基于改进型非线性最小二乘法的作物模型隐含参数估计

为了使作物生长模型中的参数最优化,提出了一种改进型非线性最小二乘法在作物生长模型中隐含参数估计的应用技术,针对多目标项的情况提出了权矩阵的自动计算方法。通过良好的人机交互界面,使得该方法更精确、更有效、更方便。实验表明:用该方法对作物模型进行参数优化后,再对番茄生长的动态过程进行仿真,对模拟值和实测值进行比较,两者拟合程度很好。

粘弹性问题的插值型无单元伽辽金比例边界法

作为一种最近发展起来的半解析数值方法,插值型无单元伽辽金比例边界法不仅无需基本解,且在处理应力奇异性问题和无限域问题时十分有效.为了更有效地求解粘弹性问题,对插值型无单元伽辽金比例边界法应用于此类问题进行了研究,并发展了相应的算法.通过时域分段展开,将时空耦合的初边值问题转化为一系列递推形式的边值问题,然后采用插值型无单元伽辽金比例边界法进行自适应计算.在径向保持解析特性的基础上,环向采用无单元伽辽金法离散可简化前处理和后处理工作量.此外,改进的插值型移动最小二乘法形函数具有插值性,有效地解决了本质边界条件不能直接施加的困难.最后给出了数值算例,并验证了所提方法的有效性和正确性.

基于蒙特卡洛树搜索的电缆线径控制

针对具有滞后特性的线径控制系统,提出一种基于蒙特卡洛树搜索(MCTS)的线径控制器。采用改进型最小二乘法对线径控制系统的输入输出数据进行拟合得到预测模型,在此基础上,利用蒙特卡洛树搜索算法对系统进行寻优控制。将该控制器与传统控制器(PID、模糊PID和动态矩阵)进行仿真对比实验,实验结果表明,该控制器在牺牲一定训练学习时间的代价下,控制效果明显优于传统控制器。采用该控制器的线径控制系统,响应速度和收敛速度更快,几乎没有超调,有一定的实用性。

弹性力学问题的插值型无单元伽辽金比例边界法

比例边界法是一种半解析数值方法,在处理应力奇异性问题和无限域问题时十分有效.在改进的插值型移动最小二乘法的框架下将无单元伽辽金法与比例边界法结合,本文首次提出插值型无单元伽辽金比例边界法求解弹性力学问题.该方法在径向具有解析性质,只需计算域边界上用节点进行离散,并且环向上形函数的高阶连续性可以进一步提高计算精度和收敛速度.运用插值型无单元伽辽金比例边界法进行计算时,不需要基本解,也不存在奇异积分问题.改进的插值型移动最小二乘法形函数具有Kronecker delta函数的性质,可以直接施加本质边界条件.此外,改进的插值型移动最小二乘法不仅克服了Lancaster和Salkauskas的插值型移动最小二乘法采用奇异权函数的缺点,而且计算形函数时待定系数比传统的移动最小二乘法少一个.最后给出了数值算例,并验证了所提分析方法的有效性和正确性.

空间网格化的机器人变参数精度补偿技术

现有的机器人参数辨识的方法所能提高的绝对定位精度有限,是由于关节和连杆柔度等非几何因素造成误差在空间中分布不均匀.为此,本文提出了一种变参数误差模型.由于各轴之间耦合,为了便于求解,提出采用空间网格来处理该变参数误差模型,同时提出了一套规则的参数辨识采样点选取方法.利用改进型的Levenberg-Marquardt迭代最小二乘法求出各网格对应的参数误差的全局收敛解.最后,利用激光跟踪仪在KUKA工业机器人上进行运动学标定验证补偿效果.验证结果表明:能将机器人的绝对定位精度平均值从0.901 mm提高到0.115 mm.