摘要：具有大小双叶片的扩压器能够改善压气机的性能,在航空发动机中得到广泛应用。此类构件多采用高温合金等难切削材料制造,传统铣削加工存在刀具损耗等问题。电解加工技术具有无机械切削力、工具阴极无损耗等特点。提出一种双叶片套型电解加工的方法,基于法向流程等距的原则设计了叶间出液通道,建立了出液通道宽度递增的流道模型,开展了流场仿真研究,当出液通道的宽度为0.9 mm时,加工区域内电解液的流速分布最均匀。选择GH4169材料进行了双叶片套型电解加工的对比试验,试验结果表明,采用叶间出液的电解液流动方式,加工稳定性得到提高,阴极进给速度由0.6 mm/min提高至1.0 mm/min,材料去除速率达到1396.5 mm3/min,叶片锥度降低至1:14.29以下,轮毂表面形貌得到改善。

摘要：扩压器是航空发动机压气机的关键部件,对发动机性能、效率及运行工况有重要影响。为解决扩压器套料电解加工过程中绝缘套结构刚性差易变形进而影响加工稳定性的问题,提出了绝缘套刚性优化方法,在绝缘套自由端处设计了加强筋结构,开展了不同加强筋形状、尺寸下的流固耦合仿真对比研究。当加强筋两端为圆形、宽度b=2 mm、距底端距离h=6 mm时,与未设置加强筋结构相比,最大变形量减少了88.3%。研制了带加强筋的扩压器套料电解加工绝缘套及阴极结构,开展电解加工试验研究,实现了阴极进给速度为1.4 mm/min稳定加工,加工稳定性和效率显著改善,验证了绝缘套刚性优化方法的有效性。

摘要：注浆充填不仅是应对深部开采围岩高应力大变形行之有效的方法,也是实现绿色低碳开采的关键技术。因此针对注浆加固工艺,设计不同负压压力注浆加固单轴压缩试验,探究负压注浆加固效果,结合多孔介质浆液流动效应,确定负压注浆浆液扩散模式,归纳出注浆加固体力学特性影响因素,研究不同负压压力引起的试件物理参数变化,探讨负压注浆加固试件应力-应变曲线的4个阶段,分析注浆加固体的强度特征及变形趋势,总结负压注浆加固后的3种破坏形态,阐明负压注浆过程中的多方面作用机制。结果表明:破碎岩体实际情况与理论相左,负压注浆需考虑4个方面作用力,其加固力学特性受4个因素影响;随负压压力的增加,试件发生水灰比、孔隙率和掺入量的三重改变,试件密度整体呈先上升后下降趋势,表现出3个阶段特征,且试件孔隙率持续下降;负压注浆加固试件应力-应变曲线呈现出4个阶段变化,试件强度均值曲线与弹性模量均值曲线表现为先上升后下降趋势,而轴向应变均值曲线则先下降后上升,确定负压压力60 kPa为负压注浆加固压力阈值;负压注浆压力的不同,使得试件内部结构产生差异,最终表现为三类破坏形态;负压注浆过程受4个方面因素共同作用,既要考虑浆液水化反应,又要思考固液交界面液桥特性,同时还要兼顾注浆过程中的孔隙变化及真空脱水效应。研究成果对于注浆加固工艺改进有较大的参考价值,为煤炭清洁高效稳定开采提供理论及试验依据。

摘要：为提高仿人腕关节的运动性能,设计了一款形状记忆合金驱动的仿人腕关节样机,采用拮抗驱动方式实现对仿人腕关节的位置控制,并在相关理论和仿真分析的基础上,通过实验证明该系统模型具有一定的精度。通过样机运动控制实验,研究了拮抗驱动方式对系统运动性能的影响。结果表明,在拮抗驱动方式的不同频率信号跟踪实验中,对于单向正弦信号,跟踪误差最小为[−0.5°,1°],最大为[−1.5°,1.5°];对于双向正弦信号,腕关节能实现双向连续偏转,且当信号频率为1/15 Hz时,位置误差均小于[−1.5°,1.5°]。相比于采用单根形状记忆合金丝驱动,拮抗驱动方式有利于提升位置控制精度和双向偏转能力。

摘要：基于用户自主选择行为并趋优的特性,提出了一种新型的电价套餐制定策略。首先,采用K-means算法对电力用户负荷特性曲线进行聚类分析,生成各类典型的用户负荷特性曲线;构建效用模型及用户选择概率模型,以效用最大化确定不同用电习惯的用户选择套餐的概率。其次,制定基于CVaR的售电商成本与风险模型,并以用户自主选择行为和售电商成本与风险等作为约束,以售电商利润最大化为优化目标,建立了电价套餐定制模型。最后,结合算例验证所提出的电价套餐的合理性及可行性。

摘要：大数据环境下传统的决策范式正转变为基于数据的决策范式,本文以O2O即时服务这种新型商业模式为情景,研究大数据驱动的新决策范式下的O2O即时物流调度模型.本文跨域融合物流部门、其他运营部门以及外部环境信息构成全景式数据,同时放宽传统决策范式的经典假设,实现从无差异化配送时间到个性化配送时间的转变,以及需求服从先验分布到考虑未来需求时空属性的转变.本文融合机器学习和运筹优化方法,实现新决策范式下的O2O即时物流调度模型.在预测层面,构建个性化众包配送时间预测模型和基于订单集时空相似性的需求场景预测算法;在决策层面,同时考虑个性化预测模型的点估计及其不确定性,并考虑未来订单集的时空分布,构建考虑预测不确定性的调度模型,同时设计同步预测和决策算法求解.本文与中国主流的O2O商超平台合作,通过基于真实数据的模拟仿真,验证了新决策范式下的O2O即时物流调度模型的可行性和有效性.相较于传统的决策范式,本文提出的模型能实现更精准的供需匹配,降低延误订单数、平均配送时间和配送成本.

摘要：针对一个吸气式高超声速飞行器模型,研究了其鲁棒变增益控制问题。为处理对建模误差的鲁棒性问题,将标准的线性变参数(Linear Parameter-Varying)控制算法扩展到对参数和动态不确定性具有结构摄动的鲁棒性框架内。基于对建模不确定性的积分二次型约束(Integral Quadratic Constraint)刻画,以定标的线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality)形式给出了其鲁棒控制算法。考虑到描述飞行器动态数值非线性模型的复杂性,建立了其解析形式的曲线拟合模型。基于此解析模型,推导了LPV模型用于控制设计和开环分析。设计了以动压和马赫数为增益变量的飞行控制系统。控制器设计将LPV控制器和变增益比例积分补偿器组合成内外环结构,实现了姿态稳定性和精确的轨迹跟踪性能。非线性仿真结果证实了算法和应用的有效性。

摘要：服务机器人需要针对不同服务情景下的任务需求切换对应的服务行为.为了提供一种能够体系化地涵盖服务机器人的全部服务情景的共性研究方法,提出了多维度服务情景的概念,通过机器人所处工作环境的大小、环境中的参与者的多少和参与者的动态情况等多维度因素来量化与理解服务机器人所面对的全部服务情景.基于多维度服务情景的量化与理解,设计了一种基于紧张空间的人的舒适需求建模方法.该模型描述了每种服务情景下人的紧张空间在工作环境的大小、环境中的参与者的数量和参与者的动态情况的影响下产生的不规则形变.最后,通过设计的仿真系统研究了多维度服务情景对应的人的紧张空间.多维度服务情景不仅可以覆盖全部服务情景,而且可以根据研究的需要调整所选取的因素.相较于枚举式的研究方法,多维度服务情景的概念更适用于服务机器人的研究.

摘要：地震作用下钢筋混凝土框架结构通常呈现弱柱型破坏模式而倒塌。针对其破坏特征,将钢筋混凝土框架结构离散为"板-柱"和"梁-柱-节点"体系,结合块体间碰撞作用的冲量模型,基于离散单元法建立考虑构件间碰撞作用的钢筋混凝土框架结构空间倒塌反应计算机仿真系统,并通过2个框架结构模型的倒塌试验对其进行了验证。利用计算机仿真系统模拟分析了现浇楼板对钢筋混凝土框架结构倒塌模式的影响。结果表明:考虑块体间碰撞作用的框架结构倒塌仿真系统可以真实再现地震作用下框架结构的倒塌过程和废墟堆积情况;考虑楼板影响时,强柱型框架结构可能会出现弱柱型倒塌,局部倒塌型框架结构则可能不倒或呈弱柱型倒塌;框架结构抗震设计或评定中应充分考虑现浇楼板对框架抗震性能的影响。

摘要：新型冠状病毒肺炎疫情严重威胁人们的生命安全,对于聚集性人群密度及口罩佩戴情况的监管是控制病毒扩散的重要途经。公共场所具有人流密集且流动性大的特点,人工监测易增加感染风险,而现有基于深度学习的口罩检测算法存在功能及场景单一的问题,不能在多场景下实现多类别检测,同时精度也有待提升。提出Cascade-Attention R-CNN目标检测算法,实现对聚集区域、行人和口罩佩戴情况的自动检测。针对任务中目标尺度变化过大的问题,选取高精度两阶段Cascade R-CNN目标检测算法作为基础检测框架。通过设计多个级联的候选分类-回归网络并加入空间注意力机制,突出候选区域特征中的重要特征并抑制噪声特征,从而提高检测精度。在此基础上,构建聚集性传染风险智能监测模型,结合Cascade-Attention R-CNN算法的输出结果确定传染风险等级。实验结果表明,该模型对于不同场景和视角的多类别目标图片具有较高的准确性和鲁棒性,Cascade-Attention R-CNN算法平均精度均值达到89.4%,较原始Cascade RCNN算法提升2.6个百分点,较经典的两阶段目标检测算法Faster R-CNN和单阶段目标检测框架RetinaNet分别提升10.1和8.4个百分点。