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摘要:為了適應各自應用環(huán)境與性能要求,各種導彈越來(lái)越向著(zhù)功能多樣化、結構復雜化、模塊集成化的方向發(fā)展,使導彈物理樣機的各種研制成本大大增加。由于目前國際局勢復雜且不穩定,對導彈的產(chǎn)品設計、生產(chǎn)與維護提出了更高的要求。在此背景下,通過(guò)數字樣機取代物理樣機是適應未來(lái)發(fā)展的方向。首先,對數字樣機的概念進(jìn)行了論述,總結了數字樣機特點(diǎn)及其分類(lèi)。隨后,介紹了國內外導彈設計生產(chǎn)過(guò)程中對數字樣機應用的發(fā)展現狀。針對各種導彈對數字樣機的需求與實(shí)現途徑,闡述了構建數字樣機的關(guān)鍵技術(shù)。最后,根據對導彈裝備全壽命周期要求以及管理規范化的分析,對數字樣機的發(fā)展趨勢進(jìn)行了展望。

摘要:伴隨著(zhù)云計算技術(shù)的快速發(fā)展,數據中心的服務(wù)器能耗日益激增,帶來(lái)了嚴重的經(jīng)濟和環(huán)境問(wèn)題,降低數據中心能耗,對縮減數據中心運營(yíng)成本、實(shí)現全球“雙碳”戰略目標具有重要意義。因此,不同層面的服務(wù)器能耗模型構建和預估成為了近年來(lái)研究的熱點(diǎn)。據此,從硬件、軟件層面系統地總結了服務(wù)器能耗模型的相關(guān)工作。在硬件層面,對服務(wù)器的整體能耗按加法模型、基于系統利用率模型和其他模型分類(lèi)；同時(shí),還總結了服務(wù)器部件粒度的能耗模型,涵蓋CPU、內存、磁盤(pán)和網(wǎng)絡(luò )接口。在軟件層面,按機器學(xué)習的類(lèi)別將服務(wù)器能耗模型歸納為監督學(xué)習、非監督學(xué)習、強化學(xué)習。此外,還比較了不同能耗模型的優(yōu)缺點(diǎn)、適用場(chǎng)景,展望了能耗模型的未來(lái)研究方向。

摘要:旋轉機械應用過(guò)程中極易出現內環(huán)故障、外環(huán)故障、滾動(dòng)體故障的情況,而這也直接影響機械部件的使用壽命。為準確診斷設備元件的故障行為,達到延長(cháng)旋轉機械設備壽命水平的目的,針對鄰域知識圖算法在旋轉機械設備故障診斷中的應用展開(kāi)研究。求解鄰域知識圖算法的函數表達式,并以此為基礎,完成對故障數據的推薦,再通過(guò)預處理的方式,實(shí)現對旋轉機械設備故障數據的深度挖掘。融合關(guān)鍵故障數據,并對其進(jìn)行降維處理,根據核特征定義條件,完善具體的故障診斷流程,完成基于鄰域知識圖算法的旋轉機械設備故障診斷算法的設計。實(shí)驗結果表明,上述方法的應用,可以準確診斷出內環(huán)故障、外環(huán)故障、滾動(dòng)體故障三種故障表現行為,通過(guò)適當方法對所診斷出故障行為加以處理,可以達到延長(cháng)旋轉機械設備使用壽命的目的。

摘要:針對滾動(dòng)軸承在實(shí)際工作環(huán)境中噪聲較大和負載變化的問(wèn)題,提出一種基于雙注意卷積機制的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(Double attention convolution mechanism ResNet,DACM_ResNet)軸承故障診斷方法：首先,對滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換(short-time Fourier transform,STFT)并使用偽彩色處理得到三通道圖像數據；然后,對殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在軸承故障診斷上進(jìn)行研究,在殘差單元的卷積層之后,使用DACM模塊,將殘差特征在通道和空間維度上進(jìn)行進(jìn)一步提取,最后,在凱斯西儲大學(xué)(CWRU)數據集上進(jìn)行試驗驗證,試驗結果表明所提出的方法在噪聲環(huán)境下及負載變化時(shí),平均診斷準確率達到了98%以上,說(shuō)明所提出的模型有較好的魯棒性。

摘要:為了充分挖掘多因素數據間的時(shí)空特征信息，解決在多種因素相互影響下不能準確預測PM2.5值的問(wèn)題，提出了一種融合了局部加權回歸的周期趨勢分解（Seasonal-Trend decomposition procedure based on Loess, STL）算法、卷積長(cháng)短期記憶網(wǎng)絡(luò )（Convolutional Long Short-Term Memory Network, ConvLSTM）和門(mén)控循環(huán)單元（Gated Recurrent Unit, GRU）的PM2.5預測方法。首先利用STL算法將PM2.5數據進(jìn)行分解，將分解得到的序列分別與其他因素相融合；搭建ConvLSTM-GRU模型，并利用貝葉斯尋優(yōu)算法進(jìn)行超參數尋優(yōu)；將融合數據傳入ConvLSTM網(wǎng)絡(luò )中進(jìn)行時(shí)空特征提取，再將提取后的特征序列傳入GRU網(wǎng)絡(luò )中進(jìn)行預測。通過(guò)與ConvLSTM-GRU模型、CNN-GRU模型以及GRU模型的預測結果進(jìn)行比較實(shí)驗，證明所提模型具有誤差小、預測效果好等特點(diǎn)。

摘要:為了開(kāi)發(fā)用于地層中CO2運移監測的井間ERT系統，研究了ERT電極陣列和工作模式優(yōu)化設計方法并研制了井間ERT監測模擬實(shí)驗系統。基于COMSOL平臺構建了模擬井間ERT測量響應的有限元數值模型，利用數值模型分析了電極間距和寬度等參數對監測區域電場(chǎng)靈敏度的影響規律以及不同電極陣列工作模式下場(chǎng)域靈敏度的分布特征，確定了井間ERT實(shí)驗系統中最優(yōu)的電極參數，即電極間距、寬度與監測范圍的比值分別為0.200、0.025，電極陣列的工作模式為AM-BN。在對實(shí)驗系統進(jìn)行功能需求分析、總體設計以及上述優(yōu)化設計的基礎上，分別對系統硬件部分和軟件部分進(jìn)行了開(kāi)發(fā)，采用多路切換開(kāi)關(guān)并配合精密電橋儀實(shí)現了對電阻抗參數的測量，利用以L(fǎng)abVIEW為平臺開(kāi)發(fā)的測控軟件實(shí)現了對實(shí)驗系統的自動(dòng)化控制。以埋放絕緣物體來(lái)模擬注入地層CO2的方式開(kāi)展了實(shí)驗測試，結果顯示測量到的電阻抗數據可以靈敏地反映出監測區域電參數的變化且能夠用于定位絕緣物體的位置，從而驗證了所開(kāi)發(fā)系統的可用性。所建立的電極陣列優(yōu)化設計方法以及開(kāi)發(fā)的井間ERT監測模擬實(shí)驗系統為下一步深入研究基于復電導率參數的CO2飽和度評價(jià)模型和開(kāi)發(fā)現場(chǎng)適用的井間ERT監測系統提供了實(shí)驗平臺。

摘要:民用飛機著(zhù)陸滑行儀表燈是故障檢測系統的重要組成部分，因民用飛機在地面滑行過(guò)程中，電氣接口易受到電磁干擾，引起著(zhù)陸滑行儀表燈常亮故障，在飛行過(guò)程中增加了安全隱患。為此，提出引入IBA-LSSVM強迫選擇模型的民用飛機著(zhù)陸滑行儀表燈常亮故障關(guān)聯(lián)檢測方法。分析儀表燈常亮故障產(chǎn)生的原因，利用Python編程數據采集飛機起飛、近進(jìn)、降落、地面滑行時(shí)的照明信號及電氣交聯(lián)數據，通過(guò)控制邏輯，建立數據關(guān)聯(lián)檢測邏輯關(guān)系數據庫。利用自適應多普勒補償方法改進(jìn)蝙蝠算法（IBA），檢測著(zhù)陸滑行燈常亮故障特征，在強迫選擇部分，構建IBA-LSSVM模型，將分布式博弈和線(xiàn)性輸出調節理論相結合，抵消外部干擾，完成著(zhù)陸滑行燈常亮故障檢測。Matlab仿真測試結果表明：所提方法的故障識別率均在95%以上，故障識別準確率可以達到97.3%，故障識別時(shí)間低于2ms，可有效識別故障數據，降低飛行安全隱患。

摘要:山坡地區是落石頻發(fā)的區域，憑人力難以及時(shí)發(fā)現災害的發(fā)生。為及時(shí)檢測到落石的發(fā)生并做出應對措施，提出一種基于改進(jìn)YOLOX的落石檢測方法，自動(dòng)檢測并報告落石的發(fā)生情況；通過(guò)自制落石數據集訓練YOLOX網(wǎng)絡(luò )，優(yōu)化空間金字塔池化結構，獲取更多語(yǔ)義信息，并引入ECA-Net(Efficient Channel Attention Module，高效通道注意力模塊)，提高特征的提取能力和特征間的信息傳播，同時(shí)改進(jìn)損失函數并使用數據增強，提高網(wǎng)絡(luò )訓練效果；實(shí)驗結果表明，改進(jìn)YOLOX算法的mAP@0.5為92.50%，每秒檢測幀數為62.6，相較于YOLOX算法，mAP@0.5提高3.45%，每秒檢測幀數上漲0.3；與原算法相比，在不損失性能的情況下，精度有較大的提升，同時(shí)滿(mǎn)足圖片與視頻數據的實(shí)時(shí)檢測要求。

摘要:電廠(chǎng)工作人員工作時(shí)需佩戴絕緣手套進(jìn)行故障檢修等任務(wù),若未佩戴絕緣手套進(jìn)行操作,將發(fā)生嚴重的電擊事故。針對電廠(chǎng)內工作人員絕緣手套佩戴檢測精度不高的問(wèn)題,提出一種基于改進(jìn)YOLOv5s(You Only Look Once v5s)的電廠(chǎng)內人員絕緣手套佩戴檢測方法。該檢測算法首先引入自校準卷積,有效擴大感受野,加強網(wǎng)絡(luò )對弱特征的提取能力；其次加入注意力機制SK,讓網(wǎng)絡(luò )更加關(guān)注待檢測目標；最后,將原YOLOv5s的損失函數替換為EIOU,來(lái)進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò )對絕緣手套的檢測精度。實(shí)驗結果表明,相較于原始的YOLOv5s網(wǎng)絡(luò ),改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò )提高了對絕緣手套佩戴的檢測精度,其平均精度均值(mAP,mean Average Precision)提高了2.4%,證明了算法的實(shí)用性和高效性。

摘要:為了滿(mǎn)足多種水環(huán)境的大范圍、精準監測需求,提出了基于優(yōu)化深度置信網(wǎng)絡(luò )的多傳感器水質(zhì)監測方法。設置水質(zhì)監測標準,作為水質(zhì)等級的判定條件。優(yōu)化設計水體溫度、PH值、溶解氧、濁度等傳感器設備,利用優(yōu)化深度置信網(wǎng)絡(luò )選擇多傳感器的安裝位置。利用多傳感器采集水環(huán)境數據并完成融合處理,通過(guò)多個(gè)水質(zhì)監測指標的計算以及與設置標準的比對,得出多傳感器水質(zhì)監測的可視化輸出結果。通過(guò)性能測試實(shí)驗得出結論：優(yōu)化設計方法的水質(zhì)監測范圍為2041.79平方千米,濁度、pH值、溶解氧和氨氮濃度指標的監測誤差分別為0.005FTU、0.07、0.05mg/L和0.007mg/L,均低于傳統方法,且滿(mǎn)足預設條件。

摘要:柔性直流輸電技術(shù)迅速發(fā)展,但其所面對的問(wèn)題也越來(lái)越多,一個(gè)典型的問(wèn)題是直流輸電線(xiàn)路出現故障時(shí),其迅速變化的故障電流會(huì )對其可靠性產(chǎn)生影響,因此,如何在最短的時(shí)間內切斷故障電流,保證電網(wǎng)的安全運行,研究符合要求的快速、可靠的柔性直流輸電(FDC, flexible direct current)保護機制顯得尤為重要；本文首先對FDC系統保護機理的研究現狀進(jìn)行了綜述分析,對故障特點(diǎn)進(jìn)行了探討,針對直流輸電線(xiàn)路的新原理、新的布線(xiàn)方式進(jìn)行了創(chuàng )新,提出了一種既能滿(mǎn)足各種需求又能保證其正常運行的高效的直流線(xiàn)路保護方案；仿真試驗和工程應用證明：該方案能夠迅速地識別和隔離故障,對于保證FDC系統的安全、穩定運行有著(zhù)十分重要的作用。

摘要:針對現有WSNs故障檢測算法存在的故障分類(lèi)檢測率低、耗時(shí)長(cháng)、節點(diǎn)能耗控制差等問(wèn)題,提出一種全神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )增強故障預警與檢測算法。全神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的神經(jīng)元節點(diǎn)與臨近層的節點(diǎn)連接,形成具有強大故障數據訓練功能的深度網(wǎng)絡(luò )結構,選擇平滑性更好的sigmoid函數作為模型的激活函數,并基于感知機合理調節相鄰兩個(gè)隱含層之間的閾值權重,降低模型的訓練損失；采用Adam優(yōu)化算法抑制模型的梯度膨脹和梯度消失等異常情況,并消除訓練中產(chǎn)生的數據冗余,以降低故障數據訓練中產(chǎn)生的虛預警。實(shí)驗結果顯示:提出算法的總體故障檢測率和不同類(lèi)型故障的分類(lèi)檢測率都優(yōu)于傳統算法,此外全神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )增強算法在節點(diǎn)故障檢測耗時(shí)和能耗控制方面,也具有顯著(zhù)優(yōu)勢。

摘要:針對動(dòng)/靜態(tài)運行下的磁浮列車(chē)與軌道梁相互作用所產(chǎn)生的振動(dòng)變形進(jìn)行了研究；在沒(méi)有慣性導航系統的情況下，提出了使用全球導航衛星系統（GNSS）接收機同步多天線(xiàn)組載波相位糾纏差的概念；利用全球導航衛星系統（GNSS）技術(shù)的理論與方法融入對磁浮軌道梁三維空間高精度實(shí)時(shí)監測與定位; 在靜態(tài)和動(dòng)態(tài)實(shí)驗中實(shí)現了高靈敏且誤差累積小的偏航、俯仰角和滾轉角姿態(tài)的時(shí)-空同步監測；從得到的數據中獲得橋面多自由度矢量振動(dòng)形變的規律；同時(shí)，對軌道進(jìn)行多階模態(tài)的建模，探索在時(shí)間同步，通信協(xié)同策略下的“車(chē)-橋”耦合動(dòng)力學(xué)的問(wèn)題，在“人工智能+交通”的交叉創(chuàng )新領(lǐng)域上形成相關(guān)的解決方案和技術(shù)體系；推進(jìn)橋面發(fā)生邊坡蠕滑等自然災害的預警與精準治理，經(jīng)過(guò)實(shí)際應用滿(mǎn)足磁浮列車(chē)的安全與平穩性運行需求；

摘要:針對運動(dòng)員彈跳過(guò)程持續時(shí)間短，彈跳位置相對不固定，彈跳高度測試操作復雜的問(wèn)題，提出一種基于線(xiàn)陣光電成像技術(shù)的運動(dòng)員垂直彈跳高度測試方法；首先構建大視場(chǎng)垂直彈跳高度測試系統，線(xiàn)陣CCD相機進(jìn)行實(shí)時(shí)獲取，得到目標彈跳軌跡圖像；然后對目標彈跳軌跡圖像進(jìn)行圖像分析和處理，高精度提取彈跳特征點(diǎn)，從而獲得運動(dòng)員垂直彈跳的運動(dòng)時(shí)間；最后依據運動(dòng)學(xué)公式，實(shí)現運動(dòng)員垂直彈跳高度的準確測試；進(jìn)行多組實(shí)驗并分析實(shí)驗數據，結果表明在1500mm的彈跳測試范圍內，實(shí)驗相對誤差范圍在3%以?xún)龋C明了該方法的可行性。

摘要:為解決電力巡檢機器人在復雜障礙場(chǎng)中，常與障礙物碰撞、避障效率低等問(wèn)題，提出面向復雜障礙場(chǎng)的電力巡檢機器人局部動(dòng)態(tài)融合路徑規劃方法。使用基于柵格法的復雜障礙場(chǎng)地圖生成方法，構建面向復雜障礙場(chǎng)的電力巡檢環(huán)境地圖；結合所構建地圖信息，由改進(jìn)遺傳算法尋優(yōu)獲取巡檢所用全局最短路徑后，經(jīng)時(shí)間彈性帶算法，結合不同時(shí)刻機器人位姿信息，由距離閾值判斷機器人與動(dòng)態(tài)障礙物碰撞可能性，以全局規劃路徑彈性拉伸的方式，完成局部動(dòng)態(tài)融合的避障運行，且需分析局部動(dòng)態(tài)規劃路徑中，機器人運行方向與全局規劃路徑一致性，動(dòng)態(tài)調節規劃機器人巡檢路徑。經(jīng)測試，此方法使用后，機器人未出現碰撞問(wèn)題，且避障速度提升約300%。

摘要:對周?chē)h(huán)境中運動(dòng)物體未來(lái)狀態(tài)的準確預測是影響自動(dòng)駕駛車(chē)輛做出準確決策的重要影響因素,車(chē)輛是最常見(jiàn)也是最需要關(guān)注的運動(dòng)物體之一。針對結構化道路下周?chē)?chē)輛軌跡預測的多模態(tài)輸入問(wèn)題,提出了基于注意力機制的深度預測網(wǎng)絡(luò )。提出交互模塊以提取目標車(chē)輛與周?chē)?chē)輛及車(chē)道線(xiàn)信息存在的交互特征；結合車(chē)道線(xiàn)信息對車(chē)輛運動(dòng)的指引作用,加入目標點(diǎn)預測模塊以預測目標車(chē)輛可能到達的目標點(diǎn),增加預測準確性。在A(yíng)rgoverse公開(kāi)數據集上進(jìn)行實(shí)驗,所提軌跡預測網(wǎng)絡(luò )在3秒預測時(shí)長(cháng)實(shí)現了1.45m最小平均距離誤差及3.21m最小最終距離誤差的預測精度,優(yōu)于當前主流的預測算法。

摘要:為了提高輸電線(xiàn)路運行的安全性,研究設計了一種基于邊緣計算和多傳感器融合的輸電線(xiàn)路監測系統；研究利用多種傳感器采集數據,采用Edge X Foundry平臺作為系統構架,對數據進(jìn)行處理,從而通過(guò)邊緣計算實(shí)現低延遲、高可靠性的實(shí)時(shí)監測、在線(xiàn)查看現場(chǎng)、無(wú)線(xiàn)通訊等功能；實(shí)驗結果顯示,優(yōu)化后的ARIMA模型的最小MAE為0.476,最小MSE為0.623,最大為0.984；監測系統在白天和夜晚對線(xiàn)路舞動(dòng)的最高預警準確率分別達到了97.1%和93.5%,說(shuō)明設計的監測系統對導線(xiàn)舞動(dòng)的預警性能具有顯著(zhù)的準確性和可靠性,為輸電線(xiàn)路的安全運行提供了實(shí)踐依據。

摘要:針對飛控系統某數模混合電路板測試需求,在不利用外部信號源、信號采集設備的條件下,利用邊界掃描技術(shù)進(jìn)行測試系統設計。介紹了PCI-410邊界掃描核心套件和ScanWorks測試軟件,對邊界掃描測試方法進(jìn)行研究,詳細說(shuō)明了測試系統方案設計、測試流程開(kāi)發(fā)步驟以及測試程序執行方式,并通過(guò)實(shí)際測試,驗證了設計的可行性,為數字電路板和簡(jiǎn)單的數模混合電路板的測試提供了實(shí)用的測試方法和手段,具有很好的應用價(jià)值。

摘要:針對模擬電路故障診斷需求，對模擬電路仿真和故障字典生成的實(shí)現方法進(jìn)行了研究。首先，設計軟件實(shí)現總體結構，從軟件界面層、運行層、數據訪(fǎng)問(wèn)層、數據層等方面搭建過(guò)程中需要的電路知識管理、工程管理、電路仿真設置、仿真運行、故障字典生成和輔助故障診斷等功能框架；進(jìn)而通過(guò)創(chuàng )建被測電路仿真原理圖、新建仿真工程、仿真設置、故障注入等詳細設計，實(shí)現被測電路的功能仿真和故障仿真；然后根據仿真結果，利用故障字典生成器生成所有故障模式下的整數編碼故障字典；最終輔助診斷功能，驗證故障字典是否可用。通過(guò)對演示板12個(gè)故障注入后的仿真數據做故障字典生成訓練，并完成了對實(shí)測數據的故障定位，驗證了該方法的可行性，為模擬電路故障診斷提供了實(shí)用的測試方法和手段，具有較好的實(shí)用價(jià)值。

摘要:為解決因半導體芯片信息平均壓縮比較大而導致的信息測試時(shí)間過(guò)長(cháng)的問(wèn)題,設計基于嵌入式結構半導體芯片信息測試系統平臺。根據嵌入式終端體系布局形式,建立LeNet網(wǎng)絡(luò )模型,再以此為基礎,完善SMTExecutor結構的執行流程,實(shí)現信息測試系統平臺的工具集模塊設計。分別定義Deflate機制、LZ4機制,聯(lián)合數據信息參量,規范系統平臺同步化線(xiàn)程的執行模式,實(shí)現對半導體芯片信息的處理。按照嵌入式結構定義標準,生成配置文件,通過(guò)導入關(guān)鍵信息的方式,規劃量化測試條件,從而對命令詞進(jìn)行識別,實(shí)現對測試系統功能的優(yōu)化,聯(lián)合工具集模塊,完成基于嵌入式結構半導體芯片信息測試系統平臺的設計。實(shí)驗結果表明,上述系統平臺的應用,可以在數據導入過(guò)程中解決半導體芯片信息平均壓縮比過(guò)大的問(wèn)題,能夠大幅縮短信息測試時(shí)間,符合實(shí)際應用需求。

摘要:為根據模態(tài)信號頻率水平確定石油旋轉機械當前故障行為所屬類(lèi)別,實(shí)現對機械設備故障行為的準確診斷,針對融合GA優(yōu)化算法的數字孿生模型在石油旋轉機械診斷中的應用展開(kāi)研究。定義GA算法優(yōu)化規則,并在此基礎上,建立數字孿生模型,再聯(lián)合相關(guān)故障行為數據,完成對石油旋轉機械運行數據的聚類(lèi)運算,實(shí)現基于數字孿生模型的石油旋轉機械運行數據聚類(lèi)處理。計算運行數據損失情況,通過(guò)模態(tài)分解描述性樣本的方式,將核心診斷信息重新耦合在一起,聯(lián)合求解所得的超參數指標,定義具體的數據樣本集中訓練模式,實(shí)現對石油旋轉機械的診斷。實(shí)驗結果表明,上述診斷方法的應用,對于每一類(lèi)故障行為模態(tài)信號頻率的診斷都屬于該信號的標準頻率數值區段之內,符合100%精準診斷機械故障行為的應用需求,在準確診斷石油旋轉機械故障行為方面的可行性能力較為突出。

摘要:對于出口國際的遙感衛星移動(dòng)接收站,站監控軟件負責完成整站任務(wù)規劃與調度、軌道預報、數據管理以及設備集中監視和控制；針對有人值守無(wú)人操作的遙感衛星移動(dòng)接收站的運行特點(diǎn)和任務(wù)需求,制定遙感衛星數據接收優(yōu)先級和任務(wù)篩選規則,按需采集地理位置信息,定時(shí)通過(guò)以太網(wǎng)獲取最新衛星軌道數據,自動(dòng)規劃遙感衛星數據接收任務(wù),利用任務(wù)節點(diǎn)矩陣驅動(dòng)數據接收流程,自動(dòng)化控制和調度移動(dòng)站內各系統完成遙感衛星數據接收工作；在實(shí)際應用中提高了遙感衛星移動(dòng)站的利用率,避免了人工操作降低系統運行效率,保障了遙感衛星數據接收的全覆蓋,實(shí)現了有人值守無(wú)人操作的全自動(dòng)化運行。

摘要:本文針對一類(lèi)帶有非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)的隨機多智能體系統研究了基于多率采樣機制的一致性控制問(wèn)題。首先，引入多率采樣機制異步地對智能體的狀態(tài)進(jìn)行采樣，并且使用緩存器來(lái)同步智能體不同分量的狀態(tài)信息。然后，提出了一種基于邊的事件觸發(fā)傳輸機制將每個(gè)智能體的狀態(tài)信息定向傳輸給鄰居智能體，從而減少了通信資源的使用和控制器的更新頻率。接著(zhù)，本文根據所設計的事件觸發(fā)傳輸機制設計了相應的控制協(xié)議使得隨機多智能體系統可以實(shí)現均方一致性。因為每條邊上的事件都是獨立發(fā)生的，所以智能體的鄰居之間不需要保證信息的時(shí)鐘同步。最后，給出了數值仿真例子。通過(guò)將同步采樣機制、異步采樣機制和多率采樣機制進(jìn)行比較，說(shuō)明了所提出的邊事件觸發(fā)傳輸機制在多率采樣下可以獲得更好的系統性能。

摘要:旋轉機架是質(zhì)子治療設備中的關(guān)鍵部件，其主要功能是對治療頭、束流輸運線(xiàn)等關(guān)鍵部件進(jìn)行承重，并旋轉至一定角度實(shí)現質(zhì)子束對腫瘤特定角度的照射；針對在放療過(guò)程中終端控制旋轉機架運動(dòng)的控制需求，提出了一種質(zhì)子治療旋轉機架控制系統設計方法；基于Socket通信技術(shù)開(kāi)發(fā)了總控室的服務(wù)端程序和工控機的客戶(hù)端程序，并運用MFC類(lèi)庫設計了服務(wù)端與客戶(hù)端的人機交互界面；在此基礎上，在客戶(hù)端程序中開(kāi)發(fā)了基于S7.Net庫的PLC上位控制模塊；為保證醫護平臺在機架運動(dòng)過(guò)程中的水平，在PLC程序中設計了一種同步運動(dòng)控制模型，實(shí)現機架和醫護平臺的同步運動(dòng)；現場(chǎng)實(shí)驗結果表明：該系統可以終端控制旋轉機架以0.1~1rpm在-180°~180°范圍內運動(dòng)，以及控制氣動(dòng)踏板的伸出和退回，還會(huì )實(shí)時(shí)監控機架旋轉角度和旋轉速度，適用于化療過(guò)程中的工作環(huán)境，并驗證了設計的同步運動(dòng)控制模型可以實(shí)現旋轉機架和醫護平臺同步運動(dòng)。

摘要:水網(wǎng)城市區域規劃功能區圖像相似性特征較強，且受生態(tài)環(huán)境、水資源調度等多個(gè)因素影響，造成水網(wǎng)區域規劃協(xié)調性較差，提出基于遙感圖像三區光譜特征的水網(wǎng)城市區域規劃協(xié)調控制方法。使用高分辨率遙感設備采集城市影像；運用形態(tài)學(xué)算法，利用結構樹(shù)，通過(guò)擊中、擊不中變換的方式對圖像做細化處理；從亮度均值、目標標準差和亮度差級指數三方面提取圖像光譜特征；采用最鄰近分類(lèi)算法，建立分類(lèi)模型，以?xún)?yōu)先功能區、一般功能區和沖突協(xié)調區的自身環(huán)境和光譜特征為依據，將提取的特征輸入到分類(lèi)模型中，自動(dòng)輸出劃分結果，利用 A*算法簡(jiǎn)化劃分步驟，實(shí)現水網(wǎng)城市規劃協(xié)調控制。實(shí)驗結果表明，所提方法提高了遙感圖像質(zhì)量，分類(lèi)結果符合不同功能區的特征要求；兼顧其它生態(tài)要素，規劃具有協(xié)調性，規劃效果較好；可在2s內完成目標區域規劃，規劃時(shí)間較短；對于目標規劃數據的檢測誤差小、準確率高，大幅度提高搜索效率，能夠為水網(wǎng)城市區域規劃協(xié)調控制提供可靠依據。

摘要:為了解決煤礦井下施工安全性低的問(wèn)題,利用改進(jìn)RBF數據融合算法優(yōu)化設計煤礦井下安全監控方法。在煤礦井下環(huán)境下安裝瓦斯、溫濕度等傳感器設備,將其安裝在確定的測點(diǎn)位置上。利用改進(jìn)RBF數據融合算法采集并處理傳感數據,根據數據融合結果,考慮瓦斯濃度、溫濕度、礦壓等環(huán)境參數,得出煤礦井下安全性的監測結果。考慮煤礦井下人員實(shí)時(shí)位置,確定井下安全監控方向,在安全性監測結果的驅動(dòng)下,利用設計的安全監控器,實(shí)現煤礦井下安全監控工作。通過(guò)效果測試實(shí)驗得出結論：與傳統監控方法相比,優(yōu)化設計方法的瓦斯與溫度監控誤差分別降低了1.005mg/m3和5.65℃,同時(shí)安全監控范圍得到明顯擴大。

摘要:為保證機械臂的抓取精度，保證物體抓取的穩定性，本文設計基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的機械臂抓取控制系統。在系統硬件部分，加設圖像、位置和壓力傳感器，改裝機械臂抓取控制器和運動(dòng)驅動(dòng)器，利用圖像傳感器設備，獲取滿(mǎn)足質(zhì)量要求的機械臂抓取目標圖像，為機械臂抓取控制功能提供硬件支持。軟件部分利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法提取圖像特征，確定機械臂抓取目標位置。結合機械臂當前位置的檢測結果，規劃機械臂抓取路線(xiàn)，預估機械臂抓取角度與抓取力。最終通過(guò)機械臂抓取參數控制量的計算，在控制器的支持下實(shí)現系統的機械臂抓取控制功能。實(shí)驗結果表明，所設計系統應用下位置控制誤差和速度控制誤差的平均值分別為0.192m和0.138m/s，同時(shí)物體抓取掉落概率明顯降低。

摘要:為控制明文加密時(shí)長(cháng)、密文響應時(shí)長(cháng)之間的相對時(shí)延量，實(shí)現無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )對于通信數據的安全性加密，設計基于Modbus/TCP的無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò )安全加密控制系統。匹配PowerPC嵌入式架構與復位通信控制電路之間的實(shí)時(shí)連接關(guān)系，借助微處理器子模塊，確定宿主機與客戶(hù)機對通信網(wǎng)絡(luò )的貢獻價(jià)值，再按照Modbus/TCP協(xié)議連接標準，整合交換區中已存儲的通信數據文本，完成無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò )安全加密控制系統硬件設計。根據基本協(xié)議要素，認證待加密數據的傳輸身份，實(shí)現對Modbus/TCP可信協(xié)議的定義。利用協(xié)議文件中的可信度條件，設置密鑰模板，通過(guò)移植處理通信文本的方式，確定數據信息樣本的擴容總量，完成安全加密接口設計，聯(lián)合相關(guān)應用元件，實(shí)現基于Modbus/TCP的無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò )安全加密控制系統設計。實(shí)驗結果表明，所設計系統明文加密時(shí)長(cháng)、密文響應時(shí)長(cháng)之間的相對時(shí)延量始終保持為0.1ms，能夠有效實(shí)現無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )對于通信數據的安全性加密。

摘要:大數據通信帶寬時(shí)延會(huì )導致通信擁塞故障，影響通信網(wǎng)絡(luò )的正常運行，為此提出基于自適應轉發(fā)的大數據通信帶寬時(shí)延感知擁塞控制技術(shù)。根據通信網(wǎng)絡(luò )的組成結構和通信原理，構建大數據通信網(wǎng)絡(luò )模型。在該模型下，采集大數據通信帶寬時(shí)延，通過(guò)特征提取與匹配，感知當前通信網(wǎng)絡(luò )的擁塞狀態(tài)。針對處于擁塞狀態(tài)的通信信道，在考慮通信帶寬的情況下，計算擁塞控制量，利用自適應轉發(fā)技術(shù)調度并分配通信帶寬，在差分流傳輸控制協(xié)議的支持下，實(shí)現大數據通信帶寬時(shí)延感知擁塞控制。通過(guò)擁塞控制效果測試實(shí)驗得出結論：與傳統擁塞控制技術(shù)相比，在優(yōu)化設計技術(shù)的控制作用下，移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò )的吞吐量有所增加，帶寬時(shí)延降低了149.3ms，同時(shí)通信誤碼率降低了0.037%，即優(yōu)化設計技術(shù)在擁塞控制效果方面具有明顯優(yōu)勢。

摘要:疏浚作業(yè)中，泥漿管道內物料的組成、粒徑、濃度等隨水下地形土質(zhì)等變化很大，易造成流速波動(dòng)甚至堵管、爆管等故障，因此泥漿流速穩定控制對泥漿輸送的效率和安全具有重要意義；疏浚管道輸送系統具有非線(xiàn)性、大時(shí)滯和參數時(shí)變等特征，傳統PID控制方法效果不佳，故此將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和傳統PID控制算法相結合，并將其應用于泥漿流速控制中。以河海大學(xué)管道輸送實(shí)驗平臺為對象，采用受控自回歸CAR模型描述泥泵變頻器頻率與管道泥漿流速之間的關(guān)系，通過(guò)實(shí)驗和數值處理對模型進(jìn)行離線(xiàn)辨識；在此基礎上通過(guò)仿真對比傳統PID、單神經(jīng)元PID和BP-PID的流速控制性能，發(fā)現BP-PID控制器的超調量?jì)H為3.8%，響應時(shí)間為11s，控制性能較好；最后通過(guò)在體積濃度~10%到~30%泥漿范圍內，泥漿濃度小幅度和大幅度增減實(shí)驗，對流速控制方法進(jìn)行了驗證，結果表明在濃度平緩或劇烈波動(dòng)時(shí)，采用BP-PID控制算法的流速控制系統，均能夠在保證輸送安全的前提下，快速、穩定地達到目標流速，具有較好的自適應控制性能。

摘要:為了保證大型煤礦開(kāi)采工作的安全性與質(zhì)量，利用數字孿生技術(shù)優(yōu)化設計大型煤礦遠程智能監控方法。利用數字孿生技術(shù)構建大型煤礦虛擬模型，在該模型下確定測點(diǎn)位置，遠程采集大型煤礦實(shí)時(shí)運行數據。通過(guò)對數據特征的提取與匹配，從煤礦開(kāi)挖設備和施工環(huán)境兩個(gè)方面，監測大型煤礦運行狀態(tài)。改裝大型煤礦遠程智能控制器，以運行狀態(tài)的監測結果作為控制程序的啟動(dòng)條件，實(shí)現對大型煤礦的遠程智能監控任務(wù)。通過(guò)與傳統監控方法的對比得出結論:優(yōu)化設計方法對煤礦開(kāi)挖設備的監控性能明顯升高，對環(huán)境中瓦斯濃度和溫度的監測誤差分別降低了0.34%和0.19℃，控制誤差分別降低0.09%和0.145℃，同時(shí)監控范圍擴大27.4%。

摘要:為推動(dòng)國家智能制造發(fā)展，面向生產(chǎn)過(guò)程中設備實(shí)時(shí)監控困難、透明性差、管控效率低、跨學(xué)科交叉情況復雜等問(wèn)題，融合MBSE思想，提出一種基于數字孿生的產(chǎn)線(xiàn)設備監控方法并實(shí)現。首先，提出基于數字孿生的監控方法架構；基于SysML建模語(yǔ)言對產(chǎn)線(xiàn)系統和設備進(jìn)行統一描述建模，建立結構圖和行為圖，形成數據模型；通過(guò)SysML模型與OPC UA聯(lián)合，以位移數據和任務(wù)數據雙通道驅動(dòng)的方式進(jìn)行虛實(shí)映射，并建立異常報警追溯機制；以倉儲系統中核心設備堆垛機為例，構建其SysML模型、數字孿生模型，并以倉儲產(chǎn)線(xiàn)實(shí)時(shí)緩存數據庫redis為數據源，通過(guò)OPC UA獲取并實(shí)時(shí)更新數據驅動(dòng)數字孿生模型，實(shí)現其三維可視化監控，驗證了方法的可行性和實(shí)時(shí)性

摘要:在分布式大數據的存儲和傳輸過(guò)程中,數據極易被惡意用戶(hù)攻擊,造成數據的泄露和丟失。為提高分布式大數據的存儲和傳輸安全性,設計了基于屬性分類(lèi)的分布式大數據隱私保護加密控制模型。挖掘用戶(hù)隱私數據,以分布式結構存儲。根據分布式隱私數據特征,判斷數據的屬性類(lèi)型。利用Logistic混沌映射,迭代生成數據隱私保護密鑰,通過(guò)匿名化、混沌映射、同態(tài)加密等步驟,實(shí)現對隱私數據的加密處理。利用屬性分類(lèi)技術(shù),控制隱私保護數據訪(fǎng)問(wèn)進(jìn)程,在傳輸協(xié)議的約束下,實(shí)現分布式大數據隱私保護加密控制。實(shí)驗結果表明,設計模型的明文和密文相似度較低,訪(fǎng)問(wèn)撤銷(xiāo)控制準確率高達98.9%,在有、無(wú)攻擊工況下,隱私數據損失量較少,具有較好的加密、控制性能和隱私保護效果,有效降低了隱私數據的泄露風(fēng)險,提高了分布式大數據的存儲和傳輸安全性。

摘要:構建體育比賽模擬控制系統,提高對體育比賽的現場(chǎng)智慧化管理和信息調度能力,提出基于A(yíng)RM內核單片機的體育比賽模擬控制系統設計方法。采用實(shí)時(shí)視頻和圖像檢測方法,構建體育比賽現場(chǎng)賽事的模擬數據傳輸和圖像分析模型,通過(guò)過(guò)程化的線(xiàn)性調度和賽事流程規劃和控制,采用可視化的視頻遠程監控方法實(shí)現對體育比賽的現場(chǎng)賽事的視景仿真和動(dòng)作特征點(diǎn)分析,采用賽事分布視頻動(dòng)態(tài)特征提取方法,實(shí)現體育比賽現場(chǎng)賽事管控特征分析。構建體育比賽現場(chǎng)的動(dòng)態(tài)參數數據集預處理模塊、信息傳輸模塊、視頻監測與回放模塊和人機交互模塊等,采用ARM內核單片機控制方法建立體育比賽模擬控制系統的核心處理器,構建體育比賽過(guò)程狀態(tài)可視化云平臺的服務(wù)器,通過(guò)五層結構體系設置的模擬控制系統的體系結構模型,結合總線(xiàn)傳輸控制技術(shù)實(shí)現控制系統硬件和軟件設計。測試結果表明,設計的體育比賽模擬控制系統人機交互性和視頻傳輸控制能力較好,控制收斂性較好,能實(shí)現體育比賽現場(chǎng)智能監控和動(dòng)態(tài)控制。

摘要:醫療領(lǐng)域患者的主訴信息是醫療文本分類(lèi)工作的關(guān)鍵,能為智慧醫療和信息文本歸類(lèi)提供有力的支持。近幾年來(lái)隨著(zhù)深度學(xué)習的發(fā)展應用,基于傳統深度學(xué)習技術(shù)的全流程病歷內涵質(zhì)量控制模型層出不窮,但傳統模型存在很多缺點(diǎn)和局限性,諸如訓練速度慢、精度損失、過(guò)擬合和無(wú)法處理大規模數據的問(wèn)題,因此,引入改進(jìn)的深度學(xué)習算法。指南指導下基于深度學(xué)習的全流程病歷內涵質(zhì)量控制體系實(shí)驗結果為,將詞向量設置成160時(shí)雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(Bidirectional Recurrent Neural Network,BiGRU-SA)模型效果最優(yōu),準確率為84.9% 。BiGRU-SA MODEL,精準度受向量維度的影響并不大。而改進(jìn)的文本分類(lèi)式前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(Transformation-extraction-convolutional CNN,TextCNN)模型,精準度在其進(jìn)行第3次和第四次迭代更新時(shí),發(fā)生指數級增長(cháng),并在第3次迭代時(shí),精度達到理想值,為8.3×10_-1^。隨著(zhù)迭代次數的增加,模型準確率呈現先增大后減小的趨勢,在進(jìn)行第6次迭代時(shí)模型效果最優(yōu),準確率為84.9% 。優(yōu)化后的全流程病歷內涵質(zhì)量控制模型在變動(dòng)率指標下的面積的值、準確率、F1、召回率四項指標值都有了一定的提升,以上結果能更好地解決過(guò)擬合和特征信息丟失的問(wèn)題,并且實(shí)現全流程病歷內涵質(zhì)量的控制。

摘要:空中目標探測對于空中交通管理與調度具有重要的參考意義，為了克服距離給空中目標探測工作帶來(lái)的困難，利用干涉量子雷達技術(shù)，從硬件和軟件兩個(gè)方面優(yōu)化設計遠距離空中目標探測系統。加設干涉量子雷達探測器，改裝雷達信號處理與成像裝置，完成硬件系統的優(yōu)化。利用干涉量子雷達技術(shù)生成空中目標雷達圖像，通過(guò)雜波抑制、圖像增強等步驟完成初始雷達圖像的預處理。提取雷達圖像的輪廓特征，測量空中目標距離，計算空中目標尺寸、位置等幾何參數以及移動(dòng)速度參數，最終通過(guò)特征匹配確定區域是否存在空中目標，輸出空中目標探測結果。通過(guò)系統測試實(shí)驗得出結論：與傳統探測系統相比，優(yōu)化設計系統的距離、尺寸和移動(dòng)速度探測誤差分別降低了5.15m、4.85㎡和4.15m/s，同時(shí)擴大了空中目標的探測范圍。

摘要:針對智能治超場(chǎng)景下超載車(chē)輛自動(dòng)化檢測的需求，在YOLOv5s的基礎上從數據、模型和算法三個(gè)方面提出了一種改進(jìn)的貨車(chē)車(chē)型識別算法。在數據層面，使用的數據增強模擬了現實(shí)中面對惡劣天氣、圖像噪聲和數據損壞等復雜場(chǎng)景，豐富了訓練數據的多樣性，提高了模型在復雜場(chǎng)景下的魯棒性。在模型方面，提出了一種新的注意力機制來(lái)綜合考慮不同通道的重要性和編碼特征的位置信息，提高了模型的識別準確性。在算法層面，針對現有算法的不足，提出了一種更通用的標準來(lái)判斷貨車(chē)與輪軸的隸屬關(guān)系，以適用更復雜的場(chǎng)景。實(shí)驗結果表明，提出的改進(jìn)模型對貨車(chē)和輪軸的識別精度分別達到99.34%和99.22%，對貨車(chē)車(chē)型識別的準確率為98.71%。與經(jīng)典的YOLOv5s網(wǎng)絡(luò )相比，貨車(chē)和輪軸的平均識別精度提高了2.39%，貨車(chē)車(chē)型的識別準確率提高了2.22%。綜上，所提出的方法實(shí)現了對貨車(chē)車(chē)型自動(dòng)和準確的識別，可以為智能治超場(chǎng)景下的貨車(chē)車(chē)型識別提供理論支撐。

摘要:針對MBSE技術(shù)應用于航天器電氣系統設計開(kāi)展研究,建立從需求分析、功能定義、邏輯設計、邏輯實(shí)現及物理實(shí)現的完整的電氣系統實(shí)現方案,分析了各個(gè)層級之間的映射及關(guān)聯(lián)方法。針對航天器電氣系統特點(diǎn),提出了新的、系統的工程解決方案。以SystemWeaver為開(kāi)發(fā)平臺,以典型的飛行器管理平臺為研究對象,至頂向下開(kāi)展正向設計,根據頂層輸入開(kāi)展需求分析,面向功能需求進(jìn)行功能定義,在符合相關(guān)技術(shù)標準、經(jīng)驗基礎上利用邏輯設計及邏輯實(shí)現滿(mǎn)足各項功能定義,最后通過(guò)物理層進(jìn)行系統實(shí)現。構成基于MBSE航天器電氣系統正向設計的完整流程。

摘要:智能氣體識別系統主要包括硬件電路、用戶(hù)界面、信號處理和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型各模塊。其采用 ESP32-S作為主控芯片，設計硬件電路對金屬氧化物半導體氣體傳感器加熱端電壓動(dòng)態(tài)調制，實(shí)驗選擇調制傳感器溫度范圍為150~250 ℃，對應調制電壓范圍2.5~3.8 V。以20 Hz的頻率采集熱調制下的傳感器特性變化曲線(xiàn)，通過(guò)信號傳輸功能傳遞至上位機，將所得熱調制響應信號經(jīng)信號處理特征提取后喂入自行搭建的I-5×5-2×2-200-200-P結構卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練構建模型，使用訓練后深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型前向傳播實(shí)現對目標氣體的快速識別檢測。在靜態(tài)氣敏測試平臺中的測試結果顯示，該系統能有效實(shí)現對多種類(lèi)VOC氣體的識別功能，對乙醇、丙酮和異丙醇的42種測試氣氛的識別準確率達到100%。

摘要:以提升巡邏機器人執行巡邏任務(wù)能力為目的,提出基于5G通信技術(shù)的巡邏機器人定位誤差自動(dòng)補償方法。該方法在巡邏機器人工作區域架設5G無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò ),并將AD7380型號位置傳感器安裝在巡邏機器人上,利用位置傳感器獲取巡邏機器人工作時(shí)的位置信息后,利用5G無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò )將其傳輸到用戶(hù)PC端,得到巡邏機器人位置采樣點(diǎn)數據；以該數據為基礎,使用拉丁超立方采樣方法描述巡邏機器人在其巡邏空間內的位置,得到巡邏機器人空間位置數據；再依據巡邏機器人空間位置數據,計算該機器人預設目標點(diǎn)誤差矢量,并構建巡邏機器人定位誤差補償模型,利用該模型補償巡邏機器人定位誤差。實(shí)驗結果表明：該方法可全面獲取巡邏機器人在其巡邏空間內的位置信息,可有效且精準的對其定位誤差進(jìn)行自動(dòng)補償,使巡邏機器人定位誤差保持在可允許范圍內,應用效果較為顯著(zhù)。

摘要:針對CO2地質(zhì)封存過(guò)程中井間ERT監測數據處理的需求設計并開(kāi)發(fā)了監測數據綜合處理平臺。采用4G網(wǎng)絡(luò )實(shí)現了監測數據從現場(chǎng)到監控中心的遠程傳輸，利用MySQL開(kāi)發(fā)了存儲監測數據信息和用戶(hù)信息的數據庫，基于有限元法和線(xiàn)性反投影法實(shí)現了井間ERT圖像重建算法，基于B/S架構和MVC設計模式開(kāi)發(fā)了Web軟件。該平臺具有監測數據遠程傳輸模塊、數據存儲模塊、基于井間ERT的CO2飽和度成像模塊、賬戶(hù)管理模塊和CO2封存狀態(tài)顯示模塊，可實(shí)現監測數據自動(dòng)遠程傳輸、存儲、處理、展示等功能，遠程用戶(hù)登錄該平臺可對地質(zhì)封存過(guò)程中CO2運移狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)監測和歷史狀態(tài)查詢(xún)。實(shí)驗室內模擬測試結果表明了各功能模塊均可正常運行，從而驗證了所開(kāi)發(fā)數據處理平臺的可用性。

摘要:由于移動(dòng)邊緣計算網(wǎng)絡(luò )在邊緣位置部署，在多用戶(hù)并發(fā)的情況下帶寬資源優(yōu)化策略容易出現高計算負荷，降低帶寬資源優(yōu)化的效果。為了解決這一問(wèn)題，提出基于螢火蟲(chóng)算法的移動(dòng)邊緣計算網(wǎng)絡(luò )帶寬資源優(yōu)化策略。在服務(wù)器之間數據連續傳輸的情況下，確定網(wǎng)絡(luò )內用戶(hù)分布情況，計算網(wǎng)絡(luò )運行需要消耗的能量，利用螢火蟲(chóng)算法建立以帶寬資源為中心的數學(xué)模型，以移動(dòng)邊緣計算網(wǎng)絡(luò )的各項參數作為依據，對數學(xué)模型求解，得到最優(yōu)解后，以用戶(hù)最大收益為目標部署優(yōu)化策略。實(shí)驗結果表明:提出的基于螢火蟲(chóng)算法的帶寬資源優(yōu)化策略計算延遲小，網(wǎng)絡(luò )帶寬資源優(yōu)化效能高，整體計算性能得到了明顯提升。

摘要:信道建模是研究臨近空間通信技術(shù)、評估系統傳輸特性的基礎和重要方法。臨近空間飛行器從低速向高速發(fā)展,信道變化頻次隨飛行器速度增大而愈加頻繁。為實(shí)現對臨空通信過(guò)程中信道衰落的實(shí)時(shí)仿真,研制基于中央處理器(Central Processing Unit,CPU)和現場(chǎng)可編輯門(mén)陣列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)架構、參數1 ms更新一次的臨空信道模擬器。該模擬器內置氣象性損耗模型和無(wú)線(xiàn)信道衰落模型,CPU端通過(guò)設計狀態(tài)機控制模塊、優(yōu)化參數計算邏輯、優(yōu)化操作系統來(lái)壓縮信道參數的計算時(shí)間。FPGA部分設計關(guān)鍵信息同步方案、基于狀態(tài)機的雙保障更新機制保證參數的可靠穩定傳輸、并行加速處理實(shí)現信息交互和增強信號處理速度。實(shí)測結果表明,上述方案有效提升了臨空信道模擬器的參數計算速度和信號處理速度,可實(shí)現信道參數隨收發(fā)機運動(dòng)1 ms更新一次。

摘要:智能制造生產(chǎn)調動(dòng)是一個(gè)復雜的多目標優(yōu)化問(wèn)題,傳統的生產(chǎn)調動(dòng)方法多采用啟發(fā)式方法,在面對復雜的制造環(huán)境,傳統方法可能會(huì )出現早熟收斂或搜索精度下降的問(wèn)題；因此為了解決這些問(wèn)題,研究構建了基于改進(jìn)SA算法的智能制造生產(chǎn)調動(dòng)模型；首先對SA算法進(jìn)行了優(yōu)化,其次利用優(yōu)化后的算法構建了生產(chǎn)調動(dòng)模型,最后通過(guò)仿真實(shí)驗去驗證模式算法的性能。實(shí)驗結果表明,在數據集中,真實(shí)值、模型方法和傳統方法的平均完成時(shí)間分別為85.33min、89.92min和93.81min,其中模型方法與真實(shí)值的差距僅為4.59min。這說(shuō)明模型方法可以用于解決現有生產(chǎn)模式存在拖期的情況,及時(shí)完成生產(chǎn)任務(wù)。模型算法能夠為智能制造生產(chǎn)調動(dòng)提供新的思路。

摘要:激光焊接過(guò)程中，強光導致焊接節點(diǎn)的視覺(jué)圖像質(zhì)量較低，降低了定位準確性。為了優(yōu)化特殊材質(zhì)的激光焊接節點(diǎn)定位精準度。以AH36鋼為例，設計一種激光焊接節點(diǎn)視覺(jué)定位方法。在獲取AH36鋼的激光焊接節點(diǎn)區域圖像后，通過(guò)EGDNet算法獲取焊接節點(diǎn)邊緣圖像。利用Shi-Tomasi算法檢測焊接邊緣圖像的角點(diǎn)，計算節點(diǎn)在A(yíng)H36鋼激光焊接圖像中的位置坐標，完成AH36鋼激光焊接節點(diǎn)定位。實(shí)驗結果表明，該方法的焊接節點(diǎn)采集質(zhì)量高、定位精度高、定位效率高。

摘要:國產(chǎn)電解質(zhì)分析儀大多基于濕式法，結構相對復雜，操作過(guò)程繁瑣，且由于樣本外露存在一定的生物安全隱患。針對臨床醫學(xué)上對人體體液中關(guān)鍵電解質(zhì)成分的檢測需要，設計了一種基于干式生化法測試鉀離子、鈉離子、氯離子的人體電解質(zhì)分析儀。分析儀基于Cortex-M3嵌入式系統開(kāi)發(fā)，設計了新型干式生化電解質(zhì)測試片，采用離子選擇電極法進(jìn)行離子測量，結合Nernst方程，提出了一種新的干式電解質(zhì)測量方法，完成了系統軟硬件設計。整機符合醫療儀器行業(yè)標準，性能穩定，檢測精度高，通過(guò)了醫療儀器注冊檢驗。該設計在一定程度上提高了國產(chǎn)電解質(zhì)分析儀的設計水平，突破了人體電解質(zhì)干式檢測的技術(shù)瓶頸，對中小型醫院普及人體電解質(zhì)分析儀具有一定的促進(jìn)作用。

摘要:熱控系統作為飛行器上重要服務(wù)保障措施，擔負著(zhù)器上結構、設備在正常工作溫度范圍內工作的重要責任；為了保障設備工作溫度，需采取相應的熱控措施；其中，智能化控溫設備作為熱控措施關(guān)鍵單機，是熱控系統成功與否的關(guān)鍵；根據目標飛行器外部環(huán)境特點(diǎn)及內部設備自身熱耗情況，完成了飛行器上熱控系統設計及研究，重點(diǎn)開(kāi)展并完成了智能化控溫設備的軟硬件設計；結合目標飛行器具體要求，利用解耦思路細化把控溫設備分解為若干個(gè)功能不同的模塊，后將細化分解后的若干功能模塊采用總線(xiàn)方式進(jìn)行融合設計，實(shí)現了預期性能和功能；通過(guò)地面原理試驗及后續飛行試驗驗證，該設備具有高精度控溫能力（控溫精度±0.5℃），且可滿(mǎn)足多回路同時(shí)控溫，滿(mǎn)足使用要求。