性作业车间动态调度是有效的.