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本發(fā)明公開(kāi)了一種數(shù)控機(jī)床實(shí)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析方法，包括 1)利用仿真軟件生成隨機(jī)值序列，并選擇采樣率以獲得感興趣的頻帶范圍；2)加工凸臺(tái)試件，使得試件表面生成的斷續(xù)切削寬度符合上述隨機(jī)值序列，從而得到對(duì)數(shù)控機(jī)床產(chǎn)生結(jié)構(gòu)隨機(jī)沖擊的激勵(lì)；3)在數(shù)控機(jī)床的各部件上布置傳感器，以獲取機(jī)床結(jié)構(gòu)振動(dòng)響應(yīng)信號(hào)；4)切削凸臺(tái)試件，完成結(jié)構(gòu)模態(tài)激勵(lì)；5)選定振動(dòng)響應(yīng)幅值較大的測(cè)點(diǎn)作為基準(zhǔn)點(diǎn)，按基于多參考最小二乘復(fù)頻域法(LSCF)辨識(shí)得到機(jī)床結(jié)構(gòu)模態(tài)參數(shù)。本發(fā)明可以在無(wú)需外加激勵(lì)條件下，通過(guò)加工特定試件完成對(duì)數(shù)控機(jī)床激振，完成模態(tài)測(cè)試，大大降低模態(tài)實(shí)驗(yàn)的激振成本和減小激振所造成的損失。

研究背景及挑戰(zhàn): 高精度無(wú)縫位置服務(wù)是智慧生活的關(guān)鍵技術(shù)之一, 也是實(shí)現(xiàn)以人為中心的智能情境感知技術(shù)基礎(chǔ)。然而, 復(fù)雜城市峽谷(高樓、天橋、隧道)地區(qū)連續(xù)導(dǎo)航、室內(nèi)外高精度無(wú)縫定位由于衛(wèi)星信號(hào)頻繁受到阻隔、室內(nèi)布局動(dòng)態(tài)變化等因素,實(shí)現(xiàn)連續(xù)高精度全空間定位存在諸多挑戰(zhàn)。 本科研團(tuán)隊(duì)研究?jī)?nèi)容: 基于團(tuán)隊(duì)在 Wi-Fi, ZigBee, INS、圖像、超聲波、聲音、RFID 等多種定位技術(shù)科研成果,研發(fā)高精度、低功耗、低成本、易部署的多源融合定位云平臺(tái),提供全時(shí)空位置服務(wù)及用戶(hù)行為挖掘服務(wù)平臺(tái)。 融合定位云平臺(tái)體系框架 全時(shí)空定位服務(wù)平臺(tái)上下文 突破彈性導(dǎo)航軟硬件架構(gòu)及理論體系 基于因子圖多源融合定位算法 科研基礎(chǔ): 國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目“自適應(yīng)導(dǎo)航軟硬件技術(shù)”、高精度高魯棒性室內(nèi)定位關(guān)鍵技術(shù)及裝置研究(863)、無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)研究(NSFC)、基于眾包和群智計(jì)算的室內(nèi)無(wú)線(xiàn)定位理論和方法 (NSFC)、自適應(yīng)室內(nèi)無(wú)線(xiàn)信號(hào)變化的低代價(jià)高精度定位技術(shù)研究(NSFC)等項(xiàng)目的支持下,已完成全時(shí)空融合定位云平臺(tái),以及用戶(hù)行為挖掘大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)。   科研成果: 1中國(guó)衛(wèi)星導(dǎo)航定位科技進(jìn)步一等獎(jiǎng) 2 獲UbiComp交通模式識(shí)別比賽冠軍 3獲阿里巴巴天池世界比賽冠軍 4 制定國(guó)家實(shí)時(shí)定位標(biāo)準(zhǔn)6項(xiàng) 5 發(fā)表中科院一區(qū)頂級(jí)SCI期刊論文 10 篇 6 獲得國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利授權(quán) 20項(xiàng),申請(qǐng)國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利 32項(xiàng) 7 國(guó)際 IPIN2016 室內(nèi)定位比賽第3名   成果應(yīng)用案例: 華為、三星、中國(guó)電信集成、華大電子、22所等

南京工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院史本云教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合香港浸會(huì)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系與中國(guó)疾病預(yù)防控制中心寄生蟲(chóng)病預(yù)防控制所（國(guó)家熱帶病研究中心）共建的智能化疾病監(jiān)控聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，及時(shí)搜集疫情相關(guān)信息，追蹤相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用多源異構(gòu)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的傳染病學(xué)模型和分析方法，針對(duì)武漢（新冠肺炎發(fā)源地）、北京、天津（京津冀地區(qū)）、深圳（粵港澳大灣區(qū)）、杭州和蘇州（長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)）6座典型城市，開(kāi)展了新冠肺炎疫情的回顧性分析和趨勢(shì)預(yù)判，精準(zhǔn)評(píng)估了不同復(fù)工場(chǎng)景下的疫情風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)損失。該研究針對(duì)新冠肺炎疫情發(fā)展期、控制期和恢復(fù)期的不同階段，以及不同城市的傳播特點(diǎn)（本地傳播為主/輸入病例為主），綜合考慮了各個(gè)城市內(nèi)不同年齡段的人口分布和不同人群（如學(xué)生、上班族和老人）的接觸強(qiáng)度、接觸時(shí)長(zhǎng)等，設(shè)計(jì)了居家場(chǎng)所、學(xué)校場(chǎng)所、工作場(chǎng)所和公共場(chǎng)所4種主要接觸場(chǎng)景。通過(guò)結(jié)合城市間的人口流動(dòng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的傳染病動(dòng)力學(xué)模型，對(duì)不同城市不同干預(yù)手段下的疫情走勢(shì)進(jìn)行了評(píng)估。在此基礎(chǔ)上，研究人員結(jié)合不同城市的GDP增長(zhǎng)預(yù)期和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，基于對(duì)未來(lái)數(shù)日各城市疫情走勢(shì)的研判，對(duì)下一階段有序推動(dòng)恢復(fù)正常生產(chǎn)提出了若干建議并進(jìn)行了相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估。據(jù)悉，該研究成果和建議已經(jīng)通過(guò)國(guó)務(wù)院參事提交國(guó)家相關(guān)部門(mén)。

本發(fā)明提供了一種模態(tài)頻率對(duì)質(zhì)量的靈敏度分析方法，構(gòu)造結(jié)構(gòu)導(dǎo)納矩陣并獲得前ｍ階模態(tài)頻率，從結(jié)構(gòu)第一個(gè)節(jié)點(diǎn)開(kāi)始添加質(zhì)量攝動(dòng)項(xiàng)，將加速度導(dǎo)納信息代入矩陣修正公式形式獲得攝動(dòng)后的加速度導(dǎo)納，提取結(jié)構(gòu)的頻率信息，獲得結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率對(duì)質(zhì)量的靈敏度，按照節(jié)點(diǎn)順序改變質(zhì)量攝動(dòng)點(diǎn)位置獲得對(duì)應(yīng)得靈敏度，從而獲得整個(gè)結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率對(duì)質(zhì)量的靈敏度。本發(fā)明方法首先通過(guò)有限元計(jì)算獲得結(jié)構(gòu)的加速度導(dǎo)納，當(dāng)結(jié)構(gòu)質(zhì)量發(fā)生攝動(dòng)時(shí)，利用矩陣變換公式無(wú)需有限元二次計(jì)算，只需要初始的加速度導(dǎo)納信息進(jìn)行數(shù)值計(jì)算即可獲得攝動(dòng)后的加速度導(dǎo)納，簡(jiǎn)化計(jì)算效率，更加方便，實(shí)現(xiàn)了基于加速度導(dǎo)納對(duì)質(zhì)量的靈敏度快速計(jì)算方法，具有實(shí)際工程意義。

本發(fā)明提供了一種柔性桁架結(jié)構(gòu)基于剛度影響的重分析方法，首先基于有限元分析獲得柔性平面桁架位移頻響函數(shù)，構(gòu)造位移頻響矩陣，當(dāng)某一單元的彈性模量發(fā)生改變時(shí)，確定全局總剛度矩陣變化量，基于矩陣修正公式，根據(jù)初始位移頻響矩陣快速獲得修正后的結(jié)構(gòu)響應(yīng)，完成頻響動(dòng)態(tài)重分析求解。因此，無(wú)需進(jìn)行多次有限元計(jì)算，利用初始的頻響動(dòng)態(tài)響應(yīng)信號(hào)及明確結(jié)構(gòu)的局部剛度變化，即可完成剛度攝動(dòng)后結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)分析，簡(jiǎn)化計(jì)算效率，更加方便，具有實(shí)際工程意義。

本發(fā)明提供了一種基于質(zhì)量影響的快速靈敏度分析方法，構(gòu)造速度導(dǎo)納矩陣，并獲得前m階模態(tài)頻率，從結(jié)構(gòu)第一個(gè)節(jié)點(diǎn)開(kāi)始添加質(zhì)量攝動(dòng)項(xiàng)，將速度導(dǎo)納矩陣代入矩陣修正公式獲得攝動(dòng)后的速度導(dǎo)納矩陣，辨識(shí)結(jié)構(gòu)的頻率，獲得結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率對(duì)質(zhì)量的靈敏度，按照節(jié)點(diǎn)順序改變質(zhì)量攝動(dòng)點(diǎn)位置，重復(fù)前述步驟獲得對(duì)應(yīng)得靈敏度，從而獲得整個(gè)結(jié)構(gòu)模態(tài)頻率對(duì)質(zhì)量的靈敏度，繪制靈敏度曲線(xiàn)。本發(fā)明當(dāng)結(jié)構(gòu)的質(zhì)量發(fā)生變化時(shí)，利用矩陣變換公式無(wú)需進(jìn)行有限元再次計(jì)算，只需要初始的速度導(dǎo)納信息進(jìn)行數(shù)值計(jì)算即可獲得攝動(dòng)后的速度導(dǎo)納，簡(jiǎn)化計(jì)算效率，更加方便，實(shí)現(xiàn)了基于速度導(dǎo)納對(duì)質(zhì)量的靈敏度快速計(jì)算方法，具有實(shí)際工程意義。

本發(fā)明公開(kāi)了一種考慮力載荷的板結(jié)構(gòu)屈曲溫度分析方法，計(jì)算考慮熱效應(yīng)的結(jié)構(gòu)線(xiàn)性剛度矩陣和熱應(yīng)力剛度矩陣，計(jì)算板結(jié)構(gòu)在力載荷作用下的結(jié)構(gòu)位移；建立考慮結(jié)構(gòu)變形的板結(jié)構(gòu)線(xiàn)性剛度矩陣和非線(xiàn)性剛度矩陣，計(jì)算給定熱載荷作用下的結(jié)構(gòu)熱應(yīng)力剛度矩陣；計(jì)算結(jié)構(gòu)屈曲因子，計(jì)算得到板結(jié)構(gòu)此時(shí)的屈曲溫度；計(jì)算所得屈曲溫度和給定熱載荷的誤差值，若誤差值在容許值范圍內(nèi)，則得到板結(jié)構(gòu)最終的屈曲溫度等于所得屈曲溫度，否則將所得屈曲溫度作為新的給定熱載荷，并更新對(duì)應(yīng)溫度的結(jié)構(gòu)材料參數(shù)，重新計(jì)算直至最終獲得考慮力載荷的板結(jié)構(gòu)屈曲溫度。本發(fā)明能夠有效提高復(fù)雜環(huán)境下板結(jié)構(gòu)屈曲溫度分析精度。

因其廣闊的工業(yè)應(yīng)用范圍和越來(lái)越高的精度、效率要求，DC-DC變換器系統(tǒng)已經(jīng)引起電氣工程師和控制工程師的廣泛研究和關(guān)注。DC-DC變換器系統(tǒng)本身固有的非線(xiàn)性特性，已經(jīng)使得傳統(tǒng)線(xiàn)性控制方案，如PID控制等，無(wú)法取得滿(mǎn)意控制效果。此外DC-DC變換器系統(tǒng)負(fù)載的突變、輸入電壓的波動(dòng)、半導(dǎo)體器件的電磁干擾和參數(shù)變化等各種因素都嚴(yán)重破壞DC-DC變換器的精度要求。面向DC-DC變換器系統(tǒng)，我們已經(jīng)擁有一整套的建模、分析和設(shè)計(jì)方案。利用干擾觀測(cè)器技術(shù)對(duì)有負(fù)載突變、輸入電壓波動(dòng)和模型誤差引起的干擾進(jìn)行實(shí)時(shí)精確估計(jì)，從而進(jìn)行精確補(bǔ)償，消除干擾造成的不利影響，可以與滑模控制和其他先進(jìn)的非線(xiàn)性控制算法結(jié)合，實(shí)現(xiàn)基于干擾觀測(cè)器的非線(xiàn)性抗干擾技術(shù)。我們提出了從建模、分析、先進(jìn)控制方法設(shè)計(jì)到具體實(shí)現(xiàn)參數(shù)、規(guī)律總結(jié)凝煉等一整套的DC-DC變換器系統(tǒng)先進(jìn)控制解決方案，成果已經(jīng)成功應(yīng)用于多種工業(yè)設(shè)備。一方面可以通過(guò)軟件算法設(shè)計(jì)保證和提升DC-DC變換器系統(tǒng)的精度和效率，另一方面，可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)對(duì)于負(fù)載突變、輸入波動(dòng)、電磁干擾的有效抑制，提升系統(tǒng)的抗干擾性能。目前成果已有多篇SCI高水平論文發(fā)表，申請(qǐng)授權(quán)多項(xiàng)發(fā)明專(zhuān)利，技術(shù)成熟，解決方案尤其適合多元干擾嚴(yán)重、模型偏差和精度要求高的應(yīng)用場(chǎng)合。

1. 項(xiàng)目概述TDS-303靜態(tài)應(yīng)變測(cè)量數(shù)據(jù)采集儀、DRA-107A數(shù)字動(dòng)態(tài)應(yīng)變儀均由日本歐美大地儀器公司制造，其測(cè)量范圍為 ±640000με，測(cè)量精度為±0.05%。可用于壓力容器、壓力管道及結(jié)構(gòu)的靜態(tài)、動(dòng)態(tài)應(yīng)變測(cè)量。操作簡(jiǎn)便，測(cè)量精度高，用途廣泛。SDAES 30通道數(shù)字化聲發(fā)射檢測(cè)系統(tǒng)采集聲發(fā)射數(shù)字及波形信號(hào)，應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所采信號(hào)進(jìn)行模式識(shí)別，對(duì)應(yīng)不同的模式分別輸出相應(yīng)的指示，并輸出TTL信號(hào)以驅(qū)動(dòng)控制操作。壓力容器壓力管道靜態(tài)應(yīng)變測(cè)試及實(shí)驗(yàn)應(yīng)力分析。壓力容器壓力管道動(dòng)態(tài)應(yīng)變測(cè)試及實(shí)驗(yàn)應(yīng)力分析。壓力容器壓力管道缺陷動(dòng)態(tài)聲發(fā)射檢測(cè)及壽命預(yù)測(cè)。2. 技術(shù)水平：分析手段齊全，儀器設(shè)備國(guó)內(nèi)領(lǐng)先。