CAE系统的构成、应用及二次开发

本文首先介绍CAE系统的发展概况,指出了CAE的三个特点、四大优点;然后介绍系统的工作站及网络形式的软硬件结构,以图表形式给出一种数字系统CAE的软件层次结构,突出了应用软件;继而以一个数字系统为例,较详细地说明了其总体设计、逻辑设计和实体设计的全过程;最后着重论述了专业技术队伍的培养、专业应用的基础研究及系统二次开发的重要性。本文介绍的虽然是电子CAE系统,但所总结的普遍规律仍然适用于其它领域的CAE系统。     

SolidWorks二次开发在CAE仿真分析中的应用

随着CAD/CAE技术的普及与结合,CAD/CAE一体化系统的开发越来越受到企业的欢迎。本文通过对SolidWorks二次开发的研究,提出了利用SolidWorks二次开发进行CAE自动仿真分析。系统借助VB语言首先通过CAD模块进行参数化建模,然后利用CAE模块进行仿真分析,将结果对比记录,最后通过优化模块对不符合要求的零部件进行重新设计分析,直到满足设计要求为止。     

基于Ansys workbench的仿真模板二次开发

本文主要介绍了在CAE仿真分析软件ansys workbench上如何进行二次开发,阐述了仿真分析模板的意义、功能、示意、实现方式。可以让初学ansys workbench仿真分析的人,不必知道繁杂的英文按钮有什么功能,只需按照中文的向导菜单完成仿真操作就可以完成仿真分析。     

CAE系统及其新发展

介绍了CAE系统的主要功能和现行的CAE软件所包含的软件模块，并阐述了CAE技术的新发展。     

通用工艺与设备

塑料注射成型 CAE 软件目前的新发展有两个突出的方面:(1)基于表面模型的流动分析。通过引入表面模型取代传统的“中国”模型,突破了原有 CAE 软件的建模瓶颈。(2)基于知识的 CAE 分析。将人工智能和专家系统技术充分应用到 CAE 分析中,指导用户设计初始方案、评价分析结果并在此基础上优化设计,提高了 CAE 的应用价值和使用效率。     

嵌入式网络监控系统设计方案

本文介绍了一种适合于工业场合、基于客户机/服务器模型的嵌入式网络监控系统的设计。服 务器采用32位的Freescale　ColdFire系列MCF5272为CPU,以μClinux为操作系统,客户机可以是 网络上任何装有客户机软件的PC机,系统中的监控界面由客户端设计,可以通过升级客户机软 件来满足新的监控任务。该系统的通用性和灵活性强,利于用户的二次开发。     

浅析核电设计领域中CAE仿真技术的应用

本文基于对CAE仿真分析方法与流程、CAE软件结构与特性的相关研究,以及CAE软件运行平台的引入,阐述了在核电设计领域中高效运用CAE仿真技术、统一管理仿真分析过程中的软硬件资源的有效的解决方案。     

软件工程中的模块可重用技术

本文基于当前比较常遇到的模块可重用问题,且与二次开发引信设计建模软件的一些情况相结合,对软件开发过程中一些比较常用的模块技术作一深入探讨,最后指出了模块可重用的各种优点,望能为此领域应用研究有所借鉴。     

学习型红外遥控器

本文详细介绍了一款基于AT89C52单片机的学习型红外遥控器的设计原理，给出了部分硬件电路图，并着重介绍了软件的编写思路。该学习型红外遥控器适用于人们日常生活和工作中常用的各种红外遥控设备，具有通用性．     

基于Pro/E的拉深模CAD系统的开发

介绍了基于Pro/Engineer的二次开发技术,简单论述了二次开发工具包Pro/toolkit应用程序的开发步骤,并在此基础上开发了筒形拉深模CAD系统原型,用户只需根据零件的图样输入筒形拉深件的相关参数,系统即可自动生成该零件的所有工艺数据,并生成内容详实的工艺卡,极大地丰富和扩充了Pro/E的功能,使该软件的通用性和专一性有机的结合起来.     

基于FSVM分类算法的动脉硬化病分类

本文主要对模糊支持向量机的模式分类算法进行研究,对模糊隶属度函数进行选择并计算隶属度值,并对是否患动脉硬化进行分类,实验表明基于模糊训练样本的支持向量机具有高的分类精度。     

THEORY ON THE DIAGNOSABILITY OF THE FAULT CLASSIFICATION APPROACH

This paper describes, by means of a Voronoi hypersphere, the nearest neighbor relations of all the feature submatrices in the fault classification space and analyses the deviation disturbance angles between fault feature submatrices and a k-dimension unitary matrix of the measured voltage change matrix. With the above two concepts, this paper discusses the diagnos-ability in the fault classification approach. The paper also classifies and defines the fault diagnosis problems. Finally, the paper derives the corresponding necessary and sufficient conditions for correct location of faults.     

The classification on short message

This paper discusses the importance of the classification of short message, and details some key technologies related. Through implementing a fundamental prototype, some basic models and technical references are provided.     

基于相似度曲线的新闻网页分类模型研究

随着互联网的快速发展,网络日益成为人们查找有用数据的重要手段.由于WWW上的信息很多存储在HTML 页面上,网页分类就显得十分必要.利用各种开源软件,详细设计并实现了一个中文网页分类模型,同时利用元搜索技术实现数据采集,有效地提高了采集的广度和深度.在进行中文分词时利用了专业词库,此方法提高了分词的准确率,在建立VSM时提出了一种基于相似度曲线的网页特征抽取方法,此方法能有效解决特征提取的高维问题,并对提高特征区分度,缩小运算量具有良好的效果.     

Blog网页分类与识别技术研究

为了找到一种自动将Blog网页区别于其他Web页面的方法，以便针对Blog语料进行内容抽取、对Blog社区进行规律性研究和发现等，针对Blog网页的特点与规律，提出一种根据网页结构和关键字计算相似度的方法识别Blog网页，初步的实验结果表明，达到了较高的识别正确率。     

基于K-means的上海地铁站点分级研究

科学合理的地铁站点分级体系能够为车站资源分配及管理模式的选择提供决策依据.通过运用图论知识,结合Space L法构建了上海市地铁全网的拓扑模型.并选取图论中度,接近中心性和介数的3个重要度指标,结合各站的客流量分级指标及城市中心站点对各站点的辐射影响指标,运用K-means聚类算法,建立了涵盖多指标多因素的站点分级体系.     

基于MongoDB的文本分类研究

文章基于流行的非关系型数据库MongoDB,结合Spark机器学习库中的朴素贝叶斯分类器和支持向量机,对豆瓣影评及京东商评进行情感分类,并采用准确率、召回率、F-Measure等指标对分类效果进行评价,最后测试了Spark-MongoDB平台的扩展性能。     

Fingerprint classification based on learned features

In this paper, we present a fingerprint classification approach based on a novel feature-learning algorithm. Unlike current research for fingerprint classification that generally uses well defined meaningful features, our approach is based on Genetic Programming (GP), which learns to discover composite operators and features that are evolved from combinations of primitive image processing operations. Our experimental results show that our approach can find good composite operators to effectively extract useful features. Using a Bayesian classifier, without rejecting any fingerprints from the NIST-4 database, the correct rates for 4- and 5-class classification are 93.3% and 91.6%, respectively, which compare favorably with other published research and are one of the best results published to date.     

Efficient packet classification on network processors

Always‐on networking and a growing interest in multimedia‐ and conversational‐IP services offer an opportunity to network providers to participate in the service layer, if they increase functional intelligence in their networks. An important prerequisite to providing advanced services in IP access networks is the availability of a high‐speed packet classification module in the network nodes, necessary for supporting any IP service imaginable. Often, access nodes are installed in remote offices, where they terminate a large number of subscriber lines. As such, technology adding processing power in this environment should be energy‐efficient, whilst maintaining the flexibility to cope with changing service requirements. Network processor units (NPUs) are designed to overcome these operational restrictions, and in this context this paper investigates their suitability for wireline and robust packet classification in a firewalling application. State‐of‐the‐art packet classification algorithms are examined, whereafter the performance and memory requirements are compared for a Binary Decision Diagram (BDD) and sequential search approach. Several space optimizations for implementing BDD classifiers on NPU hardware are discussed and it is shown that the optimized BDD classifier is able to operate at gigabit wirespeed, independent of the ruleset size, which is a major advantage over a sequential search classifier. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.