系统运用材料物理学、弹性力学、热力学、工程测试技术的理论知识以及有限元数值仿真、实验分析等方法,研究高温应变片热输出误差的影响因素并得出补偿修正模型.首先根据材料电阻温度效应理论及热膨胀理论研究了高温应变片热输出的耦合特性,建立耦合作用下高温应变片的热输出模型,得到了构件、胶层和应变片三者耦合作用下应变片热输出的理论表达式;然后根据材料的电阻温度效应推导出不同栅丝材料的电导率参数,利用有限元仿真得到不同材料栅丝的热输出特性,选择其中的两种栅丝材料作为本文的研究对象得到其在耦合作用下的热输出并与实验数据对比,相对误差小于7%.最后基于理论模型和实验结果,建立了高温应变片热输出补偿模型,补偿修正后结果与理论值误差在9%以内,补偿效果良好

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研究了含有大范围参数不确定性离散时间被控对象的加权多模型自适应控制问题(包括模型集构建和加权算法分析).通过构建含有自校正模型和多个固定模型的模型集覆盖并逼近被控对象,在模型输出误差可分的前提下,采用基于模型输出误差性能指标的加权算法,并依据固定模型中是否包含真实被控对象模型的不同情形分析加权算法的收敛性.在权值收敛的前提下,利用虚拟等价系统理论,分析了参数未知线性时不变和参数跳变的情形,在不依赖于特定局部控制算法的基础上,证明了此种模型集构建下的加权多模型自适应控制系统的稳定性和收敛性,放宽了先期加权多模型自适应控制系统稳定性分析中关于模型集构建的约束条件.最终,通过计算机MATLAB仿真,验证了此类加权多模型自适应控制系统的收敛性和闭环稳定性

以次生硫化铜矿粉为原料，添加黏结剂、氯化钠制备矿粒，并借助CT扫描技术、图像处理及三维重构方法，开展了单个矿粒浸出试验，探究了溶浸前后矿粒内部的孔隙变化；运用COMSOL Multiphysics模拟仿真软件，构建了溶液在孔隙通道中流动的仿真模型。结果表明：经过一周时间的溶浸，矿粒内部孔隙的数目、平均体积、平均表面积及孔隙平均等效直径分别增长了99%、151%、223%和90%，孔隙率增长了4倍，孔隙连通度增长了近2倍。在孔隙通道较狭窄的区域和底部区域，溶液的流速、压力急剧增加，对矿粒结构的稳定性产生较大影响

研制了一种无机材料构成的验电标识,放置在导线周围,通过电场驱动电子的运动,促进载流子复合,进而使材料发光,从而判断带电情况,其作为验电标识使用非常便捷.选取了氮化镓GaN材料进行研究,以GaN、InGaN等材料为基础,通过溶胶凝胶法、气相外延等方法制备接触层、基片层、材料层等结构,进而获得了验电标识,该验电标识的发光层是具有多量子肼结构的纳米棒阵列.然后对其进行了电学光学性能参数测试,获得了有关特性曲线,通过Ansoft-maxwell有限元软件进行仿真,分析材料在特高压输电线路周围的电场分布,通过试验分析验电标识发光所需求的电磁环境.最后模拟导线现场进行测试.研究表明,该低场致发光特性的验电标识具有发光功耗低,发光明显等优点,其处于所在区域的电场强度达到1.2×106V·m-1以上时,可激发发光,此时所注入电流约为1.1 mA.通过仿真和试验分析可知带电特高压输电线路周围的空间电场强度满足验电标识发光指示的要求,同时空间杂散电流和材料本身的电容效应提供注入电流.该验电标识通过材料本身发光特性来指示带电状态,安装在距离特高压导线轴线13 cm及以内的范围即可实现验电,通过封装具有较好的耐候性能,同时避免了复杂的电路装置验电存在易受电磁干扰,可靠性差等问题

针对非结构环境下高速公路绿篱修剪机器人手臂实时准确避障问题, 提出一种基于扰动人工势场法的避障路径规划解决方法.根据绿篱隔离带与障碍物分布情况, 设计智能修剪机器人执行机构, 构建包络障碍物简化模型, 分析机械臂与障碍物的碰撞条件, 求解机械臂在修剪过程中的避碰空间.引入斥力场调节策略来优化势场模型, 建立斥力场扰动机制调整斥力影响方式, 消除传统算法中的局部极小点、目标不可达等现象.在避碰空间内, 应用扰动人工势场法对机械臂进行路径规划仿真, 仿真结果表明, 机械臂跳出局部极小点, 灵活顺利避障, 成功抵达目标点, 验证了该方法的有效性和可行性

对骨切削研究中的骨切削数值仿真本构模型、骨切削手术工艺及机理等方面进行了综述, 着重介绍了切削参数对骨切削的影响、骨切削刀具设计等, 并对医学领域新兴的超声骨切削技术进行了介绍和分析.最后得出应从以下方面完善骨切削研究: (1)骨切削数值仿真的本构模型有待开发; (2)构建系统的骨材料切削理论以解释骨材料切屑形态的切削机理; (3)骨材料切削刀具的开发需要进一步深化; (4)超声骨切削由于安全性高、损伤小、愈合快的特点将成为未来临床骨切割操作的发展方向和趋势

《真实的高度》ppt课件3_真实的高度3

针对经典人工蜂群算法收敛速率较慢,后期易陷入局部最优解的不足,本文将粒子群算法中\全局最优\的思想引入到人工蜂群算法的改进过程,从而形成了一种新的人工蜂群改进算法——粒子蜂群算法.首先,提出了趋优度的概念,用来衡量引领蜂在有限次迭代过程中向全局最优解靠近或远离的程度,趋优度值可以评价个体的\发展潜力\,趋优度值越低的个体,越需要增大变异的程度,以便找到质量更优的解.其次,专门设计了一种新的蜜蜂群体——粒子蜂,在引领蜂变异阶段根据趋优度的大小将引领蜂变异为侦查蜂和粒子蜂,粒子蜂的出现在很大程度上增加了种群的多样性,拓展了算法的搜索范围.然后,通过粒子蜂群算法种群序列是一个有限齐次马尔科夫链和种群进化单调性的分析,验证了本文所提算法的种群序列依概率1收敛于全局最优解集.最后,将本文所提算法应用于多个常见测试函数,并与经典蜂群算法、近年其他文献改进蜂群算法进行了仿真对比研究,仿真结果表明本文所提算法确实加大了种群的分散度、扩宽了搜索范围,从而具有更快的收敛速度和更高的寻优精度

《真实的高度》ppt课件2_真实的高度