具有外部干扰的耦合时滞神经网络固定时间二分同步

针对结构平衡图与结构非平衡图的网络拓扑,考虑了一类具有外部干扰的耦合时滞神经网络模型,分别设计了其固定时间同步控制协议.借助固定时间稳定性理论与不等式技巧,获得了耦合网络在固定时间内达到同步的充分性判据,给出了具体的收敛时间上界,并验证了固定时间同步网络的鲁棒性与抗干扰性.为了扩大网络模型的适用性,考虑的神经网络激活函数为非连续的函数,可借助微分包含与集值李导数理论解释非连续微分方程的动力学行为.最后,分别在结构平衡图和非平衡图下对耦合神经网络的固定时间二分同步进行了数值仿真,验证了控制算法的有效性及理论结果的正确性.     

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％.     

关于有限群幂图的强彩虹连通数

图的强彩虹连通数在网络信息安全传输中有重要的应用,由于决定图的强彩虹连通数问题是NP-困难的,因此需要给出一些特殊图的强彩虹连通数的计算方法.该文首先运用图论与群论的相关知识,给出了幂图强彩虹连通数的一些上下界,并且研究了达到界的一些幂图.其次利用这些界给出了循环群、初等交换p-群、二面体群和半二面体群的幂图的强彩虹连通数的计算公式.结果表明,幂图的强彩虹连通数依赖于群的极大对合数及群的极大循环子群数.     

基于Web的含无关项卡诺图自动化简系统

为学生能在网络上随时随地学习卡诺图化简,提高自主学习的质量,在ASP.NET环境下,利用rapheal框架实现了卡诺图自动化简逻辑函数系统.系统能够对任意输入的三至五变量的逻辑表达式及指定的无关项使用卡诺图化简法进行化简,并且在网页上按步骤展示其化简过程.输入表达式的语法验证采用改进的算法优先分析法,化简过程采用广度优先搜索模仿人工搜索卡诺圈的过程,网页作图由rapheal框架实现.测试结果表明,系统可在常用浏览器下正常运行,可正确的按步骤展示卡诺图化简逻辑函数的过程.     

关于二面体群的共轭类长素图

讨论二面体群的结构问题,利用GAP软件给出二面体群D2n的共轭类长素图,并完整给出当n以及n/2分别是奇数和偶数时的共轭类长素图情况.     

浅谈沿黄河一级公路公路涵洞台背等载预压处理技术

通过对西北湿陷性黄土地区一级沿黄河公路涵洞台后变形及不均匀沉降产生的原因分析,指出了高水位下构造物台北处理的重要性,并针对性地提出处理方法和思路。     

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。