基于遗传算法优化BP神经网络的飞机油耗预测方法

飞机油耗的精准预测可以有效减少环境污染、节约燃油能源、为航空公司降低运营成本。为了提高飞机油耗的预测精度,本文采用主成分分析方法从QAR数据中选择对飞机油耗影响较大的地速、纵向加速度、垂直加速度、风速、风向、倾斜角、空速、气压高度作为BP神经网络的输入变量,提出了基于遗传算法优化反向传播神经网络的飞机油耗预测方法。通过Matlab仿真软件建立了预测模型,以某航空公司飞机下降阶段QAR数据为基础进行验证实验。实验结果显示,该模型的预测精度优于传统的BP神经网络模型,预测性能更好。

机械式打结机纱线捕获状态检测方法

为解决机械式打结机在纱架上完成纱线接头时无法检测头线、尾线捕获状态的问题,提出一种基于图像像素点测量的检测方法。该方法结合机械式打结机工作原理,将集安装盒、相机模组和光源于一体的纱线检测识别系统,固定在风机和吸嘴之间的透明吸管上,然后通过小型嵌入式模块采集图像、处理图像、统计像素点、输出信号等流程实现低成本的纱线捕获状态检测。同时顶部安装相机模组,左右两侧安装光源,底部设计纱线通道,内部底板设计为左右均分的黑白背景,结构小巧、图像采集环境稳定。系统搭建后,对白色等8种纱线进行了捕获状态测试。结果表明:该方法检测效果好、识别率高,实现了模块化纱线捕获状态检测,不仅准确度高、成本低,而且安装方便,可实现生产推广应用。

插管式机器人空管状态检测方法

针对利用插管式机器人在巡视络筒机设备时,存在无法检测储管纱圆盘均匀排布孔内是否存在管纱的问题,提出了一种基于图像识别的空管状态检测方法。结合络筒机及插管式机器人工作机制,将集嵌入式控制系统、相机模组于一体的空管检测机构固定在竖直机械立柱上,并随插管式机器人做水平往复直线运动。嵌入式控制系统通过捕获插管式机器人发送的锭位信号,实现该锭位储管纱圆盘图像采集,通过学习、调节、分块定域、矫正等准备环节及分级处理环节进行图像处理,并将处理后各均匀排布孔内管纱的实时情况经由通信接口传输至插管式机器人。最后搭建实验平台,进行空管状态检测稳定性测试。结果表明,本文方法检测效果稳定、准确度高,且成本低、安装简单,便于实际工程应用。

社交网络中的用户信任链形式化模型

针对传统社交网络缺乏用户关系描述方法的问题,从用户关系角度出发,引入信任作为表征用户关系的要素,提出一种信任链形式化模型(TCFM)。采用形式化语义的方式对用户之间的关系进行描述,将用户关系表示为原子信任链和组合信任链2类关系模型,进而给出TCFM组合信任链中信任度的计算过程以及信任链之间的计算算子。通过实例验证了该模型的有效性。

随机交叉全局和声搜索算法

针对和声搜索算法易陷入局部最优的不足,提出了一种随机交叉全局和声搜索(RCGHS)算法。通过最差和声向最优和声学习提高算法的全局搜索性能,引入其他和声向最优和声学习的交互策略提高算法的局部搜索性能。将两种学习策略随机交叉动态产生新和声,平衡算法的全局搜索和局部搜索性能。在和声记忆库更新阶段,利用即兴创作产生的和声向量与随机反向学习产生的和声向量中较优的个体更新和声记忆库。将RCGHS算法与目前文献中较优的几种改进HS算法、ABC算法、PSO算法和GWO算法进行性能测试,测试结果表明RCGHS算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度。

3D打印技术在织机打纬-开口机构中的应用

为降低复杂纺织机械装备的设计成本与制造难度,将3D打印技术应用于纺机功能模块比例模型研制。设计了连杆式打纬-开口机构的数字化样机,并将其转化为STL格式进行切片处理和模型包计算,通过分析比较模型的放置方向、材料用量及成型时间等因素,确定最优3D打印工艺参数。借助工业级3D打印机制作了比例模型,并通过C语言和单片机成功开发了机电一体化系统控制平台。利用3D打印一次成型的技术优势,有利于降低物理样机的研发成本和实验难度,且为纺织机械装备的模型展示、机构验证、性能评估及可靠性分析等提供了新的思路与参考。

纤维板热磨工序GCEMC法仿真

为准确地描述纤维板生产过程中纤维热磨质量对纤维板成品质量的影响,对纤维的热磨过程中木片纤维之间的缝隙和木片细胞孔穴的结构模型,以及气体分子与人造板孔穴之间的相互作用模型进行了描述。利用巨正则蒙特卡罗法对人造板的木片热磨中细胞在高压空气下的扩充及人造板木片的结构表征设计方面进行计算机模拟,给出了在人造板热磨特征研究中,GCEMC采用的人造板木片细胞孔穴与纤维之间相互作用的建立模型的算法,并进行了实例仿真。结果表明:该方法能够有效地分析不同树种的纤维得浆率,能够准确描述人造板的热磨特性,从而优化热磨机尺寸。

基于软件缺陷模型的测试系统

设计并实现了一种基于软件缺陷模型的测试系统(DTS).对常见软件缺陷模式进行了分类、分析和总结.基于状态机提出了软件缺陷模式的描述方法及统一测试框架,提出通过区间运算来减少测试的误报和提高测试精度.与同类工具比较表明.DTS具有效率高和误报少等特点.

基于缺陷模式的软件测试中的区间运算应用

基于缺陷模式的软件测试采用静态分析技术,误报问题比较严重.通过对区间数学理论扩展,提出了区间集的运算,以及实数、布尔变量、句柄变量、数组变量等不同数据类型的区间计算方法;采用May和Must集合来描述条件语句对区间的限定;通过修改数据流方程来跟踪控制流图遍历中的区间变化.将区间运算应用于基于缺陷模式的软件测试,实验结果表明,区间运算能够较好地减少误报和提高缺陷检测精度.

灰色GRM(1,1)模型的改进及其应用

针对倒数累加生成灰色GRM(1,1)模型计算繁琐的情况,改进了模型背景值的计算方法,简化了模型参数的计算。应用实例表明,该改进灰色GRM(1,1)模型具有建模简单、实用、精度高的特点。

电子花板嵌入式控制系统设计

论述了电子花板嵌入式控制系统设计方案,包括垂直式电子选针器设计,以PC104为核心设计硬件,在Linux平台上设计软件。使用该方案设计的电子花板,在实际生产中运行良好。

基于编码器的织机主轴回转不匀检测方法

在分析编码器测量转速误差的基础上,提出了一种可有效提高测试精度的软件方法,并应用虚拟仪器测试技术开发一种基于编码器的织机主轴回转不匀的测试系统。介绍了系统的组成、工作原理及测试方法,并结合测试结果指出,该系统操作简便、快捷,测试精度高。

5W2H分析法在软件工程实践中的应用

从软件技术专业实践出发, 提出运用管理学中的5W2H 分析方法, 解决软件工程的要素配置管理 难题.

圆纬机纱架自动换筒技术

针对传统人工换筒的圆纬机存在生产自动化程度低、劳动强度大、人力成本高等问题,提出一种基于桁架机器人和换筒机械手的自动换筒方案。根据人工更换纱筒仿生工艺,结合圆纬机生产车间布局、纱架结构、纱筒类型以及换筒周期等因素,设计了桁架机器人和换筒机械手的机械结构,以及自动换筒的工艺流程和电气原理图等,并研制了实验室测试机构。最后研究了基于AS320T模块和伺服电动机的纱筒更换控制算法,实现了利用触摸屏作为人机交互界面的自动换筒功能。测试结果表明,采用此控制技术满足了圆纬机纱架自动换筒的准度、稳定性以及重复性要求,实现了以“机器换筒、人工接头”的方式为圆纬机续线,对解决传统人工换筒存在的问题具有重要意义。

非法计算检测的通用模型

非法计算是导致系统崩溃的一个常见故障.文中总结了Java语言中可能产生非法计算的运算符和数学库函数;建立了一个通用模型,用以检测一般函数(包括系统函数和自定义函数)在使用时是否合法;基于该通用模型提出了非法计算检测算法,并在此算法中引入区间运算.实验结果表明,文中模型及算法可以在检测出更多的非法计算故障的同时降低误报率.

新型纤维梳理机的辊筒设计研究

在纤维梳理机中,辊筒是决定设备成败的关键零部件。分析了辊筒在机器中的支承形式、结构特征、运动规律,将正弦变化的轴压、扭转载荷简化为恒定轴压、扭转载荷,得到适合理论分析的辊筒受力模型。利用无矩理论导出了辊筒的挠度和内应力计算公式,分析了辊筒自重、壁厚、轴压、径压、针布层对挠度的影响作用,获得了挠度、强度、稳定性约束条件下的最小壁厚值,指出辊筒加筋没有必要。生产实践结果证明了文中的简化、推演、分析过程及结果安全可靠,对类似辊筒类零部件设计具有参考意义。

Weighted Adaptive Generalized Predictive Control for Carding Autoleveler

In textile industry, carding process has decisive influence on produced yarn quality. From the system theoretic point of view, it is marked by stochastic disturbance, long delays, and parameter variation. So, a carding process is difficult to control with traditional control algorithms (such as PID). In this paper, a weighted adaptive generalized predictive control (GPC) law was developed to control such a process. The experimental results show that GPC autoleveller controller could greatly reduce the sliver’s standard deviation and reject disturbance.