设计了基于数字信号处理器(DSP)的热连轧自动厚度控制(AGC)实时仿真器,建立了调厚过程压下系统和变形区的动态模型．仿真时,仿真器实时并行地计算带钢和轧机的模型,计算机控制系统的控制器运行AGC软件,两者通过内存映像网实时交换数据,通过虚拟的对象实现了对AGC软件的实时离线调试．

用人工生命方法创造计算机动画,增强了计算机动画的逼真度和生动性.为了更好地控制动画的进程,指导动画角色的行动,本文将人工智能方法引入到计算机动画的创作中.提出并建立了面向自繁衍的人工鱼的认知模型,提高人工鱼的认知能力,实现基于“动物逻辑”的人工鱼高级行为控制.建立了人工鱼产生交配欲望、产卵和环境选择等预定义行为的认知模型.实验表明,人工鱼的高级行为控制器可以使人工鱼更好地适应虚拟海底环境,并顺利完成交配、产卵等生命过程

设计了基于数字信号处理器DSP的热连轧自动厚度控制(AGC)实时仿真器,建立了调厚过程压下系统和变形区的动态模型.仿真时,仿真器实时并行地计算带钢和轧机的模型, 计算机控制系统的控制器运行AGC软件,两者通过内存映像网实时交换数据,因此通过虚拟的对象实现了对AGC软件的实时离线调试

基于热轧轧机HSMM模型建立了与某钢厂实际热轧生产线相一致的虚拟生产线.以B510L钢为研究对象,分析了不同加热温度、终轧温度和卷取温度下所能获得的铁素体晶粒尺寸及相应的力学性能,并在此基础上为该钢厂提出了生产6.4 mm厚B510L带钢的最佳工艺参数

将人工生命与人工智能相结合,并应用于计算机动画的研究.在用人工生命方法生成的计算机动画中,智能生命在虚拟环境中的行为有程序员事先设定好的预定义行为,同时也有随机出现的随意性行为.以人工鱼为例,建立了智能生命随意性行为的认知模型,并利用子集搜索等技术提高搜索效率.仿真结果表明,利用认知模型,智能生命可以较好地处理某些随机事件

通过建立轧制压力模型,对常规铸轧进行了仿真计算,计算结果与实测数据相符合,从而验证了模型的合理性.在此基础上,对快速铸轧进行了虚拟仿真研究,研究结果表明:不增强铸轧辊内、外冷却能力,单纯减薄铸轧板坯厚度即可提高铸轧速度;随着铸轧速度降低与铸轧区增大以及铸轧坯厚度减薄,轧制压力峰值增大;随着铸轧辊径增大,轧制压力提高,因此铸轧机力能设计参数也要相应增大

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

通过理论分析和数值模拟的方法,研究了1873 K钢液中球状夹杂物颗粒运动过程中的受力情况.静止钢液和湍流场中,夹杂物颗粒所受的压力梯度力、虚拟质量力、Saffman力及Magnus力较小,可以忽略不计.静止钢液和均匀湍流场中,随着夹杂物颗粒尺寸的变大,颗粒所受Brown力逐渐衰减,当夹杂物颗粒直径大于20μm时颗粒所受Brown力基本不会对其运动造成影响,可以忽略不计.小于10μm的夹杂物颗粒布朗运动较为剧烈,单位质量夹杂物颗粒所受Basset力和Brown力较大,成为主导夹杂物颗粒运动的主要作用力;尺寸较大的夹杂物颗粒(直径D>50μm),Basset力、质量力和Stokes力共同作用影响夹杂物颗粒的运动、碰撞和去除

为实现无人软翼飞行器的直线航迹跟踪控制,提出一种基于模拟对象的可变增益鲁棒反步控制方法.基于模拟对象方法建立软翼飞行器的航迹跟踪误差模型,并设计了可变增益反步跟踪控制器,通过合理设计增益参数,消除了部分复杂非线性项,避免了传统反步法中虚拟量高阶导数问题,简化了控制器形式,更有利于工程实现.根据Lyapunov理论设计的鲁棒反馈补偿项,在保证稳定性的同时提高了系统的鲁棒性.将控制器应用于无人软翼飞行器平面直线航迹跟踪控制中,仿真实验表明,所设计的控制器可以实现直线航迹的精确跟踪,且具有很好的鲁棒性

《高校教育研究》：虚拟现实技术中三维建模方法的分析与研究（山东科技大学：毛文杰、曹茂永、李良）