混沌时序相空间重构参数确定的信息论方法

根据信息论基本原理，研究了混沌时间序列相空间重构参数延迟时间和嵌入维数的选取.提出了用符号分析的方法计算互信息函数，确定出延迟时间，在此基础上，提出了一种估计嵌入维数的信息论方法，即根据重构向量条件熵随向量维数的变化关系来确定嵌入维数，通过对几种典型混沌动力学系统的数值验证，结果表明该方法能够确定出合适的相空间重构嵌入维数. 关键词： 混沌 相空间重构 互信息 条件熵 符号分析     

用金刚石车削技术制备EOS实验用铝薄膜和铜薄膜

 具有材料理论密度的金属薄膜对于材料高压状态方程(EOS)研究而言具有重要的意义。本文提出采用金刚石车削技术，利用超精密金刚石车床、金刚石圆弧刀具及真空吸附夹持技术，对纯铝和无氧铜进行端面车削，完成了EOS实验用铝薄膜和铜薄膜的车削加工，实现了薄膜密度接近材料理论密度。精加工工艺参数为：进给量0.001 mm/r，主轴转速3000 r/min，切削深度1 μm。采用Form Talysurf series 2型触针式轮廓仪进行测量，结果表明：铝薄膜、铜薄膜厚度可以达到小于10 μm水平，表面均方根粗糙度小于5 nm，原始最大轮廓峰-谷高度小于50 nm，厚度一致性好于99%。     

基于小波变换的混沌信号相空间重构研究

应用小波变换和非线性动力学方法研究了混沌信号在相空间中的行为，指出混沌时间序 列的小波变换实质上是在重构的相空间中，混沌吸引子向小波滤波器向量所张的空间中的投 影，与Packard等人提出的相空间重构方法本质上是一致的.实验结果表明，混沌信号经过 小波变换后，吸引子轨迹与原有轨迹具有相似的结构，同时，系统的关联维数、Kolmogorov 熵等非线性不变量仍然得到保留.这些结果表明，利用小波变换研究混沌信号是有效的. 关键词： 小波变换 相空间重构 混沌信号 脑电信号     

单点金刚石飞切KDP晶体表面缺陷深度的研究

基于印压断裂力学理论分析了磷酸二氢钾晶体表面缺陷面积与中位裂纹深度的关系.在刀具参量和主轴转数一定的情况下,采用不同切削深度和进给速率对磷酸二氢钾晶体进行单点金刚石飞切加工实验,并计算晶体表面单位面积缺陷的占比系数.实验结果表明,晶体表面缺陷深度与面积占比系数成正相关,与理论分析结果相符,进而提出了利用计算晶体表面缺陷占比系数估测缺陷深度的方法.最后基于该方法得到高效率切削步骤,并加工获得了表面粗糙度算术平均值优于5nm的超光滑晶体表面.     

KDP晶体单点金刚石车削表面形貌分形分析

 分别使用2维和3维分形方法对单点金刚石车削加工的KDP晶体表面形貌进行了分析，并对表面的3维分形维数和3维粗糙度表征参数进行了比较，分析了二者对表面形貌表征的差异。使用2维轮廓分形方法计算了KDP晶体表面圆周各方向上的分形维数。通过分析得出：3维分形维数与表面粗糙度值成反比关系；使用单点金刚石车削方法加工KDP晶体会形成各向异性特征明显的已加工表面，在一定程度上容易形成小尺度波纹；已加工表面是否具有明显的小尺度波纹特征与表面粗糙度值并无直接关系，但与其表面轮廓分形状态分布密切相关；KDP晶体表面2维功率谱密度与其分形状态具有相近的方向性特征。     

一种混沌海杂波背景下的微弱信号检测方法

基于复杂非线性系统的相空间重构理论,提出了一种基于遗传算法的支持向量机预测方法.利用改进的自相关法和饱和关联维数法确定混沌信号的时间延迟和嵌入维,从而实现相空间重构.通过遗传算法优化支持向量机中的惩罚系数和核函数参数,并结合支持向量机建立混沌序列的单步预测模型,从预测误差中检测出淹没在混沌背景中的微弱信号(包括瞬态信号和周期信号).以Lorenz系统和加拿大McMaster大学利用IPIX雷达实测得到的海杂波数据作为混沌背景噪声进行仿真实验,结果表明该方法能够有效地从混沌背景噪声中检测出微弱目标信号,所得的均方根误差为0.00049521(信噪比为-89.7704 dB),这比传统支持向量机方法的均方根误差(0.049,信噪比为-54.60 dB)降低了两个数量级.     

基于广义窗函数和最小二乘支持向量机的混沌背景下微弱信号检测

为了从混沌背景中检测微弱信号,研究分析了复杂非线性系统的相空间重构理论,提出了一种基于广义窗函数的最小二乘支持向量机的预测法. 该方法以广义嵌入窗为基础,利用自关联函数法确定Lorenz系统的嵌入维数和时间延迟, 实现相空间重构,结合最小二乘支持向量机建立Lorenz系统的误差预测模型, 检测微弱目标信号(瞬态和周期信号).仿真实验表明,该方法的预测模型具有较小的误差, 能够有效地从混沌背景噪声中检测出微弱目标信号,减小噪声对目标信号的影响. 与传统方法相比,在降低检测门限的同时,能够有效地提高预测的精度, 在混沌噪声下信噪比为-87.41 dB的情况下,相对于传统支持向量机方法所得的均方根误差0.049(-54.60 dB时)降低近两个数量级至0.000036123(-87.41 dB时).     

不同浓度的尾砂胶结充填体破坏过程 声发射特性试验研究*

制备了3种不同质量浓度的充填体试件，进行了单轴压缩声发射试验，分析了不同浓度的充填体力学特性，重点研究了试件破坏过程中的声发射振铃计数、声发射累计撞击数与声发射累计能量的比值(r值)、主频及其相对高频信号激增响应系数特征。研究表明：随着浓度的增加，充填体的峰值强度与弹性模量呈增大趋势，充填体中出现的声发射累计振铃计数越多；r值先升高再持续减小到一个较低值，随着外载荷的增加，进入缓慢升高阶段，峰值前均保持在该阶段。充填体破裂前兆信息在声发射信号主频分布中呈现主频段增多现象，表现为由加载初期的1~2个主频段，在临界主破裂时增多到3~5个主频段；且随着浓度的增加，声发射信号主频频段分布越宽，声发射相对高频信号(160~180 kHz)的激增响应系数呈递减趋势。以上特征可为不同浓度的尾砂胶结充填体稳定性监测、预测提供依据。     

交通流量序列混沌特性分析及DFPSOVF预测模型

以实际采集的交通流量序列作为研究对象, 分别应用互信息法和虚假邻点法确定其延迟时间和最佳嵌入维数, 完成交通流量序列的相空间重构. 通过计算交通流量序列的饱和关联维数和最大Lyapunov指数判定其混沌特性. 以最小均方(LMS)算法为基础, 构建了一种基于Davidon-Fletcher-Powell方法的二阶Volterra模型(DFPSOVF), 其应用了一种可随输入信号变化而实时变化的基于后验误差假设的可变收敛因子技术. DFPSOVF模型避免了在Volterra模型中采用LMS自适应算法调整系数时参数选择不当引起的问题. 将DFPSOVF模型应用于具有混沌特性的短时交通流量预测, 结果表明: 当模型记忆长度与交通流量序列的嵌入维数选择一致时, 模型的预测精度较高, 可以满足交通诱导和交通控制的需要, 为智能交通控制提供了新方法、新思路及工程应用参考. 关键词： 交通流量 混沌 DFPSOVF模型 预测     

语音信号序列的Volterra预测模型

对给定的英语音素、单词和语句进行了采集并完成预处理. 分别应用互信息法和Cao 氏法确定了实际采集的语音信号序列的延迟时间和嵌入维数, 以完成语音序列的相空间重构. 通过计算实际采集的语音信号序列的最大Lyapunov指数, 完成了语音信号的混沌特性识别, 判定其具有混沌特性. 引入Volterra级数, 提出了一种具有显式结构的语音信号非线性预测模型. 为克服最小均方误差算法在Volterra模型系数更新时固有的缺点, 在最小二乘法基础上, 应用基于后验误差假设的可变收敛因子技术, 构建了一种基于Davidon-Fletcher-Powell算法的二阶Volterra 模型(DFPSOVF), 并将其应用于具有混沌特性的语音信号序列预测. 仿真结果表明: DFPSOVF非线性预测模型对于单帧和多帧语音信号均具有更好的预测精度, 优于线性预测模型, 并且能够很好地反映语音序列变化的趋势和规律, 完全可以满足语音预测的要求; 可以根据语音信号序列的嵌入维数选取预测模型的记忆长度. 所提出模型可以为语音信号重构和压缩编码开辟一条新途径, 以改善语音信号处理方法的复杂度和处理效果.     

切削参数对新型光学铝级金刚石车削刀具磨损的影响

光学器件和光学测量系统的关键部件主要通过超精密加工制造。铝合金具有很多优势,通常用于光子产业。光学领域对铝合金使用和需求的不断增加,促进了在铸造过程中采用快速凝固技术对铝合金等级重新改良的发展。优异的微观结构和改进的机械和物理性能是新型铝合金等级的特点。目前主要问题在于采用金刚石车削时,由于在切削性方面缺乏对铝合金性能的充分研究,导致机械加工数据库非常有限。本文通过改变金刚石的切削参数,测量切齿安装距超过4km时金刚石刀具的磨损,研究了快速凝固铝合金RSA 905的切削性能。改变的机械加工参数为切削速度、进给速度和切削深度。结果表明切削速度对金刚石刀具的磨损影响最大。主轴转速为500rpm、进给速度为25mm/min、切削深度为15μm时,刀具磨损达到最大值12.2μm;主轴转速为1750rpm、进给速度为5mm/min、切削深度为5μm时,刀具磨损达到最小值2.45μm。通常,较高的切削速度、较低的进给速度和较短的切削深度的组合可以减少金刚石刀具磨损。建立了模型统计以分析金刚石刀具磨损。通过该模型可以生成磨损图,从而确定切削参数产生最小磨损的区域。结果证明,快速凝固铝是更好的选择,为机械工程师使用这种材料提供了参考。     

切削参数对KDP晶体加工表面实际频率特征的影响

针对采用单点金刚石超精加工的KDP晶体光学表面,研究了切削参数对微观形貌频率特征的影响。通过功率谱密度获得表面轮廓频率分布,并用连续小波重构加工过程中随切削用量变化的微观轮廓频率特征。结果表明:切削参数对微观形貌的影响具体表现在实际频率特征上,中频特征波长及幅值反映了切深及转速变化,随切深及转速增加,幅值变大;低频特征反映了进给量变化,随着进给量变小,频率及幅值变小;高频特征是加工过程中振动及材料各向异性的具体表现。     

Morphology and distribution of subsurface damage in optical fused silica parts: Bound-abrasive grinding

The depth and morphology of subsurface damage (SSD) in fused silica samples ground with diamond grinding wheels were investigated. The factors possibly influencing the SSD depth of ground samples were examined. The results demonstrate that the SSD depth is most responsive to diamond grit size while the processing parameters (i.e. depth of cut, feed rate, and wheel peripheral speed) have marginal effects on the SSD depth. The SSD depth decreases with the abrasive/grit size of diamond wheels and slightly diminishes with the decrease of cutting depth but little influenced by feeding rate and wheel speed. The morphology inspection shows that the density of subsurface cracks in ground fused silica samples decays exponentially with the depth from the ground surface into the bulk and the cracks vanish at a certain depth that depends on the mechanical and physical properties of samples and diamond abrasives/grits.     

平面调制靶的正弦波曲面超精密加工与表征

采用超精密车削技术加工微尺度正弦波调制曲面微结构,解决了尖刃金刚石刀具刃磨和刀具对中等关键技术,研究了进给量、背吃刀量和主轴转速等主要切削参数对铜模板表面粗糙度的影响规律。加工出波长为（20～150）m0.5 m﹑峰谷高度差为（0.2～20）m0.1 m的带正弦波调制曲面。采用原子力显微镜对模板表面轮廓扫描,在20 m20 m的范围内,其表面粗糙度均方根值小于10 nm。将正弦波调制曲面测量结果与理论轮廓进行比较,采用最小二乘寻优算法评定轮廓误差。完成了曲面轮廓的功率谱表征,利用加工的曲面微结构制备了平面调制靶,实现正弦波调制曲面轮廓的精确转移。     

基于非线性预测效果的癫痫脑电信号的特征提取方法

在非线性时间序列预测研究的基础上,提出了基于非线性预测效果的癫痫脑电信号特征提取方法,从脑电信号中自动检测出癫痫脑电信号.采用基于可预测性的选取嵌入维数的方法确定脑电信号序列的嵌入维数,进行相空间重构.实验结果表明:基于非线性预测效果的特征提取方法提取的特征能明显地区分癫痫脑电信号与正常脑电信号,该非线性特征提取方法适合小数据量的情况且对噪声的稳定性好.     

Influences of various cutting parameters on the surface roughness during turnings stainless steel

This paper presents an investigation of the process factors affecting the surface roughness in ultra-precision diamond turning with ultrasonic vibration. Stainless steel was turned by diamond tools with ultrasonic vibration applied in the feed direction with an auto-resonant control system. Surface roughness was measured and compared along with the change of the cutting parameters. The relation curves between the cutting parameters and surface roughness were achieved by comparing the experimental results with different cutting speeds, feed rates, cutting depths. Experimental results indicate that cutting parameters have an obvious effect on the surface roughness. The conclusions are draw in given conditions, the smaller amplitude of the vibration, the worse the surface quality and the higher vibrating frequency, the better surface quality, and the deeper the cutting depth and the more the feed rate, the worse the surface quality. Among these parameters, the feed rate was the most important factor on surface quality.     

Condition monitoring of turning process using infrared thermography technique – An experimental approach

In metal cutting machining, major factors that affect the cutting tool life are machine tool vibrations, tool tip/chip temperature and surface roughness along with machining parameters like cutting speed, feed rate, depth of cut, tool geometry, etc., so it becomes important for the manufacturing industry to find the suitable levels of process parameters for obtaining maintaining tool life. Heat generation in cutting was always a main topic to be studied in machining. Recent advancement in signal processing and information technology has resulted in the use of multiple sensors for development of the effective monitoring of tool condition monitoring systems with improved accuracy. From a process improvement point of view, it is definitely more advantageous to proactively monitor quality directly in the process instead of the product, so that the consequences of a defective part can be minimized or even eliminated.In the present work, a real time process monitoring method is explored using multiple sensors. It focuses on the development of a test bed for monitoring the tool condition in turning of AISI 316L steel by using both coated and uncoated carbide inserts. Proposed tool condition monitoring (TCM) is evaluated in the high speed turning using multiple sensors such as Laser Doppler vibrometer and infrared thermography technique. The results indicate the feasibility of using the dominant frequency of the vibration signals for the monitoring of high speed turning operations along with temperatures gradient. A possible correlation is identified in both regular and irregular cutting tool wear. While cutting speed and feed rate proved to be influential parameter on the depicted temperatures and depth of cut to be less influential. Generally, it is observed that lower heat and temperatures are generated when coated inserts are employed. It is found that cutting temperatures are gradually increased as edge wear and deformation developed.     

KDP晶体单点金刚石切削表面粗糙度预测及实验研究

采用单点金刚石切削的方法加工了KDP晶体,利用回归分析的方法建立了表面粗糙度预测模型,达到了在加工前设计、预测和控制表面粗糙度的目的。利用预测模型分析了进给量、切削速度、背吃刀量对表面粗糙度的影响。通过优化设计获得了KDP晶体在该条件下的最佳切削参数,得到的表面粗糙度的最佳估计值为6.3389nm。利用最佳的切削工艺参数,加工出了表面粗糙度值为6.895nm的超光滑表面。     

金刚石单晶生长的声发射实时检测初探

采用声发射检测技术,对高温高压下人造金刚石单晶的生长过程进行了检测和分析。利用由PCI-8型声发射仪和LMD-800型铰链式六面顶压机组成的声发射检测系统,检测了金刚石单晶的生长过程。将金刚石单晶生长和不生长过程中检测到的声发射信号进行对比和频谱分析,结果表明:声发射信号与金刚石单晶生长过程存在对应关系;金刚石单晶生长对应的声发射信号是一种低频信号,可以利用声发射信号的变化规律研究金刚石单晶在高温高压条件下的原位反应机理。