针对特厚板再结晶型轧制，板坯中心难以变形导致心部晶粒粗大的问题，使用Q345B钢，采用有限元方法建立了特厚板轧制的仿真模型，以研究在特厚板轧制过程中引入厚度方向上的温度梯度对钢板心部应变的影响，并与传统均温轧制进行对比，预测了两种温度场条件下奥氏体再结晶的晶粒尺寸.采用大试样平面应变实验对模拟结果进行验证.研究结果表明，温度梯度轧制有利于增加坯料心部应变量，最大增加了61.35%.计算和实验结果显示温度梯度轧制可以减小特厚板心部晶粒尺寸，晶粒度级别提高了一个等级，说明该工艺对提高特厚板中心区域性能有利

针对轮船螺旋桨清洗时因空间结构曲面复杂而难清理的问题,设计一种搭载于水下吸附式机器人载体上的射流超灵巧机械臂(hyper-dexterous manipulator,HDM)清洗装置.结合无骨架类生物肌肉高自由度特点构建超灵巧机械臂结构,采用虎克铰接的连接方式替换相邻关节连接处的柔性构件,兼顾了高压水射流承载压力高的特点.运用几何分析法对单端机械臂进行正逆运动学建模,基于多关节连杆变换通式推导出基于等圆弧假设下的机械臂模型,进而得出其多关节驱动空间与操作空间的映射关系.仿真实验和物理实验对比结果表明,所设计的机械臂能够达到期望的操作空间位姿,并能在加载实验下保证一定的鲁棒性

针对已有移动自组网容量、延迟闭解分析在移动模型方面的局限性，提出了新的概率理论框架，将无记忆的独立同分布移动模型推广至更为真实的满足特定记忆条件的随机路径点移动模型，解决了局部移动方式带来的一系列复杂概率描述问题.对多副本两跳中继算法进行了研究，得出该中继模式下基于随机路径点移动模型的移动自组网的容量、延迟上限的精确闭解表达式.仿真实验结果证明了该概率理论框架的有效性及闭解表达式的准确性

滚动轴承局部故障振动信号中的周期性冲击是识别故障的关键特征.形态分量分析在由多种形态原子组成的过完备字典基础上提取信号中的不同形态成分,基于这种思想提出了一种基于新型过完备复合字典的形态分量分析方法.依据滚动轴承故障振动信号中分量间的形态差异性,改进字典后该方法可以更具针对性地提取出包含故障特征的冲击分量,配合包络谱分析准确提取故障特征频率,诊断滚动轴承局部故障.对比基于快速谱峭度法的轴承故障诊断方法,该方法可以避免人为选择共振带产生的不准确性和非最优问题,提高了故障诊断效果.通过轴承仿真信号和故障实验信号分析验证了该方法的有效性

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

针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义

介绍了一种基于系统特征数据的控制器设计算法.该算法仅根据被控对象的输入、输出采样数据,按照卷积定理计算出被控对象的单位脉冲响应作为系统的特征数据;在控制量约束条件下,根据特征数据以最速响应为控制目标规划出输出参考数据和最速控制律;然后根据控制目标和最速控制律的要求计算出理想控制器的特征数据;最后,根据控制器的特征数据辨识出线性控制器参数.仿真结果表明,控制结果具有最速参考控制的特征

在陡脉冲发生器电路中,杂散参数不仅影响输出波形,还影响着系统的稳定和电路元器件的安全.为了提高输出波形的质量,抑制输出脉冲的振荡,保证元器件长期可靠的运行,需要对电路中杂散参数进行有效的分析和补偿.本文通过对脉冲的实际输出波形进行分析,建立了陡脉冲发生器电路的杂散参数模型,总结出一种分析和补偿陡脉冲发生器电路中杂散参数的方法.模型的仿真结果精确地反映了实际波形,加入补偿环节后的电路实现了输出波形的无过冲

针对一类具有空间不均匀性的辨识和回归问题，提出了基于小波分析的极限学习机方法.从多分辨率分析的思想出发，构造一簇紧支撑正交小波作为隐层激活函数，并利用改进的误差最小化极限学习机训练输出层权重，避免了新加入高分辨率子网络后的重新训练.同时，由一维多分辨分析的张量积构造了二维多分辨小波极限学习机.进而通过脊波变换将小波学习机扩展到高维空间，对脊波函数的伸缩、方向和位置参数进行优化计算.对具有奇异性的函数仿真结果证明，与标准极限学习机相比，小波极限学习机由于其聚微性能在极短的训练时间内更好地逼近目标.一些实际基准回归问题上的测试验证了脊波极限学习机在其中大部分问题上达到更高的训练和泛化精度

针对一类具有下三角结构的单输入单输出不确定非线性系统,研究其稳定控制问题.提出一种结构简单、收敛速度可控以及抗扰性能良好的基于Backstepping方法的串级主动补偿控制策略,实现了闭环系统的渐近稳定控制.为解决闭环系统中不确定非线性未知问题,设计一种新的观测器,使得这种观测器能够实时跟踪闭环系统的不确定非线性.通过引入奇异扰动性理论,给出了闭环系统稳定性分析.仿真实验结果验证了该控制方法的有效性