一种新型玻璃基底可用于微陀螺的反磁悬浮结构的设计与制造

主要介绍了反磁悬浮系统的悬浮和稳定的原理以及用作惯性传感器的原理。研究了对反磁悬浮微器件理论。使用ANSOFT的MAXWELL3D有限元软件包分析了反磁转子悬浮微器件的悬浮问题,对于转子的悬浮、稳定和旋转进行了系统的仿真分析,包括受力分析与位移分析。对反磁悬浮微器件的制作工艺进行了研究。对反磁悬浮器件进行了相关实验。     

一种测力传感器固有频率的提高与测试

提高测力传感器的固有频率能有效增强被测力数据的可靠性。介绍了一种悬臂梁测力传感器提高固有频率的设计方案,以及用高温火焰烧断承载线产生阶跃激励以测试实体传感器固有频率的新方法。该方案使用有限元软件ANSYS对传感器进行模态分析和结构静力分析,结合仿真结果和悬臂梁固有频率公式修改模型,使测力传感器固有频率提高了60%以上,达到了360 Hz。实际测试结果与有限元仿真结果十分接近,充分证明了改进方案的有效性。     

基于MATLAB的信号与系统虚拟实验系统设计

信号与系统课程的概念抽象、公式繁杂,实验教学能更好培养学生操作技能和创新能力,然而传统的实物实验存在许多不足之处,本系统利用MATLAB/GUI提供的可视化界面,设计和实现包括滤波器、连续信号的分解与合成、信号的抽样与恢复、信号的调制解调等模块的实验系统,对其功能一一进行演示,对原理结论进行验证。本系统操作简单,用户能够根据要求自行输入参数设计实验系统。系统反映直观,对比信号通过该对应系统的输出响应可促进学习者对抽象理论的快速理解,有利于创新意识和创新能力的培养。     

在线手写签名认证研究

手写签名认证是人工智能领域的一个重要课题,对它的深入研究具有重要的现实意义。文章采用基于概率统计的方法表示手写签名的速度特征,用vague集相似度表示书写压力特征,并通过细分的拐点表示笔画特征进行签名认证,最后,构造了一个在线手写签名认证系统。实验证明了该方法的有效性。     

一种高速移动场景中的频偏校正方法

研究高速通信中干扰问题.频偏估计和补偿是移动通信中一个重要的研究内容.在WCDMA无线接入网中,为了抑制高速移动中较大的多普勒频偏所带来的解调性能恶化,保证高速移动场景中的网络覆盖质量,基站接收机必需能够实时地对接收数据的频偏进行跟踪校正.分析了高速移动场景下多普勒频移对WCDMA系统物理层带来的影响,提出了WCDMA系统物理层的频偏校正方法,针对高铁场景专网覆盖方案,采用了一种改进的估计校正方法.仿真结果表明校正方法对基带解调性能有明显提升,能够满足实际工程应用的要求.     

TCP拥塞控制算法研究

研究无线传输优化问题,随着用户的迅速增长,使网络负载大于网络资源容量,引起拥塞、传输延时和丢包等问题.采用传统的TCP拥塞控制算法,使网络发生拥塞的可能性增大,甚至导致网络崩溃.为了解决当前的网络拥塞问题,提出了一种改进的TCP拥塞控制算法.算法根据网络拥塞跟回路响应时间的大小成正比的关系,在源端检测回路响应时间值,同时在网络拥塞产生的临界区域,采取拥塞窗口线性减小的方法,使网络远离该区域,大大降低了拥塞产生概率,避免了传统TCP算法中拥塞窗口值得大幅振荡.经仿真证实:算法比传统TCP算法有较低的丢包率,且吞吐量得到了较大的提高,改进算法能够在一定程度上缩短拥塞恢复时间,降低网络的振荡,提高网络的传输质量.     

摩托车智能设计系统的研究与开发

人工智能技术应用到摩托车设计中.根据摩托车设计知识的特点和分类,为了保证技术经验、专业知识不流失,应用面向对象的方法实现了实例知识的表示并构建了层次实例库,采用CLIPS语言实现规则知识的表示并创建了规则库,建立了实例推理和规则推理的集成推理机制.运用面向对象语言对推理结果(即设计对象)进行封装,封装的设计对象通过在方法中调用三维设计平台的二次开发函数实现参数化建模.根据上述方法开发的摩托车智能设计系统,可帮助开发人员快速地进行产品的创新设计与发展.     

空间绳系飞网运动建模与仿真

研究在轨捕获技术的问题中,空间绳系飞网作为一种柔性捕获手段在航天工程中具有广泛的应用前景,进行仿真成为必不可少的研究手段.首先建立了系绳的简化模型,讨论其短距离捕获阶段的释放方式.在此基础上,运用弹簧-质点模型对飞网进行建模,分析了飞网飞行过程中的受力情况,并采用Verlet数值积分方法对模型进行仿真计算,最后对飞网捕获目标进行了碰撞检测.仿真结果正确显示了捕获阶段飞网的运动过程,实时性良好,对空间飞网的设计研究具有一定的意义.     

基于自律分散系统方法的一种WSNs路由学习算法

本文对随机散播节点的无线传感器网络的路由策略进行探讨,提出了一个通过学习方法计算节点路由的算法。该方法计算路由时,只需要与邻接点交流少量信息,通过深度优先搜索策略,并结合节点路由历史经验,选择路搜索下一节点。该方法体现了分散自律系统方法和分布估计学习算法结合的优越性。仿真结果表明,该算法是一个快速高效的无线传感器网络路由算法。     

基于初始聚类中心优化的K-均值算法

针对传统的K-均值算法对初始聚类中心的选取和孤立点敏感的问题,本文提出了一种基于点密度的初始聚类中心选取方法。利用该方法选出初始聚类中心,再应用K-均值算法进行聚类,同时对孤立点进行特殊处理。实验表明,该方法能够产生高质量的聚类结果。