Development of Search System Used for Material Processing by Mobile Internet

A wireless search system was integrated on Windows 2000 server.Based on the communication principle between wireless data and Internet,the object expression of search file,the automatic query of document information,the segment browsing of result information,and the receiving and sending of user information were realized by using Active Server Page 3.0,VB Script,WML Script insert languages and object orient database technology.The requirement querying information of material processing through Internet by GPRS,WAP mobile handset and so on was accomplished.

缘条类复合材料零件变形修正系统的开发

复合材料比强度、比刚度、可设计性高,目前已经在飞机制造上得到广泛应用,但受到回弹变形等因素的影响,零件几何精度较低,复合材料变形修正问题亟待解决。针对如何将复合材料变形修正工艺数模规范化、快速化构建等问题,本文提出了自动追踪、离散布点等辅助生成外形面的方法,提出了归并排序法、插值查找法等辅助生成内形面的算法,列举了部分构造工艺数模中用到的曲面处理方法,在CATIA环境下完成了复合材料零件变形修正系统的开发。经实例验证,修正后总体效率提升了734.5%,表明该方法能够高效、规范地构建工艺数模,提升工艺数模的生成效率。

基于SSA和双稳随机共振的车削颤振微弱特征提取

围绕车削颤振激发过程,针对车削颤振过渡阶段特征微弱且存在噪声和转频干扰的问题,提出一种基于麻雀优化算法(sparrow search algorithm, SSA)和双稳随机共振(bistable stochastic resonance, BSR)系统的车削颤振微弱特征提取方法。该方法利用SSA优良的寻优特性,以信噪比作为优化指标确定最佳BSR系统参数,用优化后的参数对车削颤振信号进行滤波处理,提取颤振特征频率。仿真试验表明SSA-BSR方法可以实现对强噪声背景下微弱特征信号的提取与增强,同时兼顾寻优速度快和获得全局最优解概率高的优点。开展车削颤振检测试验,颤振激发过程的加速度信号图谱分析结果验证了车削颤振特征频率幅值与颤振激发程度之间的相关性;不同模型在车削颤振过渡阶段特征提取的对比结果验证了SSA-BSR模型的有效性和优越性,并且能够满足车削颤振检测对实时性的要求,实现在进入剧烈颤振阶段前发出预警,为量化车削颤振和车削颤振在线监测提供一种新思路。

面向个性化需求的燃料电池测试台价值评估方法

针对不同个性化需求的燃料电池测试台(fuel cell test bench,FCTB)难以评价和量化评估的问题,提出一种基于改进和声搜索算法的FCTB价值评估方法.针对不同FCTB的个性化需求,建立了FCTB综合评估指标体系;结合用户的个性化需求,采用模糊层次分析法分配指标权重,构建价值定量评估模型,将权重求取问题转换为约束优化问题;提出一种改进和声搜索算法对问题进行求解,通过设计解向量生成机制和参数自适应调整策略,用于提高传统和声搜索算法的求解效率和搜索能力.仿真结果表明,本文方法在计算效率和精度方面具有优势,并能够根据不同的需求特性实现对FCTB方案做出定量的价值评估.

考虑碳排放的分布式电源优化配置

对分布式电源接入配电网进行合理的优化配置,能在兼顾运营商和用户利益的同时,改善系统整体电压分布。建立了综合考虑分布式电源投资成本、用户购电成本、网损费用和碳排放费用的多目标优化模型。利用改进层次分析法确定各目标的权重,进而转化为单目标函数规划问题。针对天牛须算法个体单一性在解决高维复杂问题时精度低,优化效果不佳的问题,提出了一种改进天牛须粒子群算法,利用混沌映射对参数进行调整,引入动态惯性权重、莱维飞行机制,提高了收敛速度。以IEEE33节点系统为例,将改进天牛须粒子群算法与粒子群算法及天牛须粒子群算法的效果对比,验证改进算法对分布式电源优化配置问题的可行性,有效降低了碳排放费用、用户购电费用,减少了系统网损,改善了系统整体电压分布。

基于图像处理的大米品质识别系统研究

针对大米加工中的品质智能化识别要求,提出了一种基于图像处理的大米品质识别系统。首先,采用面积法对大米外观进行完整性检测,从而将大米分为完整粒和碎米;其次,在完整粒划分的基础上,采用麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)参数,并对完整粒色调和垩白度进行识别,以区分完善粒、垩白粒和黄米粒,进而完成大米品质的识别。实验结果表明,采用面积法的大米大小分级法对米粒完整性划分的准确度达94.3%;在完整粒识别基础上,采用的SSA-SVM分类模型对大米图像色调的识别准确率达98.21%,相较于传统SVM分类提高了1.63个百分点,表现出良好的识别精度;将上述算法部署到识别软件中,可有效对大米品质进行识别划分。由此得出,以上识别方案可行,可用于大米品质加工。

高校大学生实验室安全意识评价模型的构建

为减少实验室安全事故的发生和提高大学生的实验室安全意识,设计了实验室安全意识影响因素调查问卷和大学生实验室安全意识评价调查问卷,利用层次分析法—熵权法(AHP-EWM)主客观相结合的方法建立高校大学生实验室安全意识评价体系。通过主成分分析法(PCA)处理,再选取累计贡献率超过95%的评价指标进行布谷鸟搜索(Cuckoo Search, CS),最后结合混合优化支持向量机(SVM)建立PCA-CS-SVM大学生实验室安全意识评价模型。验证结果表明,与PCA-LS-SVM和PCA-GA-SVM模型相比,PCA-CS-SVM模型的预测值与实际值的误差较小且评价等级与实际值保持一致,具有较高的准确性和可靠性,可用于高校大学生实验室安全意识评价。

考虑综合性能最优的非短视快速天基雷达多目标跟踪资源调度算法

合理有效的资源调度是天基雷达效能得以充分发挥的关键。针对天基雷达多目标跟踪资源调度问题,建立了综合考虑目标威胁度、跟踪精度与低截获概率(LPI)的代价函数;考虑目标的不确定、天基平台约束以及长远期期望代价,建立了多约束下的基于部分可观测的马尔可夫决策过程(POMDP)的资源调度模型;采用拉格朗日松弛法将多约束下的多目标跟踪资源调度问题转换分解为多个无约束的子问题;针对连续状态空间、连续动作空间及连续观测空间引起的维数灾难问题,采用基于蒙特卡罗树搜索(MCTS)的在线POMDP算法—POMCPOW算法进行求解,最终提出了一种综合多指标性能的非短视快速天基雷达多目标跟踪资源调度算法。仿真表明,与已有调度算法相比,所提算法资源分配更合理,系统性能更优。

《科学技术研究项目档案管理规范》的主要内容、特点和意义及相关问题思考

2023年12月1日起施行的《科学技术研究项目档案管理规范》(DA/T 2-2023)为新时期科研档案规范化管理提供了实践指引。基于对该规范修订背景与主要内容的分析与介绍,本文又阐述了其特点与意义,并结合条款内容和科研档案工作实践提出了改进建议。

基于VMD-SSA-LSTM考虑刀具磨损的数控铣床切削功率预测模型研究

传统的切削过程功率获取需要基于复杂的切削功率模型且很少考虑刀具磨损的影响,针对此设计了一种基于变分模态分解(VMD)、麻雀搜索算法(SSA)、长短时记忆(LSTM)神经网络的考虑刀具磨损的数控铣床切削功率预测模型,该模型无需解构数控铣床运行过程的能耗机理,基于一次性的历史实验数据即可实现数控铣床切削过程功率的高精度预测。首先,采用人工智能机器视觉技术对刀具磨损图片进行分析处理,获取刀具磨损图像的数字化特征,从而得到刀具最大磨损量;然后,建立基于VMD-SSA-LSTM考虑刀具磨损的数控铣床切削功率预测模型,利用VMD对数控铣床运行数据进行分解,采用SSA算法对LSTM神经网络超参数进行寻优,并将分解出的铣床运行数据分量输入到LSTM神经网络中,接着将每个分量的预测值相加,得到切削功率预测值;最后以面铣加工为例,将所提出的预测模型与BP神经网络、LSTM神经网络和传统模型进行对比分析,验证了所提模型的有效性和优越性。

混合遗传变邻域搜索算法求解柔性车间调度问题

针对考虑生产成本的柔性作业车间调度问题(flow job shop scheduling problem, FJSP),以完工时间与加工成本为优化指标,提出一种求解FJSP的混合遗传变邻域搜索算法。根据个体适应度对种群分割,结合自适应交叉概率改进子代种群产生方式;设计两种邻域结构增强算法的局部搜索能力;提出一种基于动态交叉变异概率的优化算法流程提高求解效率。运用提出的算法求解基准实例与实际问题测试,验证了算法的有效性。

基于优化变分模态分解的轨道电路信号分析方法

针对轨道电路设备应用场景多样且复杂电磁骚扰源影响轨道电路信号传输的问题,提出一种基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)的优化变分模态分解方法 (Variational Modal Decomposition,VMD),实现轨道电路信号分析处理。首先,通过基于平均包络熵适应度函数的麻雀搜索算法,实现VMD关键参数的优化选取;其次,采用优化参数的VMD方法,分离深度耦合的轨道电路信号和随机骚扰,实现强噪声背景下轨道电路信号的检测以及骚扰成分的提取和降维;最后,基于Matlab生成仿真混叠信号进行验证,对比提出的SSA-VMD轨道电路信号处理方法与现有信号自适应分解方法的处理效果。结果表明:SSA-VMD方法较现有方法在准确性上有较大优势,处理后信号的信噪比提升可达30 dB;同时,使用现场实测含噪数据验证也表明,SSA-VMD方法对于轨道电路信号的分析处理能达到预期的应用效果。

基于改进原子轨道搜索算法的多工艺路线柔性作业车间问题研究

针对多品种、小批量复杂产品在加工过程中忽略加工路线约束,导致调度方案中存在设备利用率低的问题,以完工时间最优为目标建立多工艺路线柔性作业车间数学模型。由于加入多约束后模型复杂度骤增,为有效求解该模型,提出一种改进原子轨道搜索算法。改进算法采用一种三层编码方式进行编码和解码;在算法初始化候选解时均匀生成全局加工路线;搜索过程中为增强局部搜索融入自体交叉;为避免陷入局部最优引入变邻域变异;迭代过程中设计了变工序数精英保留策略,扩大了搜索空间。最后,通过某内燃机车生产车间实例对模型和算法进行求解分析,验证了模型的有效性和算法的优越性及适用性。

基于三维重建的菠萝螺旋去刺方法与实验

为实现菠萝自动化刺眼去除作业,提出一种菠萝螺旋去刺轨迹搜寻算法。首先通过三维重建技术获取菠萝表面的点云数据;再利用Otsu方法确定最佳图像二值化阈值,提取菠萝刺眼点云,并通过DBSCAN聚类算法,将菠萝刺眼点云分成不同组别,提取菠萝刺眼信息;然后提出轨迹搜寻算法,通过计算匹配代价方式解决轨迹搜寻中刺眼缺失及偏移问题;最后根据所寻轨迹规划去刺终端路径,实现菠萝螺旋去刺。实验结果表明:每个螺旋条上平均刺眼数量为11.1,平均遗漏刺眼数为0.53,去刺轨迹搜寻质量较高;刺眼完全去除率为98%,不完全去除率为1.39%,平均耗时41.7 s,去眼效率高、效果良好;刺眼偏心距均值的平均值为0.57 mm,刺眼过切深度均值的平均值为2.63 mm,整体误差较小。刺眼去除精度能满足自动化去眼作业要求,可为菠萝自动去除刺眼提供技术支持。

一种模糊项目调度问题的变宽Beam Search算法

具有弹性约束和模糊工期的项目调度问题是一类具有实际应用意义但难于解决的问题.传统BS(Beam Search)方法存在常数线宽大小影响求解效果的问题.本文建立了此类项目调度问题的模型,并将序优化理论思想与BS方法结合,提出一种通过计算和改变线宽,兼顾解的质量和求解速度的变宽BS调度算法.仿真计算结果表明,该算法能够在较短时间内得到满意的调度结果,适用于实际模糊项目调度决策.

基于MDP的无人机避撞航迹规划研究

无人机(UAV)进行避撞前提下的目标搜索航迹规划是指在复杂且众多的环境障碍约束中通过合理规划飞行路径,以更快、更高效的形式找到目标;研究了无障碍环境条件下有限位置马尔科夫移动的规律,构建了相应的马尔科夫移动分布模型;在借鉴搜索系统航迹规划的前沿研究成果之上,结合马尔科夫决策过程理论(MDP),引入了负奖励机制对Q-Learning策略算法迭代;类比“风险井”的可视化方式将障碍威胁区域对无人机的负奖励作用直观地呈现出来,构建了复杂障碍约束环境下单无人机目标搜索航迹规划模型,并进行仿真实验证明该算法可行,对航迹规划算法的设计具有一定的参考意义。

基于BAS-RF的航空精密零件加工质量预测方法研究

在传统航空零件加工过程中,零件质量的波动问题一直是制造业面临的挑战之一。为了解决这一问题,提出了一种基于BAS-RF(天牛须优化的随机森林算法)的零件加工质量预测方法。该方法结合了启发式优化算法(BAS)和集成学习算法(RF)的优势,旨在提高零件质量预测的准确性和稳定性。首先,采用RF算法对零件特征进行预测。RF算法通过构建多个决策树,并通过投票机制综合它们的预测结果,能够有效地处理复杂的非线性关系,具有较强的泛化能力。为优化RF算法的参数,引入BAS算法进行模型参数的优化。BAS算法是一种基于天牛须行为的启发式优化算法,通过模拟天牛在寻找食物过程中的行为,能够高效地搜索复杂的参数空间。文中BAS算法用于调整RF算法中的关键参数,以实现最佳的零件质量预测效果。通过BAS算法的优化,模型能够更好地适应不同的零件加工场景,提高了预测的精度和泛化能力。为了验证该方法的有效性,进行了一系列实验,结果表明,基于BAS-RF的零件加工质量预测方法相比传统方法具有更高的预测精度,有效提高了航空精密零件的质量预测精度,在降低零件质量波动、提高生产过程可控性方面具有显著的应用实践意义。

基于海洋环境影响风险分析的海上搜救风险评估研究及典型海域示范应用

针对我国海上遇险事故快速增长的严峻态势,筛选出风、浪、能见度、海流4个影响海上搜救行动安全的主要影响要素,基于层次分析理论建立了海上搜救风险评估等级划分标准和海上搜救风险评估方法。根据我国海上专业救助船舶、飞机的性能参数计算其在复杂气象条件下实施海上搜救行动时所能应对的最大风险阈值,选取我国4处典型海域,使用统计学方法分别计算了海上搜救环境风险值。

基于SSA-GPR模型的风电机组运行状态监测

为提高风电机组发电效率,增加经济收益,实现风电机组运行状态的在线监测,提出一种基于麻雀搜索算法优化高斯过程回归(SSA-GPR)模型的风电机组状态监测新方法。首先对数据采集与监视控制(SCADA)系统采集到的数据进行预处理分析,利用相关性分析完成模型的输入量选择;然后利用机组正常运行状态下的参数建立常态回归模型,实时计算重构误差,通过实时监测功率残差值是否超过动态故障阈值来判断机组状态。实例结果表明,所提方法的预测误差更小,并可以提前120 min实现机组异常运行状态预警。

基于网格搜索优化支持向量机多分类参数识别不同工艺酱酒的应用研究

为提升支持向量机(SVM)在不同工艺酱酒分类预测中的准确度,该实验利用网格搜索优化支持向量机参数,建立最优参数的支持向量机分类预测模型。通过对不同工艺酱香型白酒客观结构特征定量分析,将提取的特征信息数据经过预处理(异常值处理、归一化操作等)后存储为样本数据集。其中样本数据分为训练样本与测试样本,通过训练样本对最优参数的SVM白酒品牌分类预测模型进行训练,测试样本对模型进行预测分类。经过试验验证,该模型的不同工艺分类识别率达到94.44%,较传统的SVM等分类算法能够快速、有效地对不同工艺的酱酒进行分类识别,显著改善分类的精度,改进后的方法实现过程也比较简单。