基于ARM7车载式高速公路平整度测试仪研制

该文设计的车栽式高速公路平整度测试仪,在行车速度达50km/h的情况下,实现高速公路纵向平整度的检测.其利用激光角度传感器的输出电压变化量,进行角度转换,再经过正弦函数几何运算求出每个采样点的凹陷深度与凸起高度,进而得到表征路面平整度的两个重要参数:平整度均方差σ及国际平整度指数IRI.该仪器也可以测量高速公路横向的车辙状态,可以实现一机两用.仪器在西铜高速公路上进行测定,使用状态良好,具有测量精度高、体积小、携带方便、功耗低、功能全等特点.     

简易自动仓储搬运小车的设计与实现

以Winbond生产的W79E227作为控制系统的核心,通过对直流电机驱动、红外引导、图形识别、无线通讯、显示等模块的软件编程,设计了一个能够实现以最优路径、最快速度、最高精度自动搬运仓储物体,并能显示走过的路径长度设计了一个能够实现以最优路径长度、时间及示意图的智能小车。     

基于DWILS的无人机着陆导引与控制仿真

导引和控制技术是大型无人机实现自动着陆的两项关键技术。针对分米波仪表着陆系统（DWILS）的无人机着陆导引与控制技术的仿真验证,为了提高导引的可靠性,给出了基于DWILS的无人机着陆地面仿真系统的结构,着陆导引仿真设备,根据DWILS的工作原理给出了导引信号的计算公式,同时设计了着陆控制器。根据导引设备的原理建立了基于DWILS的无人机着陆导引与控制仿真系统模型,并进行仿真验证。仿真结果表明,基于DWILS的导引方式满足无人机着陆导引的需要,设计的着陆控制器具有较好的控制效果。     

基于组态王的实时监控系统的数据处理

本文利用组态王提供的SQL访问功能和VB强大的数据库功能,根据转辙机测试台微机监控系统的要求,提出一种用VB6.0和组态王共同完成对实时监控系统的实时和历史数据的处理方法。     

ARMboot在ProteusISIS仿真环境中的移植

在介绍Proteus软件和ARMboot的功能和特点的基础上,结合ARMboot的启动流程,介绍了ARMboot在Proteus ISIS仿真环境中的移植过程,并给出了仿真原理图和部分关键代码.     

基于3D可视化GIS的前视参考图生成方法

基于匹配识别的导航系统不能缺少匹配参考图的支持,制备前视匹配参考图更是前视目标匹配识别的一个关键环节。为了利用航空航天图象信息制备出有效的前视匹配识别所需的参考图,提出了基于3D可视化GIS的前视参考图生成方法,介绍了该方法总体思路,分析了其中的三维数据制备、目标区三维场景生成和前视匹配序列参考图生成等关键环节,给出了部分制备的参考图与实时图的匹配实验结果。实验结果表明,利用这种方法制备的前视参考图可以满足前视匹配识别的需求。     

基于图像与几何混合的纺织品真实感绘制

纺织品的真实感绘制是虚拟服装与试衣系统研究中的一项关键技术.采用图像图形结合的方法,提出了一种新的纺织品真实感绘制算法.对于场景中的实景,从原始照片中提取光照参数,将它与新纹理图相融合,利用色彩一致性理论和表面反射模型,达到类似于照片的展示效果.基于同样的理论研究,还可以模拟在纺织品的某些反射特性有所变化时的效果.对于原来场景中不存在的虚景,把用计算机生成的三维虚拟物体叠加到从真实世界获取的场景画面,应用实景提取的光照参数,并使用相应的光照模型对三维物体进行光照重计算.从而达到很好的虚实融合效果.     

InAs基范德华异质结界面电荷转移特性第一性原理计算的研究进展

由低维InAs材料和其他二维层状材料堆叠而成的垂直范德华异质结构在纳米电子、光电子和量子信息等新兴领域中应用广泛。探索跨结界面的电荷转移机制对于全面理解该类器件的非凡特性至关重要。第一性原理计算在揭示界面电荷转移特性与各种能量稳定型InAs基范德华异质结的电、光、磁等原理物理特性和器件性能变化之间的内在关系方面发挥着不可比拟的作用。文中梳理、总结和探讨了近年来InAs基范德华异质结间界面电荷转移特性的理论研究工作与潜在的功能应用,提出在理论方法和计算精度方面大力发展第一性原理计算的几个途径,为更好地开展InAs基范德华异质结的基础科学研究和应用器件设计提供可借鉴的量化研究基础。     

基于深度神经网络的短波特定信号识别研究

在时变色散信道和低信噪比下,基于时频图利用深度神经网络的短波信号识别的方法对并行多音信号的识别能够取得一定效果,但常用的相位调制的串行单音短波信号识别难以取得较好效果。由于短波信号帧结构中都含有同步帧和发射电平起控帧等特征数据,提出了一种基于同步帧注意力机制的卷积神经网络结构。测试结果表明,使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）、双向长短时记忆（Bi-directional Long Short Term Memory,Bi-LSTM）和注意力机制搭建成的深度神经融合网络模型对短波基带信号直接进行检测识别能够取得较好效果。     

基于灰色模型的变电运维倒闸操作风险预测研究

为实现对倒闸操作风险的精准预测,降低因倒闸操作风险而导致的变电站安全事故的发生概率,开展基于灰色模型的变电运维倒闸操作风险预测方法设计。引进数据挖掘技术,构建变电运维设备的倒闸操作可视化风险模型,提取变电运维倒闸操作过程的风险特征值与异常逻辑关系。引入灰色模型,通过对变电运维倒闸操作风险趋势项的干扰分析与分解,初步掌握风险的变化趋势;根据倒闸操作状态下的设备健康值,进行倒闸操作风险的预测与量化,以此完成预测方法的设计。对比试验结果证明,所设计的方法的倒闸操作风险预测结果更加准确,说明此方法能够为变电运维等相关操作行为提供技术保障。