摘要：以某轻型飞机为研究对象,考虑起落架绕支柱轴线的扭转自由度、起落架支柱下端部产生侧向位移和轮胎侧向变形。基于线性假设,建立了含有斜撑杆和减摆器的单轮前起落架摆振动力学模型。推导出摆振临界速度和临界频率的解析解,研究各结构参数对摆振临界速度的响应曲线,对解析解与数值解的误差进行分析,证明了采用解析解分析起落架摆振的可靠性。分析斜撑杆侧向刚度、侧向阻尼系数和安装点到起落架安装点距离对摆振临界速度的影响。研究表明,不考虑斜撑杆参数将会放大摆振稳定性区域,依此设计的减摆器阻尼偏小,在摆振临界速度附近更易发生摆振现象。因此,在研究该类型的起落架摆振稳定性问题时,斜撑杆的参数影响不能忽略。

摘要：针对传统模糊Petri网在对不确定环境下的专家系统的知识表示与推理时无法兼顾不确定知识的模糊性与随机性、在复杂的故障情况下故障的因果关系表达不清晰、定量推理计算时缺乏层次性、不能局部求解的问题,构建一种基于云模型的分层模糊Petri网以加强模糊Petri网的知识表示能力和提高推理过程的计算效率。利用专家知识和Petri网层次分解原则将系统故障模式和故障原因之间的因果关系进行建模,使故障建模更具结构性,计算更加灵活;应用云模型处理知识的模糊性和不确定性;通过合理考虑局部权重和全局权重,结合Petri网层次分解原则和云聚合算子给出相应的推理算法。实例验证表明,所提方法能够有效对系统进行风险评估,且在知识表示和推理方面优于其他方法。

摘要：以某TA15钛合金框为例,采用数值模拟、响应面分析及物理模拟实验相结合的方法对预锻成形的初始毛坯形状尺寸进行了优化。构建了初始毛坯的参数化几何模型;建立了预锻成形有限元模型和响应面实验方案;以型腔各区域同时靠模为目标,根据不同初始毛坯的模拟结果,建立毛坯几何尺寸与模具型腔充填之间的定量关联关系,并通过极值求解计算出最优毛坯几何尺寸;最后采用有限元模拟和物理模拟实验验证了初始毛坯优化的可靠性和准确性。结果表明,该方法能有效克服大型复杂钛框预锻成形中常见的填充不满、成形载荷过大等问题,实现预锻件在型腔不同区域同时靠模。

摘要：针对机器人面临参数不确定性、复杂执行器非线性及控制器脆弱性的问题,提出了一种基于多项式平方和(sum-of-squares,SOS)理论的变参数滑模非脆弱控制(parameter-varying sliding non-fragile control,PSNC)策略。首先,建立了具有复杂执行器非线性的机器人数学模型;其次,设计了一种新型伪奇异非脆弱保性能滑模面(non-fragile guaranteed cost sliding surface,NGCSS),基于等效控制法推导了最优保性能滑模面存在的充分条件;最后,设计了非脆弱滑模自适应控制律,并基于Lyapunov方法对闭环系统的稳定性进行了分析。仿真结果表明,该控制器能够使机器人在复杂执行器非线性、控制器摄动和外部干扰作用下,快速、精确地跟踪期望轨迹,体现出了良好的鲁棒性和非脆弱性。

摘要：同轴式磁齿轮以极高的转矩密度成为机械齿轮的最佳替代。针对同轴式磁齿轮产业化过程中缺乏设计理论的现状,本文提出了基于输出转矩的磁齿轮设计公式。首先,依据输出转矩随各主要设计参数的环比增长率变化规律确定了不同尺寸系列磁齿轮的最佳尺寸值;其次,明确了最大磁能积、调磁环内径平方等与输出转矩间的线性变化关系;最后,通过分析输出转矩随调磁环内径平方变化的斜率、截距受永磁体极对数的影响规律,得到了基于永磁体最大磁能积、气隙系数、气隙长度、漏磁系数、调磁环内径和外磁环永磁体极对数的磁齿轮设计公式。三维有限元仿真算例表明该公式误差不大于5%,三种不同尺寸系列的样机转矩试验也表明该公式计算误差具有较高的精度。基于输出转矩的设计理论可极大地缩短磁齿轮设计周期。

摘要：在磁性药物靶向治疗中,由于普通电磁铁产生的磁场的磁通密度会随距离衰减,造成磁性药物颗粒在离磁极较近的部位聚集较多,而在离磁极较远的部位聚集较少,这限制了磁靶向技术在深度组织部位的应用.提出了环形磁极磁场和超声波声场相结合的非侵入性新方法,以实现磁性微粒的三维深度聚集.首先,给出深度聚集磁性微粒实验设备的结构设计;然后,利用COMSOL仿真软件计算出实现深度聚集的超声波振幅范围;最后,依据仿真结果给出的参数进行了实验.实验结果证明,在合适的超声波强度下,磁性微球在远离磁极区域的聚集量多于离磁极较近区域,实现了磁性微粒在三维方向的深度聚集.

摘要：目前降雨诱发斜坡可靠度分析常忽略了现场观测信息的影响,不能真实反映降雨入渗下潜在不稳定区域分布及实际可靠度水平。为此,以非饱和二维边坡为例,首先利用贝叶斯更新方法融合“天然工况下斜坡保持稳定”这一观测信息,对空间变异土体抗剪强度参数进行概率反分析,再采用局部安全系数法考虑水力和抗剪强度参数空间变异性并进行非均质斜坡稳定性分析,最后基于蒙特卡洛模拟方法计算斜坡失效概率随降雨历时的变化规律。同时,开发了HYDRUS-2D软件接口程序,给出了详细的HYDRUS-2D软件内核计算流程,并且对比分析了忽略现场观测信息对斜坡失效概率的影响。结果表明:融合观测信息可以有效缩减斜坡土体参数不确定性,排除斜坡沿因抗剪强度参数空间变异性引起的材料强度软弱区发生失稳的可能性,揭示了降雨这一单一因素诱发斜坡失稳机理。此外,采用局部安全系数方法进行斜坡概率分析能够获得降雨入渗下斜坡失效概率和潜在不稳定区域分布。

摘要：为了系统计算装配式钢结构办公建筑的碳排放,本文构建了装配式钢结构全生命周期碳排放计算模型,借助Autodesk Revit、Tekla Structures和商业建筑热环境设计模拟工具包(DeST-C)提供了明确计算方法,以无锡中电创新园为案例,进行了全生命周期碳排放计算,并与装配式混凝土(PC)结构、现浇钢混结构进行了碳排放比较分析.本碳排放计算模型全面考虑了建筑全生命周期的材料制备及构件生产阶段、物流转运阶段、施工建造阶段、运行维护阶段、改造再用阶段和拆除再用阶段六大阶段,涵盖了“人机料”全要素碳排放活动,并实现了钢结构构件的碳排放因子计算,具有完整性和准确性.案例分析结果显示:装配式钢结构建筑年均碳排放强度为59.47 kg·m^(−2)·a^(−1),比装配式PC结构、现浇钢混结构建筑分别减少5.46 kg·m^(−2)·a^(−1)、13.59 kg·m^(−2)·a^(−1),展现了装配式钢结构建筑良好的减碳效果;在六大阶段中,运行阶段碳排放量最大,占比58.79%,其次是材料制备及构件生产阶段,占比29.58%,建筑拆除再用阶段碳排放量为−3295.27 t,具有良好的减碳效果;考虑可再生能源及植物碳汇因素后,减碳389.33 t.本文提出的方法为装配式钢结构办公建筑全生命周期碳排放计算问题提供了新的解决思路,为装配式钢结构办公建筑减碳评估提供了依据.

摘要：现有基于卷积神经网络主要关注图像重构的精度,忽略了过度参数化、特征提取不充分以及计算资源浪费等问题。针对上述问题,提出了一种轻量级多频率特征提取网络(MFEN),设计了轻量化晶格信息交互结构,利用通道分割和多模式卷积组合减少参数量;通过分离图像的低频、中频以及高频率信息后进行特征异构提取,提高网络的表达能力和特征区分性,使其更注重纹理细节特征的复原,并合理分配计算资源。此外,在网络内部融合局部二值模式(LBP)算法用于增强网络对纹理感知的敏感度,旨在进一步提高网络对细节的提取能力。经验证,该方法在复杂度和性能之间取得了良好的权衡,即实现轻量有效提取图像特征的同时重建出高分辨率图像。在Set5数据集上的2倍放大实验结果最终表明,相比较于基于卷积神经网络的图像超分辨率经典算法(SRCNN)和较新算法(MADNet),所提方法的峰值信噪比(PSNR)分别提升了1.31 dB和0.12 dB,参数量相比MADNet减少了55%。

摘要：针对钢材表面缺陷区域小目标居多,现有大部分方法无法均衡检测精度和速度的问题,提出一种基于YOLOv7-tiny的钢材表面缺陷检测算法(GBS-YOLOv7t)。该方法一是设计GAC-FPN网络,采用渐进和跨层的方式充分融合目标语义信息,以改善传统特征金字塔中存在限制信息流问题;二是嵌入双层路由注意力模块,使模型具备动态查询和感知稀疏性能力,以提高对小目标的检测精度;三是引入SIoU损失函数,提升模型训练和推理能力,增强网络鲁棒性。最后在公共数据集NEU-DET进行实验验证,mAP和精确度分别为72.9%和69.9%,相较于YOLOv7-tiny原模型分别提升4.2%和8.5%;FPS达到104.1帧,具有较强实时性;与其他检测算法相比,GBS-YOLOv7t算法对钢材表面区域小目标的检测更有效,实验表明改进后的算法能够更好地均衡检测精度和速度。