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将微粒群优化(PSO)算法应用于3D打印喷头温度检测系统的非线性特性校正. 在温度传感器特性无法准确获取的情况下,给出了基于PSO算法和逆模型实现非线性特性的线性化校正的一般实现思路和步骤. 首先对采集到的样本进行特征分析,提炼出温度传感器非线性特性的逆模型,再利用PSO算法对逆模型中未知参数进行优化求解,从而实现了3D打印喷头温度非线性特性的线性化校正. 最后,对3D打印喷头温度检测系统进行了实验研究,对比了逆模型的PSO参数优化求解和Matlab曲线拟合求解的实验结果,验证了本文基于PSO的喷头温度非线性特性的线性化校正方法的可行性,并可以扩展到一般非线性传感器的线性化校正应用中. 相似文献
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为了研究在激光熔覆修复工艺中,激光扫描速率对最终形成的熔覆层性能的影响,采用同步送粉法,利用激光熔覆工艺在QT500球墨铸铁上制备了不同扫描速率下的镍基合金熔覆层样本;利用金相显微镜观察熔覆层的显微金相,并使用显微硬度计对熔覆层显微硬度进行了测定与分析,取得了熔覆层样品的硬度、显微金相组织以及样品稀释率等数据。结果表明,在其它条件不变下,随着激光扫描速率的增加,熔覆层组织更加致密、均匀,熔覆层的平均显微硬度得到了显著提高;以激光功率为1.9kW、扫描速率为5mm/s、光斑直径为4mm等参量得到的熔覆层组织与性能最优。此研究对激光熔覆表面强化工艺中合理选择工艺参量提供了理论依据。 相似文献
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利用ANSYS有限元仿真软件,针对复合材料的高温熔融沉积(Fused Deposition Modeling,FDM)打印喷头进行了物理建模以及温度场仿真,为解决3D打印喷头由于受热不均引起的喷头堵塞,从而导致产品的翘曲变形、不光滑等问题提供了帮助。针对已有的喷头形状,选择铝合金、不锈钢、紫铜、钨等材料进行了温度场仿真。结果表明:不锈钢和紫铜材料的喷头温度均在200℃以上,满足ABS所需的170℃以上熔融温度,较好地符合了要求;而铝合金以及钨则存在温度区间低于170℃的区域,易造成喷头的凝固堵塞。在此基础上,对喷头形状进行了尺寸形状的优化,通过增加薄壁区的厚度,使喷头的温度分布更加合理,避免应力集中,防止喷头薄壁处变形、堵塞等。 相似文献
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针对昏暗光线及复杂背景下人脸特征提取效果易受环境因素干扰影响的问题,在进行人脸图像预处理过程中引入双边滤波处理,进一步研究基于自商图像理论的人脸图像光照干扰抑制方法; 结合HOG特征较好的全局性以及SIFT特征对复杂背景影响较好的适应性,提出一种基于HOG-SIFT融合优化的多人脸特征提取方法. 试验结果表明,该方法可有效实现昏暗光线环境及复杂背景下多人脸特征提取功能. 相似文献
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针对基本遗传算法在机器人路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,提出一种改进的遗传算法. 在适应度函数中增加带有惩罚项的平滑度函数; 引入精英保留机制,保留每一代最优个体; 自适应调整交叉概率和变异概率,使交叉概率和变异概率随进化次数变化而变化. 利用MATLAB在两种障碍物地图中与其他两种算法进行仿真对比分析,实验结果表明,改进后的算法在路径规划的应用中有效减少了机器人的转弯次数,提高了逃离局部最优路径的能力,寻优能力更强. 相似文献
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根据碳纤维复合材料(carbon fiber reinforced polymer,简称CFRP)的层合结构和电各向异性,提出一种基于A-Φ(矢量磁位-标量电位)的电磁有限元数值分析方法。采用COMSOL多物理场仿真软件对数值方法实现并建立各向异性复合材料层合板分析模型,利用仿真得到感应出的涡流密度在平面和厚度方向的分布规律,以及复合材料板铺层方向、裂纹缺陷以及激励电流频率对涡流线圈阻抗幅值和相位的影响,并通过实验进行了验证。结果表明,一定范围内裂纹缺陷越大、频率越高,线圈阻抗变化就越大,涡流检测效果更好,且正交铺层复合材料板的检测效果明显优于单向铺层复合材料板。 相似文献
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本文提出了将微粒群优化(PSO)算法应用于模糊控制器的参数优化设计中,针对常用的工业对象模型进行了仿真实验,仿真结果表明基于微粒群算法优化模糊控制器参数可以获得满意的控制效果,PSO算法为模糊控制器的设计提供了一种的新的思路. 相似文献
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以纤维增强树脂基复合材料为研究对象,该材料由碳纤维和聚乳酸高分子材料复合而成。利用ANSYS CFX软件模块,对复合材料的流体状态和压力场进行了数值仿真,探究了以熔融沉积(FDM) 3D打印工艺制备纤维增强复合材料的流动特性和打印机理。首先,结合纤维增强复合材料的流动和受力规律,建立了打印流道及复合材料的三维模型;其次,描述了用于数值仿真复合材料的参数,得到了纤维增强树脂复合材料熔融成型时内部流场状态和界面压力分布,并进行了分析讨论;最后,通过实验验证了3D打印用于纤维增强树脂复合材料成型制造的可行性。研究结果为纤维增强树脂基复合材料的3D打印应用提供了必要的仿真与实验基础。 相似文献
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针对非线性系统逆模型的学习问题,提出一种基于贝叶斯-高斯神经网络(BGNN)的设计方法.BGNN模型的训练分为两个步骤,首先利用群智能优化算法进行BGNN的离线结构训练:然后用训练好的BGNN模型在线整合历史数据,进行非线性系统逆模型的获取.对水轮发电机组非线性系统进行了BGNN逆模型的仿真,结果表明了BGNN逆模型设计方法具有结构简单、在线辨识效果好等优点,适于非线性离散系统的逆模型设计. 相似文献