大型圆柱工件非接触测量方法研究

研究一种高精度非接触测量大型圆柱工件的智能仪器.用计算机并口控制两台步进电机,串口读取光栅尺数据,USB口控制激光CCD传感器,将复杂的多路控制集成到一台计算机中,用一套软件完成同步多台设备控制、数据采集、数据处理等多项功能.测量时无需人工校正,能够自动完成对圆柱体各截面的测量.     

微流控芯片分离效果光电检测方法研究

设计了一套用于微流控芯片分离效果检验的光学检测系统,系统使用生物落射荧光显微镜作为主要光路系统,用彩色CCD摄像头采集图像信息输入计算机,用线形灰度变换算法处理RGB24位彩色图像数据.用该系统对瓢虫翅膀、洋葱细胞、机油、聚氯乙稀颗粒和熔融玻璃管做了检测实验,分析了影响检测效果的因素.     

大型圆柱工件形位误差检测方法

采用三角法测距原理,使用高精度激光CCD位移传感器进行数据采集。针对激光CCD灵敏度高,干扰噪声容易混入测量数据中的问题,提出了一种基于小波分析的误差分离方法--运用谐波分析的思想方法和小波理论中Mallat多频率分析算法进行误差分离,经过误差分离以后的数据用人工免疫算法求出形位误差。以大型高精度油膜轴承为应用对象,研究了圆柱形工件形位误差在线测量方法。实验证明此方法精度高,操作简单,使用方便,具有很高的实用价值。     

基于图论的平面机械系统仿真

在简要介绍了图论的基本思想和方法之后,具体阐述了如何运用图论结合矢量力学的方法来建立机械系统的数学模型,并举例说明了普通三维系统数学模型的建立过程。运用该方法编写了仿真软件VECDYNA,并用其对双杆复摆系统和曲柄滑块系统分别进行了仿真分析。并将其结果与ADAMS的仿真结果进行了对比,对仿真结果进行了验证。结果表明基于图论的多体动力学研究是研究机械系统仿真的一种有效、节省资源的方法。     

基于免疫理论的仿生优化算法

提出一种新的仿生优化算法——自适应免疫克隆混合优化算法。介绍了仿生优化算法的基本思想及实现过程。以多峰值函数Camelback寻优为例,通过测试函数的计算结果,以及与基于信息熵的免疫算法和自适应免疫算法的仿真实验对比,证明了该算法对多峰值函数寻优的有效性,既可以大大减少计算量,又能改善种群的多样性,可快速达到全局最优,在优化领域具有广阔的应用前景。     

圆度误差测量中逐次逼近滤波算法的研究

在测量油膜轴承锥套内部圆度误差过程中,由于内表面有许多油槽和油孔,测量过程中产生了大量无效数据.此外测量时环境噪声和工件表面润滑液等因素都可以产生无效数据.本文提出了逐次逼近滤波的算法进行数据预处理, 用处理后的数据进行最小二乘圆度计算,实践表明取得了良好的效果.     

基于中心自动融合的多尺度可能性聚类算法

针对可能性聚类对初始化参数设置依赖性较强的问题, 提出一种基于中心自动融合的可能性聚类算法, 并证明了算法中尺度因子的多尺度性质. 该算法通过建立中心的相关性判定准则, 根据数据自身分布特点动态调整聚类数目与结构, 通过引入尺度参数实现对数据的多分辨率分析. 与传统的模糊和可能性聚类算法相比, 该算法摆
脱了对聚类数目及初始化中心或隶属度矩阵设置的依赖性, 易于控制. 人造数据和真实数据实验结果表明, 该算法能自动确定数据中不同尺度下的聚类结构, 具有识别不同大小聚类结构的能力.     

基于中心自动融合的多尺度可能性聚类算法

针对可能性聚类对初始化参数设置依赖性较强的问题,提出一种基于中心自动融合的可能性聚类算法,并证明了算法中尺度因子的多尺度性质.该算法通过建立中心的相关性判定准则,根据数据自身分布特点动态调整聚类数目与结构,通过引入尺度参数实现对数据的多分辨率分析.与传统的模糊和可能性聚类算法相比,该算法摆脱了对聚类数目及初始化中心或隶属度矩阵设置的依赖性,易于控制.人造数据和真实数据实验结果表明,该算法能自动确定数据中不同尺度下的聚类结构,具有识别不同大小聚类结构的能力.