摘要：传统遗传算法搜索速度慢,容易陷入局部最优解.借鉴遗传算法(GA)的思想,利用正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,提出一种新的遗传算法—云遗传算法(CGA).CGA由正态云模型的Y条件云发生器实现交叉操作,基本云发生器实现变异操作.最后,进行了函数优化实验和IIR数字滤波器优化设计,并与标准GA、NQGA、CAGA和LARES等算法进行比较,证明了该算法的有效性,具有一定的参考和应用价值.

摘要：为有效获得优化的装配序列,提出了一种将比较比例方法与模糊遗传算法相结合,并加入启发式搜索策略的新方法。采用连接矩阵和干涉矩阵描述装配模型,并在此基础上通过计算得到装配序列的启发式信息。根据启发式信息设计了具有启发性的种群初始化算子、交叉变异算子、可行序列调整算子,以帮助比较比例方法和模糊遗传算法避开无效序列。通过实例分析表明了所提方法的高效性。

摘要：研究了存在模型不确定性和外界干扰工况下的非完全对称无人平台有限时间镇定控制问题.考虑模型参数矩阵的非对角线元素存在非零项,仅通过一次微分同胚变换即将原模型化为级联系统形式,简化了计算步骤;基于此级联系统借助终端滑模和反步控制方法设计了有限时间收敛控制器,解决了传统反步滑模控制器收敛速度缓慢的问题;通过引入1阶低通滤波器,对镇定控制器结构进行了优化,避免了执行器陷入"饱和";基于非线性干扰观测器对外界干扰及系统不确定性进行平滑估计和补偿,无需明确知道估计误差的上界即有效提高了控制器的鲁棒性.最后基于Lyapunov理论证明了闭环系统具有均方意义稳定性并进行了数值仿真,仿真结果验证了控制器的有效性和鲁棒性.

摘要：对新型外涵引气冷却双层壁加力喷油杆的冷气流动特性进行了模拟实验,为双层喷油杆结构设计和冷却性能研究提供基础.通过对8套不同结构尺寸实验件的研究,得到了双层喷油杆冷却套管内气流流阻系数随来流质量流量的变化规律、流阻系数随双层喷油杆结构尺寸的变化规律和冷却套内气流雷诺数随进口总压的变化规律等.对8套实验件结果进行比较,综合三个因素最终选择了较为合理的新型双层喷油杆结构尺寸.这种尺寸的喷油杆流阻系数为1.2,迎风尺寸宽16 mm较为合适,相同工况下冷却气的雷诺数最大.

摘要：翘曲变形对具有配合关系的两塑件的装配有严重影响。文章针对传统优化方法提出一种高效、精准的优化方法。基于Kriging代理模型,通过实验设计,建立工艺参数与翘曲值之间近似的函数关系;应用遗传算法,对工艺参数进行全局寻优得到翘曲值最小的工艺参数组合;在优化设计的基础上,研究各工艺参数对塑件翘曲值的影响趋势。结果表明,注射时间和保压压力对其影响较大,同时Kriging模型中的相关函数参数能够反映各工艺参数对翘曲值的非线性程度。

摘要：以重组竹为基材,对其力学与视觉特性进行分析,并对折叠式家具的结构形式与功能特征进行归纳总结。结合两者优势、特点,对轻量化、便携式、扁平化、功能多样化的重组竹折叠家具进行设计实践,将家具整体结构进行纤细化、轻质化、扁平化处理,提升折叠家具的便携度与收纳特性,增添使用功能,旨在为重组竹折叠家具设计提供思路,充分发挥重组竹优势,拓宽重组竹在家具中的应用范围及市场。

摘要：深层油气资源地层研磨性强、硬度高、可钻性差是导致机械钻速低的主要原因,冲击钻井技术可大幅提高硬质地层机械钻速。为进一步提高冲击工具冲击力,设计了一种以叶轮为脉冲源与赫姆霍兹增压腔相结合的新型冲击钻井工具。通过地面试验,首先对比了工具的脉动冲击性能,其次研究了不同工作参数(排量)与赫姆霍兹增压腔结构参数(腔径、腔长和内壁碰撞角)对工具输出脉冲频率、脉冲振幅和压耗的影响,最后对增强型脉冲射流发生机构进行参数优选。研究结果表明:增强型脉动冲击提速工具能够提高脉冲振幅,并且可以实现脉冲频率由4~12.5 Hz范围调节,适用于不同硬质地层钻井;随着腔长与腔径的逐渐增加,冲击频率均呈现出不断减小的趋势;研究范围内,当赫姆霍兹增压腔入口直径40 mm,腔径80 mm,腔长70 mm,内壁碰撞角60°时,随着排量的升高,脉冲射流输出特性达到最佳,为冲击钻井工具的开发提供了一种新思路。

摘要：针对现有增量式属性约简算法中存在的约简传承性差以及不完备现象,提出基于标记可辨识矩阵的增量式属性约简算法.本文首先定义了标记函数,对样本之间的可辨识性进行分类,并将之引入一个新的可辨识矩阵,在新增样本时,结合标记信息可以快速识别可辨识矩阵元素集的异动,获得强传承性的约简超集,在此基础上,设计与标记可辨识矩阵匹配的必要矩阵,用以快速判断并删除冗余属性,确保约简的完备性.理论分析以及实验测试表明,本算法具有约简传承性强,约简集完备等特点,具有较强的实用性.

摘要：采用复杂信号传输一体化集成设计技术,设计了一种高集成、小型化、高可靠雷达信号传输网络,其具备射频信号(14G-18G)功率分配合成、波控控制信号分配传输、电源分配等功能。同时还通过射频、数字信号协同仿真技术对网络进行EMI(电磁干扰)及SI(信号完整性)分析和优化,显著改善了在复杂电磁环境下,Ku波段宽带射频信号传输网络易谐振,控制信号反射和串扰明显的现象,提升了信号传输质量,实测结果验证了仿真的精确有效。文中所阐述的设计方法是对传统雷达阵面技术的革新,符合现代雷达阵面高集成、小型化、电磁环境复杂、可靠性要求高的发展趋势。

摘要：可溶性固形物含量(SSC)是决定鲜桃风味和品质的重要成分。高光谱影像的特征提取为无损检测可溶性固形物含量提供了数据基础和方法路径。先前的研究表明,基于多光谱、荧光谱、近红外光谱、电子鼻的水果内部品质评估取得较好的结果。但是,由于缺少多特征融合,从而限制了水果品质的精准估测。为此,提出了一种基于堆栈自动编码器-粒子群优化支持向量回归(SAE-PSO-SVR)模型预测鲜桃可溶性固形物含量。首先,利用高光谱影像提取光谱信息、空间信息及空-谱融合信息。其次,设置普适性堆栈自动编码器(SAE)提取光谱信息、空间信息及空-谱融合信息的深层特征。最后,将深层特征作为粒子群优化支持向量回归(PSO-SVR)模型的输入数据进行鲜桃可溶性固形物含量的预测。其中,对于光谱信息作为输入的SAE模型,设计了453-300-200-100-40, 453-350-250-150-50, 453-350-250-100-60的三个隐含层结构。对于空间信息作为输入的SAE模型,设计了894-700-500-300-50, 894-650-350-200-80, 894-800-700-500-100的三个隐含层结构。对于融合信息作为输入的SAE模型,设计了1347-800-400-200-40, 1347-750-550-400-100, 1347-700-500-360-150的三个隐含层结构。实验结果表明,对于输入数据分别为光谱信息、空间信息及融合信息的SAE模型,结构为453-300-200-100-40, 894-800-700-500-100和1347-750-550-400-100的模型效果较好,而且基于融合信息的模型预测精度明显优于基于光谱信息或者图像信息的模型。为了验证模型的普适性,利用结构为1347-750-550-400-100的SAE模型提取融合信息的深层特征估测不同品种鲜桃的可溶性固形物含量并进行可视化。结果表明,基于结构为1237-650-310-130的SAE-PSO-SVR模型预测效果最好(R2=0.873 3, RMSE=0.645 1)。因此,所提出的SAE-PSO-SVR模型提高了鲜桃可溶性固形物含量的估计精度,为鲜桃的其他成分检测提供了技术支撑。