复合加工机床空间误差补偿和精度提升

对特殊结构的复合加工机床采用D-H和H-M方法结合的系统主法进行了运动学建模,使激光跟踪仪测量的机床空间误差便于模型参数辨识,并列出了机床理论模型的正解和机床误差模型的识别参数。在机床运动学误差模型中,以验证点的理论空间位姿为基准,根据刀具点空间位姿相对于机床坐标轴的雅克比矩阵,使用分块矩阵结合L-M算法,计算得到了验证点的坐标轴补偿值,算法收敛速度快,相对于雅克比矩阵迭代法提高了计算效率,经过坐标轴补偿后机床的空间位置误差和姿态误差平均值分别为0.00422 mm和9.99×10-4 rad,比补偿前误差分别降低了82.5%和16.1%,表明复合加工机床的空间位姿精度得到大幅提升。

考虑相量量测单元数据不同步的双端输电线路正序以及零序参数辨识方法

针对相量量测单元(phasormeasurementunit,PMU)数据不同步导致参数辨识结果误差大的问题,提出了考虑PMU数据不同步的输电线路正序以及零序参数辨识方法。首先,分析线路集中参数模型和分布参数模型在一定电压等级下的长度适用范围。基于线路的集中参数模型,利用正常运行情况下PMU装置获取的线路两端功率以及电压信息,构建以正序参数和不同步角度为未知量的非线性方程,并运用Levenberg-Marquardt(L-M)算法求解正序参数以及不同步角度。其次,在辨识出正序参数以及不同步角度的基础上,分析单相接地故障情况下的正序、负序以及零序等效电路图,通过正序和负序网络求解出故障距离。在故障距离已知的情况下,基于零序网络构建以零序参数为未知量的方程,并利用L-M算法求解方程。最后,利用MATLAB软件搭建单回双端输电线路系统,并对所提正序以及零序参数辨识方法进行仿真,验证了所提参数辨识方法的有效性和精确性。

足球机器人全局视觉系统的快速标定方法

足球机器人全局视觉系统为决策系统提供机器人位姿信息,决策系统进行机器人的路径和动作规划;竞赛规则要求视觉系统必须现场安装调试,因此标定过程必须快速有效,且具有较高的精度;针对足球机器人全局视觉系统的特殊应用场景,提出了一种基于两步法简化标定模型的快速有效标定算法;利用近似欧拉角旋转矩阵建立摄像机标定模型,确定需要求取的摄像机内外参数,根据标定模型,对内外参数的求解过程进行了推导;借助场地上现有的一些标志点作为靶标,对模型的内外参数进行分步求取初始值,并利用L-M优化算法对摄像机内外参数进行分步优化求取精确值;通过实验分别从标定误差和机器人动作实现效率两个方面与其他标定算法进行对比,验证了该算法具有较高的标定精度;实验表明,本算法的优点在于不用借助专门的标定靶标,即可快速有效完成相机标定,标定精度可达±1 mm,完全能够满足决策系统的控制精度要求,且标定过程简单易实现。

水下视觉SLAM分段式光束平差算法

自主水下机器人(AUV)采用视觉SLAM系统可以实现近距离精确定位,但是面对水下大规模场景时,后端优化采用的光束平差算法(BA)存在内存不足和计算效率低的问题,对此本文提出了一种改进的分段式BA优化算法。首先采用基于运动模式的分段方法,根据相机的直行运动和转弯运动将轨迹分段后对每个子分段分别进行BA优化;然后各子分段采用动态调整优化权重的求解方法,根据不同子分段的运动模式动态调整优化参数;最后针对BA代价函数的求解,采用改进的列文伯格-马夸尔特(L-M)求解算法,将信赖域定义为可调参数,优化由雅克比矩阵非正定性引发的算法稳定性问题,提高运算效率。在数据集上的试验结果表明,在运行时间较长、环境较恶劣的数据集序列上,本文算法相较于ORB-SLAM3算法有更好的精度,同时全局BA的效率有显著提高。

M-l^1完备和M-co-drop性质

在有界线性空间中,提出了M-l1完备和M-co-drop性质的概念.证明了凸有界线性空间是M-完备等价于M-l1完备,而且给出有界线性空间中M-co-drop性质与有界线性泛函可取极值之间的关系.

导弹发射飞行可靠度评估方法研究

发射飞行可靠度是导弹重要的战术技术指标,在导弹鉴定飞行试验数据无法满足导弹高可靠度指标评估要求的情况下,综合考虑地面数据提出了一种基于折合因子Bayes理论的导弹发射飞行可靠度评估方法。该方法首先将地面试验数据进行等效转换并开展一致性检验;其次,采用L-M法将地面数据折合为导弹飞行试验的验前信息;最后,采用基于折合因子的Bayes理论方法对导弹发射飞行可靠度下限进行评估。典型案例研究结果表明,所提出的方法能够充分利用导弹及各分系统可靠性鉴定试验数据信息,既降低了飞行试验的成本和风险,又增加了导弹发射飞行可靠度评估值的合理性。

基于ORDB的地理空间对象模型M-L-E(S,A)改进研究

针对地理数据中空间对象概念模型,尝试利用对象-关系数据库(ORDB)的一些优势,对已有的地理数据中空间对象的M-L-E(S,A)分层模型进行了改进,实体之间可以通过类、继承等方式产生和关联,地图和图层之间、图层和实体之间采用引用方式实现连接,不再存在从属关系,实现了更大程度的共享,可以更好地体现ORDB相对于OODB或RDB对地理空间数据的表达。同时提出了该模型的形式化表达,并对空间实体、图层和地图各层次分别进行了分析讨论,提出基于ORDB的支持方式和特点,并设想了地图尺度转化从图层到实体向下层追溯的过程。

阻尼改进抗差L-M匹配下全景图像拼接平滑优化

为了解决大面积视觉全景图像受拼接缝影响,拼接平滑面积较小的问题,提出阻尼改进抗差L-M匹配下全景图像拼接平滑优化方法。阻尼因子改进抗差L-M算法,计算抗差L-M迭代向量;利用改进抗差L-M算法,融合球面投影理论,对特征匹配误差目标函数进行优化。融合拉普拉斯算法和高斯滤波金字塔对图像进行分解重构,确定图像拼接缝重叠区域后完成全景图像拼接平滑优化。实验结果表明,所提方法的拼接缝平滑面积能够达到95.8%,解决了拼接平滑面积较小的问题。

基于L-M算法的铝合金铸造过程界面换热系数的反问题模型

铝合金铸造过程铸件-铸模之间的界面换热系数的变化非常复杂,且预测非常困难。本文基于L-M(Levenberg-Marquardt)算法建立了铝合金铸造过程传热反问题模型,通过反问题分析获得铝合金铸造过程中铸件-铸模界面换热系数。通过将铸件-铸模界面换热系数反演值与标准值进行比较,验证传热反问题模型的准确性。在此基础上,分析了铸模上测点位置(与铸件-铸模界面距离、相邻测点间距)和温度测量误差对铸件-铸模界面换热系数反演值的影响规律,并给出了最优的测点布置方案和温度测量误差要求。通过铝合金铸造实验,用该反问题模型能求解出铝合金凝固过程中的铸件-铸模界面换热系数。

静压托换桩压桩力与单桩承载力关系研究

静压桩托换技术是既有建(构)筑物地基加固的常用方法之一,该技术具有受力直观,承载力可靠,加固效果显著等优点。根据托换桩终止压桩力来估算单桩承载力,对于托换桩的优化设计具有重要意义。论文结合某实际工程,基于L-M优化算法建立了单桩承载力与终止压桩力之间的拟合公式Q_(uk)=1.543L/2.39+L R_(sm)。基于L-M优化算法计算得到的单桩承载力估算值,其精度和准确性均优于传统方法的预测结果,可为黄土地区静压托换桩优化设计和施工监测提供参考和借鉴。

基于M-L湍流模型的浮空器强迫对流换热

外表面强迫对流换热是影响临近空间浮空器热控的重要因素,而流体的流动状态对强迫对流换热具有十分重要的影响。目前对浮空器外表面强迫对流换热的仿真研究多采用雷诺时均方程,将流动作为全湍流进行计算,且并未考虑转捩现象的影响。为了研究转捩现象对强迫对流换热的影响,首先通过在Reynolds数为1.14×10^6情况下采用M-L转捩模型球体浮空器绕流得到的结果与实验结果以及采用Shear Stress Transfer(SST)k-ω、k-ε模型模拟结果进行对比分析,验证了M-L转捩模型在模拟球体浮空器强迫对流换热时的优越性。在验证数值模拟方法的基础上,分析了Reynolds数对球体浮空器强迫对流换热的影响。基于数值模拟得到的结果,在Reynolds数为10^6~10^8的范围内,拟合得到了球体浮空器强迫对流换热关系式。

M-L-闭包系统间的特殊映射及其范畴性质

定义了M-L-闭包系统和M-L-闭包系统间的连续映射、开映射、闭映射,讨论了这些映射的性质.证明了范畴M-L-CS(即M-L-闭包系统及它们之间的连续映射构成的范畴)是topological construct.作为应用,给出了M-L-闭包空间的积、和与商的定义.

2015年阿拉善左旗M_(S)5.8地震序列研究:余震演化与发震构造

1研究背景2015年4月15日内蒙古阿拉善左旗发生M_(S)5.8地震。震中位于吉兰泰盆地内,且震中所在地区测震台站稀疏,地震监测能力较低,为此次地震的发震构造和余震演化分析带来了困难。阿拉善左旗M_(S)5.8地震距离磴口—本井断裂较近,该断裂是依据磁航资料推测的一条隐伏断裂,长约120 km,由于地表被覆盖,对于它的产状及第四纪活动特点尚不清楚。同时,对吉兰泰盆地内部结构至今了解不多。

紫坪铺水库及邻区的微震检测与定位

首先对四川省地震局提供的1017次地震进行重定位,并将重定位后的578次高信噪比地震作为模板,利用基于图像处理器加速的匹配定位技术(GPU-M&L)对紫坪铺水库地震台网7个台站2005—2008年记录的连续波形数据进行扫描;然后利用基于深度学习算法的去噪技术(DeepDenoiser)设计出的卷积神经网络模型来进一步验证这些新检测到的地震事件;最后利用双差定位法对检测到的地震事件进行精定位。最终识别到的地震事件多达1万6836个,约为四川省地震局目录事件的13倍,地震目录的完备震级由M_(L)1.4降为M_(L)−0.1。定位结果显示,研究区的地震事件呈北东向线性分布,优势震源深度指示区域地壳内的滑脱层位置,结合b值和震源深度分析结果推测,研究区蓄水后的地震主要是构造应力积累导致的天然地震活动,并伴随水库触发地震混杂发生。

(M^(3+)Y)L配合物对醇胺氧化抑制作用的实验研究

以最具有代表性的有机胺单乙醇胺(MEA)水溶液为研究对象,研究了抗氧剂(M^(3+)Y)L对MEA溶液氧化降解的抑制作用。主要考察了CO_(2)酸气含量、氧气压力、抗氧剂量、MEA溶液浓度、反应温度等因素对氧化抑制作用的影响。结果表明,在反应温度为120℃、氧气压力为1.0 MPa、搅拌速度为400 r/min时,添加0.2%抗氧剂可使3 mol/L的MEA水溶液的抗氧化降解能力提高近16倍。此外,还对(M^(3+)Y)L氧化抑制作用失效的原因进行分析并提出了相应对策。

基于Levenberg Marquardt算法的列车最优黏着控制研究

电空制动是轨道车辆应用最广泛的黏着制动方式,其制动性能主要受制于轮轨间的黏着状态。在复杂低黏着条件下,传统制动控制系统面临的最大问题是无法使黏着时刻保持最优。因此,基于轮轨黏滑特性和车辆动力学理论,本文首先建立以黏着观测器为核心的蠕滑寻优模型;其次提出以Levenberg Marquardt(L-M)算法为核心的神经网络控制器,完成最优黏着控制系统;最后使用Matlab/Simulink平台分别对基于多交替轨面和实验低黏着轨面的列车黏着控制进行仿真模拟,并与传统比例积分微分控制器(PID)作用下的黏着情况做对比。结果表明,即使面对具有不同特性的低黏着轨面,轮轨黏着在控制系统作用下都能迅速维持在当前轨面下的最优值,有效缩短了制动距离和时间。相比传统PID控制,本文提出的控制系统在制动时间和制动距离上同比减小4.9%与4.1%,调控能力更强,适用于低黏着和大蠕滑下的列车制动工况。

基于声磁复合的磁异常探测与定位

为提高在低信噪比条件下复杂水下环境中磁异常物体的位置探测精度,采用声呐系统提供初始目标定位,将磁强计按照一定配置排布以获得磁异常测量数据。将目标视为磁偶极子,磁异常在一个方向的梯度可以由3个线性无关的函数组合而成,据此可以利用声呐提供的位置初始值,结合总场磁强计提供的数据,使用L-M算法解算出偶极子的位置信息。为了降低噪声对位置解算的影响,本文对2个传感器之间噪声的相关性对数据进行预处理,进而推导出了磁异常物体位置的精确计算公式。结果表明,当信噪比为-10 dB时,该方法的求解相对误差小于5%,可为复杂环境下磁异常精密探测提供理论依据。

基于L-M算法的移动载荷识别数值分析与研究

近几年,国内运输行业呈现出了极为迅猛的发展趋势,作为连接各地区的主体,桥梁在促进经济发展等方面起到重大作用,如何在保证桥梁性能的前提下,对其寿命进行延长已成为社会各界热议的话题。文章以移动载荷识别为切入点,首先对识别所用L-M算法进行了介绍,其次以斜拉桥、简支梁为例,围绕载荷识别、结构分析相关内容展开了讨论,最后以研究所得出结论为依据,针对不确定参数建立了相应的分析模型,创造性地引入了模糊隶属度等指标,希望能够为日后计算响应区间等工作的开展提供帮助。

冷连轧轧制力深度神经网络模型泛化能力并行优化

为了更好调控冷连轧板厚参数,设计了一种冷连轧轧制力深度神经网络模型,增强了冷连轧模型的控制效果。选择2030冷连轧结构进行研究,对多输入多输出(MIMO)深度神经网络(DNN)进行预处理,针对多线程CPU与GPU实施了优化,对比了神经网络模型和冷连轧系统Siemens模型误差。研究结果表明:L-M算法表现出了更优的收敛稳定性、测试和验证性能、梯度下降趋势,并且收敛速度也更快。以随机方式选择200个数据并测定泛化性能测试得到,L-M算法获得了比SCG算法更大的相关系数。都是随着隐含层数的增加,获得了性能更优的神经网络模型,并且都会增加训练时间。从各项模型指标分析,L-M算法都比SCG算法的性能更优。构建神经网络轧制力模型总共包含二个隐含层、节点数介于17~30、通过L-M算法进行训练。采用神经网络轧制力模型得到的结果与实测值之间的误差比Siemens机理模型和测试值的误差更低。

关联代数上的Jordan三重中心化子和(m,n,l)-Jordan三重中心化子的刻画

应用代数组合方法,设(X,≤)是一个有限预序集,R是含单位元的2-扭自由的交换环。设I(X,R)是定义在R上的关于X的关联代数,且φ:I(X,R)→I(X,R)是一个线性映射。得到了对任意a∈I(X,R),满足φ(a^(3))=aφ(a)a或3φ(a^(3))=φ(a)a^(2)+aφ(a)a+a^(2)φ(a),那么存在常数λ∈Z(I(X,R)),有φ(a)=λa的结果及若R是含单位元的|(n+l)(m+l)(m+n+l)|-扭自由的交换环,对任意a∈I(X,R),满足(m+n+l)φ(a^(3))=mφ(a)a^(2)+na^(2)φ(a)+laφ(a)a,那么存在常数λ∈Z(I(X,R)),有φ(a)=λa的结果,丰富和拓展了关联代数上的中心化子相关映射。