基于Cao算法的心率变异信号分析

目的进一步分析心率变异信号的混沌特性。方法采用Cao算法分析了40例健康人(老年组20例,年轻组20例)的心率变异;提出确定最小嵌入维数的稳定性准则;提出定量分析心率变异信号中确定性成分的方法,并应用于老年组和年轻组。结果每例被试者的心率变异信号均同时含有随机成分和确定性成分;稳定性准则能解决Cao算法确定嵌入维数时存在主观因素的问题;老年人的确定性成分比年轻人高。结论本文证明了心率变异是一种确定性混沌现象;稳定性准则能获得最小嵌入维数;随着年龄的增长心率变异性降低。

基于改进Cao算法确定奇异谱嵌入维数及应用

针对奇异谱分析嵌入维数不确定性这一问题,以往学者的方法过于主观。文中基于Cao算法对其嵌入维数的选择进行研究,同时针对该算法存在的不足,提出改进Cao算法,在理论分析的基础上,用改进算法进行仿真实验,实验结果表明:改进的算法对嵌入维数的选择更具有准确性和高效性,减少了主观性。最后将其应用到变形监测数据,实现对监测数据的降噪处理,并提取主要趋势项。

基于遗传算法的挤压模CAO系统的研发

由正交实验法确定模拟参数组合,采用有限元分析软件对型材挤压过程进行数值模拟,建立了神经网络、正交实验法和遗传算法相结合的铝型材挤压模具结构优化模型和挤压模具CAO系统。以不对称槽形型材挤压为例,在分析金属流动均匀性的基础上,进行了模具参数的优化。

基于改进Cao算法的奇异谱分析法及其在北斗多路径去噪中的应用

研究了基于奇异谱分析的北斗恒星日滤波算法,采用相空间重构Cao算法来确定奇异谱嵌入维度,并针对Cao算法的不足进行改进,提高奇异谱分析法的准确性和计算效率。分析北斗系统不同星座卫星的轨道重复周期特性,通过计算确定北斗系统多路径误差的周期约为86 160s。利用奇异谱分析法和传统小波分析法对北斗短基线解算结果进行恒星日滤波处理。结果表明,本文提出的奇异谱分析法多路径滤波效果优于小波滤波法,能较好地消除原始坐标序列中的多路径误差。

低阶长焰煤细观结构定量分析与表征单元确定

表征单元体(REV)作为量化多孔介质材料尺度效应的一种基本方法,是构建煤体宏-细观跨尺度结构模型的有效手段。为提高煤体细观结构REV结果的准确性,基于煤样细观尺度下孔裂隙结构特征研究,提出了煤样细观结构定量表征方法,以煤样试件不同位置与不同破裂方向的423个尺度下的孔裂隙二值图像为依据,分别从孔裂隙分布密度、几何形状、方位定向3个角度分析了煤样细观结构的几何特性。在考虑煤体非均质性与各向异性的采样方法基础上,分析了REV尺寸的空间效应与方向效应,最后,利用变异系数法确定了合理的煤样细观REV尺寸。采用图像处理、统计学与变异系数判别相结合的方法对低阶长焰煤细观结构的定量表征与REV确定方法展开相关研究。研究结果表明:①针对灰度不均、边界模糊、对比度低的煤样SEM图像提出了一种孔裂隙结构准确识别与定量分析的方法;②确定了反映煤样各向异性的细观结构定量表征指标,包含孔隙率、整体形状因子、分形维数与定向分布系数;③与平行层理相比,垂直层理方向微裂隙更为发育,孔隙率为平行层理的2倍,大孔径孔隙贡献率为85%,具有较强的空间充填能力,孔裂隙整体形态规则性较差,但边缘形态光滑性较好,定向分布更趋于简单;④基于变异系数可接受值10%确定了煤体细观结构表征单元尺寸为200μm×200μm。

基于相空间重构改进算法的混沌奇异谱分析及应用

针对混沌奇异谱分析嵌入维数和延迟时间不确定性问题,提出相空间重构的改进算法。利用补充准则E_(2)(m)进行联合判断,同时对Cao算法进行了改进,给出了一种改进的嵌入维数的稳定性准则。嵌入维数利用改进的Cao算法,能够快速准确地确定嵌入维数m的值,具有准确性和高效性;用基于符号分析的极大联合熵求取延迟时间的方法,减少计算量和误差。通过数值验证对比实验验证了该方法的优越性。将该方法在滚动轴承早期故障识别中应用,结果表明:混沌奇异谱可以清楚看出不同故障信号的图形分布,实现对机械故障信号的特征提取。为机械故障早期诊断提供一种新的有效途径。

变刚度悬架的虚拟匹配优化

为解决某客车变刚度悬架的匹配优化问题,首先对传统的汽车悬架匹配方法和流程进行了总结,然后提出了基于计算机辅助优化(CAO)技术的虚拟匹配优化方法,并给出了相应的匹配流程.该匹配方法先建立整车的虚拟优化模型,再编制优化匹配程序并设定优化目标,然后联合优化模型仿真进行虚拟匹配.为建立准确的虚拟模型,特对该车的前后轮胎和空满载下簧载惯性参数进行了测试.文中匹配的悬架参数包括前悬架扭杆的扭转刚度、前后减振器的阻尼系数、前后稳定杆的扭转刚度、后悬架板簧的初级刚度与复合刚度和板簧衬套的径向刚度.匹配时需要考虑空载和满载两种状态下的车辆性能.通过虚拟匹配得到了该车变刚度悬架的匹配结果,然后根据该结果试制了悬架样件,最后在某汽车试验场进行了对比验证试验.结果表明,所采用的虚拟匹配方法对变刚度悬架参数的匹配优化是有效可行的,这对汽车底盘的虚拟开发及优化具有一定的借鉴指导意义.

基于多目标免疫算法的变刚度悬架的联合优化

为改善某装有变刚度悬架的轻型客车的平顺性和操纵稳定性,采用MATLAB编制MISA(multi-objective immune system algorithm)的优化程序,与使用Adams-Car建立的整车多体动力学模型组成联合优化模型,对该车前后悬架参数进行了优化.为保证模型的准确性,特对该车轮胎进行了力学性能测试,并通过参数辨识得到了基于魔术公式的轮胎属性文件(Pac2002).模型优化的抗体变量包括前悬架扭杆的扭转刚度、前后减振器的阻尼曲线系数、前后稳定杆的扭转刚度和后悬架钢板弹簧的两级刚度,并以该车实际情况给出了抗体的约束范围和便于编程优化的约束条件.优化目标抗原为国标下的稳态回转试验所达到的稳态最大侧向加速度、基准车速下的蛇行试验的车身横摆角速度和侧倾角,以及80km·h-1、B级路面的前后悬架上方的车架大梁z向加速度均方根值.最后,根据优化结果试制了悬架样件,并在某汽车试验场进行了改进样车的平顺性试验、稳态回转试验和主观评价试验.试验结果表明,所采用的联合优化方法正确可行.这也反映了汽车计算机辅助优化(CAO)技术发展的一种趋势,对未来汽车底盘的虚拟开发及优化具有一定的指导作用.

基于粒子群算法的水泥烧成系统成本优化控制

在水泥烧成系统中,游离氧化钙(f-CaO)是衡量水泥熟料质量的重要检测指标。针对实际生产中人工采样化验实时性差的问题,采用支持向量机(SVM)的软测量方法建立了游离氧化钙的预测模型。在此基础上,以游离氧化钙和主要过程指标作为约束,以最大化产量和最小化能耗为目标,建立了水泥烧成系统成本优化数学模型,并借助粒子群算法求解实时控制量。软测量模型可以及时反映生产工况,实时控制量可以更好地指导中控室人员进行操作,以确保产品质量,提高经济效益。