驾驶员方向控制模型圆弧式预瞄算法的研究

在传统的预瞄算法中,预瞄位置的确定需要大量坐标变换,影响运算速度;且通过线性插值计算预瞄点坐标和路径方向,会使预期路径方向在路径点处不连续,导致人-车-路闭环系统仿真出现振荡.为此,本文中提出一种无需坐标变换的圆弧预瞄位置确定算法,并通过三次埃尔米特插值实现对局部路径的光滑处理.仿真结果表明:该算法效果良好,运算速度较快;且采用三次埃尔米特插值代替线性插值,可有效缓解闭环系统仿真振荡.     

"准拉格朗日法"和"欧拉法"的数学一致性与三次插值函数算法时间积分方案

从预报方程组通式和欧拉算符出发,用泰勒级数展开,推导出时空间微商余项为二阶、四阶完全预报方程组.可以证明,同阶时空间微商余项的准拉格朗日法和向前差分欧拉法时间积分方案,具有相同的物理意义和数学一致性,相比之下,传统中央差欧拉法时间积分方案是"简单格式"与"增大不可预测计算误差"并存.进而讨论用"三次插值函数"实现二阶时空间微商余项准拉格朗日法、或同阶向前差分欧拉法(可"二选一"),它们应该分别替代"双线性插值"准拉格朗日法和传统时空间中央差欧拉法,因前二者时空间微商余项及计算精度高于后二者.所以,三次插值函数算法可将准拉格朗日法和欧拉法时间积分方案、以及CFL判据统一起来.由于三次插值函数具有对原函数"变量场"的数学定律"收敛性"和二阶可导"最优性",且一次"三次插值函数"运算,即具对网格变量场二阶可导拟合"等价性":不仅拟合变量场斜率、还拟合其曲率和挠率.并因周期"三次插值函数",可作全球变量场"三次插值函数"二阶可导拟合,实现全球"三次"数值模式,并且可按变量场曲率判断,作变量场局域或单点平滑,保持"三次"模式时间积分的稳定性.     

基于粒子群算法的码垛机器人时间轨迹优化研究

阐述了码垛机器人的工作路径,根据D-H参数及机器人各关节坐标变换图进行运动学正逆解。应用Matlab对机器人码垛任务进行关节空间和笛卡尔空间轨迹规划。兼顾脉动连续性和减小计算量两方面要求,应用POS优化算法,考虑运动约束,并满足最大速度约束条件下对码垛机器人一个码垛周期的3-5-3次多项式轨迹最优时间求解,解决了多项式轨迹规划阶次高,运算量大,且没有凸包性的特点。     

苏通大桥GPS网观测时间对基线精度的影响

选择苏通大桥首级GPS控制网桥轴线附近的几条跨江基线为研究对象,分析基线精度随观测时间的变化情况。将连续24 h观测数据按1 h间隔累积并进行基线解算,认为基线精度并不会随观测时间的过多增加而有明显提高。将24 h观测数据分别按4、6、8 h进行分段基线解算和分析,认为选择较好的观测时段和较短的观测时间,同样可以达到连续24 h观测的效果。研究观测时间的选择对基线精度的影响,对合理安排GPS网复测和提高工作效率有一定的借鉴意义。     

列车气动试验数据场插值方法研究

试验数据场插值方法是列车气动试验数据可视化研究的重要内容之一,本文根据列车气动试验数据场的特点,在深入探讨试验数据场四边形网格划分算法和等参变换的区域映射插值算法的基础上,提出了数据场网格划分和区域映射相结合的插值方法。这种插值算法对分布于列车自由表面的曲面域气动试验数据场插值很有效,具有插值精度较高、算法简单、容易编程等优点,将这种方法应用到列车气动试验数据可视化系统中,进一步证实了该方法所具有的优越性。     

应用曲率参数的B样条曲线插值方法

本文提出了一种新的用于解决三次Ｂ样条曲线插值问题的边界条件构造法，即“构造曲率法”。与目前常用的几种边界条件构造法相比，该方法不要求已知端点的导数值，而且克服了重顶点法所具有的端点曲率唯一为零及计算量增大等缺点，同时，通过调整引入的曲率参数，可改变曲线的端部形状，使之合乎设计要求。文章最后给出了应用实例。     

线化及插值摄动法求解强非线性保守系统振动问题

用插值摄动法和线化摄动法相结合的方法求解了一类保守系统的强非线性振动问题，有较好的精度，并优于改进的L-P法。     

利用折半查找和拉格朗日插值算法计算机车牵引/制动包络线的方法

提出了一种利用折半查找算法查找电机转速数据,在查找不成功时再使用拉格朗日插值算法计算机车牵引制动电机转矩值的方法,通过将此算法与经典电机特性包络线计算算法在计算精度和时间复杂度上进行对比分析,验证了该算法的性能较经典计算方法计算精度更高,而时间复杂度又在可接受范围内。     

基于小波包振动谱图的柴油机在线故障诊断方法

柴油机是舰船的主要动力装置,针对传统故障诊断方法不能有效提取柴油机故障特征和实现在线诊断的缺点,提出一种基于小波包振动谱图像的柴油机在线故障诊断新方法.该方法首先用小波包对采集到的柴油机振动信号进行分析生成小波包振动谱图;然后利用双线性内插值方法对生成的振动谱图进行数据降维,对降维后的振动谱图进行灰度共生矩阵纹理特征参数提取;最后用分类器对特征参数进行识别,完成故障诊断.将该方法应用于柴油机气门间隙的故障诊断实例中,结果表明,基于小波包振动谱图像的柴油机在线故障诊断方法能快速高效的诊断出气门间隙故障,识别准确率高达99.17％,仅耗时0.24 s,为内燃机故障在线诊断探索了一条新途径.     

基于小波包振动谱图的柴油机在线故障诊断方法

柴油机是舰船的主要动力装置,针对传统故障诊断方法不能有效提取柴油机故障特征和实现在线诊断的缺点,提出一种基于小波包振动谱图像的柴油机在线故障诊断新方法.该方法首先用小波包对采集到的柴油机振动信号进行分析生成小波包振动谱图;然后利用双线性内插值方法对生成的振动谱图进行数据降维,对降维后的振动谱图进行灰度共生矩阵纹理特征参数提取;最后用分类器对特征参数进行识别,完成故障诊断。将该方法应用于柴油机气门间隙的故障诊断实例中,结果表明,基于小波包振动谱图像的柴油机在线故障诊断方法能快速高效的诊断出气门间隙故障,识别准确率高达99.17%,仅耗时0.24 s,为内燃机故障在线诊断探索了一条新途径。