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Varela免疫网络模型是继Jerne独特性网络模型之后的第二代网络模型,Varela免疫网络模型描述的是没有外来抗原作用时的T、B细胞因子的动态平衡关系.本文在此基础上建立了一种考虑抗原的改进的Varela免疫网络模型.然后基于这种能够在一定程度上合理描述生物免疫特性的改进Varela免疫网络模型,构造了一类与被控对象无关的免疫控制器模型.以大惯性大滞后模型为被控对象,采用仿真的方法研究了该免疫控制器的特性.仿真研究与分析表明:该免疫控制器具有一定的记忆和自学习能力,具有较好的抗纯滞后及参数自适应性能.文中将这种免疫控制器的参数变化对控制系统的影响也作了仿真研究

采用一种改进的Potts模型Monte Carlo算法,对具有Weibull尺寸分布(参数β=3.47)的晶粒组织进行了3D正常晶粒长大过程的仿真研究.仿真结果表明:整个晶粒长大过程遵循抛物线长大规律,晶粒生长指数为0.501,非常接近理论值0.5.晶粒长大过程可分为过渡阶段与准稳态长大两个阶段.Weibull尺寸分布参数β由过渡阶段的3.47逐渐演变为准稳态阶段的2.76,准稳态阶段晶粒尺寸分布参数保持β=2.76不变.晶粒的平均面数〈f〉随仿真时间的增加而增大,在准稳态阶段后期趋近于稳定数值.晶粒面数分布为Lognormal分布,最高频率面数f为10,个体晶粒面数范围为3~43

针对并联机器人在设计过程中的约束变量多、干涉情况复杂和设计周期长等问题,进行电动六自由度并联机器人结构参数设计与仿真的研究.以Stewart并联机器人为例,对并联机器人工作空间的两种求解方法进行了分析.首先利用几何法求解出其工作空间,然后提出一种基于虚拟样机技术求解其工作空间与承载能力的方法.这种方法利用Pro/E软件进行三维设计,将三维造型导入Adams软件中进行动态仿真.仿真结果表明,该方法在保证仿真结果可靠性的前提下,可避免烦琐的计算,缩短设计周期

研究了矿床三维可视化的相关技术,提出了一种实现矿床三维可视化仿真系统的框架.在Windows系统下,以VC++为开发平台,利用OpenGL三维图形库,成功地开发了矿床三维可视化仿真系统的原型,实现了三维钻孔图显示、任意地质剖面显示与矿体的真三维显示,并且支持3D旋转、平移、无级缩放等交互操作.应用某地下铁矿的数据,得出了符合实际的结果,初步验证了有关技术与系统原型的可行性

针对油泵齿轮轴特殊形状设计了齿轮轴精锻模具.通过有限元仿真和精锻实验研究了齿轮轴成形过程和金属流动规律.分析了对油泵齿轮轴精锻工艺中产生齿形角隅填充不满缺陷的原因：角隅填充是成形终了时成形载荷陡增的主要原因之一，由于齿轮轴精锻模具结构的特殊性，其强度无法满足齿形角隅填充所需高成形载荷的需要.基于角隅填充状况，提出了齿形端面斜面分流和环形槽分流，并对传统精锻工艺和两种分流锻造工艺进行了有限元仿真.分析结果表明两种分流方法均能有效减小齿形角隅填充时金属流动阻力，保证齿形良好填充，降低成形载荷，并且斜面分流优于环形槽分流.锻造实验验证了有限元仿真的准确性

设计了一种六杆柔顺机构,建立了该机构的伪刚体模型,伪刚体模型显示该机构由两个柔顺滑块机构串联而成.根据伪刚体模型对该六杆柔顺机构进行了变形分析,推导出六杆柔顺机构伪刚体模型的力-位移关系的一般理论计算公式,进而得到该机构实例的分析结果.用ANSYS软件对该设计实例进行了力-位移关系的有限元仿真分析,同时加工制造出该设计实例的实物模型并进行了实验测量.对理论计算结果、仿真分析结果和实际测量结果进行了比较,三种方法所得结果基本一致,表明了理论公式的推导与分析是正确的,仿真建模分析也是正确的,并且该实例的设计是可行的,达到了设计目的

根据能量守恒、流动和传热传质等原理及定律,建立了球团矿冷却和氧化过程的数学模型,采用三对角矩阵算法对模型进行了求解,基于VisualBasic6.0开发了仿真计算软件.依据现场实测数据对建立的数学模型进行了验证,计算值与实测值之间的最大相对误差为4.8%,说明模型正确可信.利用开发的计算软件对球团矿在环冷机内的热过程进行了仿真计算,得到了环冷机内球团料层的温度分布.仿真研究表明,冷却一段风速、料层厚度、球团粒度和环冷机机速是影响环冷机内部球团料层冷却过程的主要因素.在本文研究条件下,合理操作条件为:料层厚度550～800mm,球团粒度7～16mm,冷却一段风速1.2～2.5m·s-1,环冷机机速1.0～1.5m·min-1

为实现弹药传输机械臂中不可测参数的辨识,建立了机械臂的虚拟样机,并将其作为样本数据的来源;考虑到样本数据的连续性和平滑特性,使用函数型数据分析和函数型主成分分析对样本数据进行了特征提取,并利用提取的特征参数和待辨识参数作为训练样本对极限学习机(ELM)进行了训练.为提高极限学习机的辨识精度和泛化能力,利用粒子群算法对极限学习机的输入层与隐含层的连接权值和隐含层节点的阈值进行了优化.最后,分别利用仿真数据与测试数据对此方法进行了验证,仿真数据的辨识结果表明,优化后的极限学习机具有更高的辨识精度和泛化能力;同时,通过对比将测试数据的辨识结果代入模型中进行仿真得到的支臂角速度与测试角速度,验证了此方法的可行性和有效性