基于BP神经网络的机器人砂带磨削表面粗糙度研究

为提高机器人砂带磨削工件表面粗糙度的预测精度,采用基于BP神经网络方法进行研究,进行机器人砂带磨削铝合金板材试验,基于试验结果采用BP神经网络建立各工艺参数与工件表面粗糙度之间的预测模型。对该模型进行仿真预测,并通过试验验证该模型的预测精度。结果表明该模型预测精度高,可以预测不同工艺参数磨削后的工件表面粗糙度,实现了机器人砂带磨削铝合金板材工艺参数的优化。     

基于遗传算法-支持向量机的建材产品质量预测方法研究

为提高建材装备制造过程中产品的质量,针对建材产品质量控制问题,提出了一种基于遗传算法的支持向量机质量预测模型。该模型采用专门针对小样本数据情况下进行预测分析的支持向量机模型,并为了改进支持向量机模型的预测效果,设计采用遗传算法对预测模型的参数进行搜索寻优,经过实例,验证了该预测模型的可行性和有效性。     

基于最小二乘支持向量机的疲劳裂纹扩展预测

根据腐蚀疲劳裂纹在扩展过程中受到多种环境因素影响,裂纹扩展预测难精确的特点,本文提出了基于遗传算法参数优化的最小二乘支持向量机方法来预测结构腐蚀疲劳裂纹扩展。该算法采用遗传算法优化最小二乘支持向量机的模型参数,从而避免了算法陷入局部最优解,实现了精确度高、泛化能力强的裂纹扩展预测模型。最后通过对已有文献的某试件裂纹扩展的实验数据进行建模分析。结果表明:基于遗传算法的最小二乘支持向量机预测方法优于神经网络算法、蚁群算法,预测误差较小,具有很好的预测能力。     

给水管网故障智能诊断方法

针对传统的支持向量机(support vector machine,简称SVM)参数选择方法以人工试验为主,花费时间长且很难得到最优参数的问题,提出了一种基于遗传算法(genetic algoritlam,简称GA)的支持向量机参数自动寻优方法.利用GA的全局搜索能力对支持向量机的各项参数进行寻优预处理,找到最优的参数取值,建立基于遗传算法的支持向量机模型(GA-SVM).以某小型给水管网为研究对象,采用水力分析算法求得管网局部破坏状态下的各项数据,并用这些数据对预测模型进行故障诊断试验,结果表明,经遗传算法优化的支持向量机模型具有较高的预测精度,整体性能优于传统的BP神经网络模型.     

SVR优化算法及其在蓄电池容量预测中的应用

提出一种优化的支持向量机回归算法(SVR)并应用于阀控密封铅酸蓄电池(VRLA)的容量预测.选定径向基函数作为支持向量机同归算法的核函数,分别使用遗传算法和遗传退火算法对核参数进行寻优,在此基础上建立了蓄电池容量预测模型.比较了在遗传算法和遗传退火算法两种参数优化方法下支持向量机回归算法对VRLA容量预测的精准度.仿真结果表明,基于遗传退火算法寻优的支持向量机回归算法用于VRLA容量预测的性能优于单一的遗传寻优算法.     

侧铣加工刀具回转轮廓误差预测技术研究

在侧铣加工中，刀具磨损和变形引起的刀具回转轮廓误差在实际加工前难以准确预测。提出一种工件形状刀具轮廓映射的辨识试验方法来获取加工过程刀具回转轮廓误差，并通过多因素正交试验获取了不同工况下刀具回转轮廓误差数据库。基于误差数据，采用最小二乘支持向量机（LS-SVM）技术建立了刀具回转轮廓误差预测模型。运用遗传算法优化对所提模型有重要影响的核函数参数和错误惩罚因子, 建立了基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机(GA-LS-SVM)模型，并与未经遗传算法优化的LS-SVM模型进行了对比，试验结果表明，GA-LS-SVM预测模型能更好地适用于刀具回转轮廓误差预测。     

基于即时学习策略的火电厂烟气含氧量软测量

针对电厂烟气含氧量难以进行有效预测的问题,从提高烟气含氧量预测模型在线自适应能力的角度出发,提出一种基于即时学习策略的改进支持向量机建模方法,并基于电厂实际运行数据进行了仿真研究。仿真实验表明,与标准BP神经网络和支持向量机等建模方法的比较,本算法具有更好的预测性能,虽然计算开销有所增加,但能够满足锅炉燃烧过程烟气含氧量预测的实时性要求。     

基于支持向量机方法建立超声振动磨削放电加工预测模型

针对采用机器学习理论建立超声振动磨削放电加工模型时存在试验样本数量少、预测量数值变化波动大的问题,提出利用支持向量机方法建立加工指标预测模型的方法。以超声振动磨削放电加工Si Cp/Al为例,利用正交试验获取学习样本数据,采用MATLAB软件建立超声振动磨削放电加工Si Cp/Al工艺指标的支持向量机预测模型,并利用该模型预测零件表面粗糙度和加工速度两项工艺指标。结果表明:支持向量机模型得到的工艺指标预测值与试验值具有较好的一致性,最大相对误差不超过12%,预测值精度较高,所建立的超声振动磨削放电加工工艺指标的支持向量机预测模型是可靠且有效的。     

基于分形与支持向量回归的动力装置运行状态预测模型

分析了动力装置运行状态特点和预测要求,依据分形和支持向量回归理论,建立了基于分形与支持向量回归的状态趋势预测模型。其中,以振动烈度作为描述机组状态的特征数据来构建时间序列,对其进行相空间重构,根据最小嵌入维数来确定支持向量机输入节点数,采用支持向量回归算法对机组状态趋势进行预测。应用案例研究和实验对比分析的结果表明,研究的状态预测模型单步预测的平均相对误差为1.7881%, 30步预测的平均相对误差为3.3983%,预测模型能较好地满足动力装置状态趋势预测要求。     

螺杆转子砂带磨削装置开发及材料去除率预测

为实现螺杆转子表面磨削材料的均匀去除,开发了一种新型砂带磨削装置,该装置由接触轮式及自由式砂带磨削工具组成。针对磨削工具与工件的接触特点分别采用半解析法及几何近似法建立接触模型,获得接触区域内接触应力分布规律。提出了基于ThunderGBM算法的材料去除率预测模型,以接触应力及磨削工艺参数作为输入,对螺杆转子砂带磨削材料去除率进行了预测,然后针对五头螺杆转子设计并实施了磨削实验。实验数据与数值计算结果的对比表明提出的去除率预测模型具有较高的准确性与有效性。     

开关柜温升问题探讨

电力行业中广泛应用的手车式大电流开关柜在用电高峰期,长时间满负荷运行的情况下,由于各种原因大多存在温升超标问题,对供电设备的安全和供电可靠性构成较大的威胁。分析了开关柜温升过高导致的开关柜故障类型及温升过高产生的原因,探讨温升过高问题的改进措施和解决方案。     

转子轴花键的铣削

介绍了利用大径定心的花键轴花键的实用加工方法。     

基于ASP的VPDM系统研究

分析了虚拟企业对虚拟产品数据管理（VPDM）的需求，结合ASP模式的先进实施理念，提出了基于ASP模式的VPDM系统概念；分析了VPDM与传统PDM之间的区别；并基于B／W／D三段式结构，阐述了基于ASP模式的VPDM体系结构；最后讨论实现该系统的方法和一些关键技术。     

基于B/S结构在线监控研究应用

简述了DCOM、ActiveX等组件模型,结合ASP技术在Internet/Intranet环境下实现了基于Browser/Server结构锅炉在线监控.该系统在DCOM技术基础上通过ADO编程实现数据传输和访问,结合ASP和ActiveX控件技术实现动态发布和在线监测.     

滚子表面缺陷分析

采用金相分析以及扫描电镜、能谱分析等试验方法对滚子表面缺陷进行了分析.结果表明:滚子表面的麻坑(黑点)缺陷是腐蚀坑,主要是由于热处理炉保护气氛不纯,滚子在高温状态下产生表面腐蚀而形成.     

管路液力冲击的解析研究

分析阀门开闭引起管路液力冲击的机理,计算换向阀换向时管路实际压力冲击突变值及换向阀阀芯所受液动力并进行实验验证。     

基于MATLAB仿真的SVPWM技术研究

为了给交流异步电机伺服系统提供必要的设计数据,根据SVPWM的基本原理和实现算法,基于MATLAB/Simulink平台搭建了SVPWM仿真模型,将该模型应用到异步电机的矢量控制系统中进行了仿真。结果表明,SVPWM控制方式提高了整个系统运行的稳定性和可靠性。     

电火花成形机床微细加工相关探索

首先简要介绍了电火花微细加工目前的发展状况。并概括地分析了商品电火花成形机用于微细加工所具有的一些特殊优势。最后通过微轴的加工实例来证实其进行实用微细加工的可行性。     

基于时间序列电流偏差因子的电源-电弧系统稳定性研究

运用偏微分近似理论,在考虑焊接外电路动态全负载情况下,对电源-电弧系统稳定性进行了模型刻画,得出系统稳定系数的数学解析式,依此定性并量化分析了系统稳定性的基本条件和最优条件。在此基础上,采用电流偏差相对转换方法,获得了动态电流偏差因子的时间序列解析表达式,进而通过偏差衰减时间方式来量化分析系统的稳定性。实验的电压与电流波形分析结果与动态电流偏差因子量化结果一致。     

基于PKI技术的PMI的研究与实现

身份认证和权限管理是网络安全的两个核心内容。研发了一个基于公共密钥基础设施技术的权限管理基础设施系统。提出了一个基于属性证书和条件化的基于角色的访问控制、进行权限管理的权限管理基础设施访问控制模型,提供了属性证书的两种提交方式,即“推”模式和“拉”模式,并在此模型的基础上给出了该系统的实现,最后给出了该系统的一个应用实例。实践证明,该系统提供了一个较好的解决方案和实现,基本上能够满足大型应用(上百万用户)的用户需求。