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

为降低双P型辐射管NOx排放,运用扩散式分段燃烧的低NOx均匀化燃烧技术,设计一种辐射管三级燃烧器,对其进行数值模拟,经过验证模型可靠.对燃烧器结构及运行参数进行正交试验和单因素研究.研究表明:空气预热温度、空气分级配比和空气过剩系数对出口NOx排放浓度有显著的影响,相互无交互作用;一次风量由10%增大到20%时NOx生成量由65.2×10-6增加到108.2×10-6,一次风量增加到30%以上时出口NOx体积分数增加速率趋缓;空气预热温度每增加100℃,最高燃烧温度增加约50℃,排放气体中NOx体积分数由50.9×10-6以22%、23.2%、25.3%、27.2%、27.3%和29.5%的速率增加;随空气过剩系数增加,出口NOx体积分数由82×10-6呈22.1%、1.9%、2.1%、24%和2.5%的波动增长趋势

为消除陡脉冲带来的干扰，分析了陡脉冲干扰的特点，建立了陡脉冲噪声数学模型，提出了基于变分模态分解（Variational mode decomposition, VMD）的心电信号滤波算法，提取叠加在心电信号中陡脉冲干扰分量、识别陡脉冲干扰分量并剔除陡脉冲干扰分量；为减少VMD分解层数、提高实时性并减少内存消耗，提出了心电信号预处理算法；针对医疗环境中的随机噪声伴随陡脉冲出现的情况，分析了VMD后子信号中随机噪声的特点，提出了基于VMD子信号能量估计的阈值去噪算法；利用变分模态分解的带通滤波器组特性，提出了基于变分模态分解子信号重组的QRS波群检测算法，配合滤波算法以提高心电信号特征检测精度。以添加了高斯白噪声和模拟陡脉冲干扰的MIT?BIH数据库心电信号和医疗环境中采集的心电信号为实验对象，分别实现对滤波算法和QRS波群检测算法的定量对比分析

以高超音速火焰喷枪为研究对象，采用计算流体力学软件Fluent对高超音速火焰喷涂(HVOF)过程中的焰流流场以及粒子飞行过程进行数值模拟。HVOF系统以氧气为助燃气体，煤油为燃料。研究了加入粒子前喷枪内火焰焰流温度、速度和压力分布规律，采用离散相模型计算喷涂粒子的动力学飞行行为，探究了粒子大小、注入速度、球形度对粒子飞行行为的影响。发现最佳粒子粒径范围应为30～50 μm，在此范围内粒子均匀的分布在焰流中心，且为熔融状态，更易形成结合强度较高的涂层；小粒径粒子最佳注入速度为10～15 m·s?1，中等粒径粒子最佳注入速度为5～10 m·s?1，大粒径粒子最佳注入速度为1～5 m·s?1；与球形颗粒相比，非球形颗粒具有较高的阻力系数，在飞行过程中获得更大的动能和更少的热量

硫酸烧渣作为重要的二次资源,除砷有利于提高烧渣的价值.针对某含砷硫酸烧渣预处理脱砷的问题,采用Na2S-NaOH体系浸出烧渣中的砷.首先采用单因素试验确定Na2S和NaOH的药剂用量范围,进而采用响应曲面法优化浸出工艺参数.结果显示,响应曲面法优化Na2S-NaOH体系中浸出砷的模型显著,Na2S、NaOH和温度均对砷的浸出有着重要影响,且温度越高越有利于砷的浸出,Na2S和NaOH之间存在明显的交互作用,在80℃、NaOH浓度为0.34 mol·L-1、Na2S浓度为0.12mol·L-1时,浸出后烧渣中的砷质量分数可以降低到0.08%

采用凸轮式形变试验机,压缩端面带凹槽并在凹槽里充满不同熔点温度的玻璃粉作润滑剂的圆柱形试件。为保证试验过程中整个试件温度的均匀和衡定,采用了试件保温装置。在变形温度为850°~1100℃、变形速度为5-80秒-1、变形程度(e=ln H/h)最大为ln2的条件下,实验研究了1Cr18Ni9Ti等十个钢种在高温高速条件下的变形阻力。文中叙述了金属塑性变形阻力的试验方法,分析了变形温度、变形速度、变形程度、等诸因素对变形阻力的影响规律,通过对实验数据的回归分析——非线性回归,提出在计算机控制的设定模型以及工程计算中可优先采用的变形阻力计算公式和查用图表。其表达式为:$\\sigma = {\\rm{EXP(}}\\frac{{{{\\rm{U}}_1}}}{{\\rm{T}}}{\\rm{ + }}{{\\rm{U}}_2}{\\rm{)\\cdot(}}\\frac{{\\rm{u}}}{{10}}{{\\rm{)}}^{{{\\rm{U}}_3}{\\rm{T + }}{{\\rm{U}}_4}}}{\\rm{\\cdot}}\\left( {{{\\rm{U}}_6}{{(\\frac{{\\rm{e}}}{{0.4}})}^{{{\\rm{U}}_5}}} - ({{\\rm{U}}_6} - 1)\\frac{{\\rm{e}}}{{0.4}}} \\right)$式中:T=$\\frac{{{\\rm{t}} + 273}}{{1000}}$U1~U6为系数,其值与钢种有关

利用Pro CAST软件对2400 mm×400 mm宽厚板坯结晶器建立三维动态模型,采用移动边界法实现结晶器内流场、温度场及应力场的耦合模拟.结果表明:考虑凝固坯壳的影响,下回流区位置向铸坯中心靠拢,真实反映了钢液在连铸结晶器内的流动情况.自由液面的钢液从窄面流向水口,速度先增大后减小,距水口约0.7 m处,出现最大表面流速,约为0.21 m·s-1.结晶器出口坯壳窄面中心厚度最小且由中心向两侧逐渐增大,最小厚度约为10.4 mm;受流股冲击影响较弱的宽面坯壳与窄面相比生长更均匀,宽面偏角部和中心的坯壳厚度分别为18.9 mm和27.6 mm.铸坯坯壳应力变化趋势与温度基本保持一致,表明初凝坯壳应力主要是热应力.结晶器内铸坯宽窄面上的等效应力均沿着结晶器高度下降方向呈增大趋势,铸坯角部、宽面中心及窄面中心位置的最大应力各约为200、100和25 MPa

基于欧拉-拉格朗日方法的离散相模型,针对锌液体外循环系统下连续热镀锌锅中三种不同类型的锌渣,利用数值模拟的方法计算锌锅中锌渣的浓度差分布.分析锌渣扩散得到了锌渣在带钢表面及锌锅中的运动轨迹和分布规律.结果表明:锌渣在带钢上的沉积率随着锌渣粒度的减小而升高;由于锌渣密度的差异,当锌渣直径小于80μm时,沉积率从高到低依次为悬浮渣、面渣和底渣.面渣在带钢出口后侧区域的平均停留时间最长,在该位置设置抽锌管将有利于面渣的去除;在V形区内侧区域带钢上的悬浮渣质量浓度最高,对带钢影响最大;底渣主要运动区域为锌锅底部,基本不会黏附于带钢表面,对带钢质量影响最小

用分截面组合测力辊测量了无润滑、无张力条件下冷轧合金铝带的法向应力p与切向应力τ。试验结果表明按比值τ/p定义的\摩擦系数\f的值与分布形态不仅取决于轧辊轧件的接触表面条件,还与塑性变形的条件(如l/$\\bar h$、ε等)有关。在其他条件不变时,f、fmax、f值随l/$\\bar h$增加而增大。为了深入认识影响f变化的原因,引入了界面摩擦水平f*。f与f*之差反映了变形几何条件等因素的影响。沿接触弧上f的分布具有由入、出口的较高值下降到中性点为零的总趋势,而且下降的速率是变化的。一般具有\快速下降——平缓变化——快速下降\的形式,其中平缓变化段随l/$\\bar h$增加而增大。在统计分析试验结果的基础上给出了接触弧上f分布的模型,将它用于压力分布与轧制力的计算,可以提高计算精度,使理论更加严密。轧件与轧辊接触界面上的正应力p、切向摩擦力τ以及摩擦系数f(由f=τ/p所定义)的分布规律是重要的边界条件。在冷轧薄板的条件下,由于变形一般比较均匀,数学力学的初等解析解的假设条件与实际情况比较接近,这时所取用的边界条件对轧制压力P、应力状态系数n;以及前滑Sh等项理论解的精度有很大的影响。尽管已经进行了很多关于边界条件的研究工作,但关于界面上摩擦规律的认识还不很清楚。因此迄今为止的理沦计算仍基于一些简化的边界条件假设上,使计算的结果与实际的偏离较大。本工作的重点是对冷带轧制接触界面上的摩擦规律作一些探讨

为解决机器人末端负载的时变性给高速运动的机器人带来控制精度降低的问题，研究了参数差值法、力矩求解法、全局参数辨识法的机器人末端负载动力学参数辨识的方法，以提高末端负载的辨识精度.得到的负载动力学参数用于动力学控制以提高机器人动态精度.通过建立拉格朗日动力学线性辨识模型，以最优激励轨迹进行实时数据采集，采样数据经过低通滤波及中心差分的处理后，代入相应的负载辨识方程式，并用加权最小二乘法解决线性方程组，可辨识到不同负载的动力学参数.实验验证了负载辨识方法的可行性