基于Matlab/Simulink的汽车ABS系统的建模与仿真

以单轮车辆为研究对象,在Matlab/Simulink的环境下建立整车数学模型、双线性轮胎模型、液压制动系统模型和滑移率计算模型,设计PID控制器,对所建立的汽车ABS数学模型进行仿真研究,得出仿真曲线,并将仿真结果与无ABS作用时的制动结果进行对比.结果表明,建立的ABS数学模型可靠,能达到较为理想的制动效果.     

尼龙和聚醋短纤维填充胶料的流变性能

研究了尼龙和聚酯短纤维填充胶料的流变性能，探讨了预处理、温度、短纤维用量等因素对流变性能的影响，分析了短纤维自身性与胶料流变性能之间的依赖关系。     

基于PCA和SVM的遥感影像水体提取方法及验证

针对内陆湖泊水质及光谱特性空间差异性大、支流水系结构复杂而导致的遥感影像水体提取精度低的问题,提出了结合光谱主成分分析(PCA)及支持向量机(SVM)的PCA-SVM水体提取算法。基于GF-1卫星遥感影像,对原始影像光谱波段特征进行PCA降维,从中优选熵、方差、差异性纹理特征向量,结合原始波段及归一化差分水体指数(NDWI),构建了8维特征向量,并基于SVM算法提取湖泊水体。以巢湖洪水期与非洪水期影像为研究实例,分别采用NDWI法、传统SVM算法及PCA-SVM算法对水体进行提取,并进一步基于PCA-SVM算法对2020年汛期巢湖洪水期淹没演变过程进行反演和跟踪,定量解析特征向量组合及SVM惩罚系数C对水体提取性能的影响。结果表明：PCA-SVM算法提取的湖泊完整、支流连续,显著改善了含蓝藻水体漏提、建筑物误提等问题;洪水期和非洪水期提取结果的F1分数分别为95.08%和97.95%,虚警率分别为5.43%和1.13%,提取精度显著高于NDWI法和SVM算法。     

双叶片直线翼垂直轴风力发电机流场特性分析

针对双叶片直线翼垂直轴风力发电机的流场复杂多变的问题,采用k-ω(SST)湍流模型进行数值模拟,展开了对垂直轴风力发电机流场特性的分析,建立了风速与位置的关系,得到了风速最低位置以及风速恢复区域.研究结果表明,三维CFD仿真所得数据与风洞试验数据虽然有所偏差但对于研究垂直轴风力发电机的流场特性影响较小;通过对垂直于z轴截面和垂直于x轴截面的风速云图分析得出:低风速区域不关于x轴对称,其偏向于y轴负半轴;利用风速值曲线定量得出随着x/R的增大,低风速区的面积逐渐扩散,其值先减小后增大.这为建立垂直轴风力发电厂建立基础.     

一种数据采集与分析平台的研究与设计

随着互联网大数据技术的不断发展,网络数据采集技术成为热门的研究领域之一。基于Python语言下的数据采集功能库如Urllib、Requests、Selenium等模块效率低、易阻塞,并且目前的数据采集和分析平台都是独立的功能模块,没有形成闭环,用户体验差。为了解决上述问题,提出一种数据采集和分析平台,首先使用Scrapy框架完成数据采集,其次将采集到的数据通过Kettle工具进行数据清洗,再次,将处理好的结果存入MySQL 数据库,最后利用Flask框架,结合Echarts 技术搭建Web 系统,对数据分析结果进行可视化。以北京公交网站数据作为爬虫测试平台,通过对公交线路类型、公交路线等信息进行采集分析及结果展示,分析结果对城市公交的规划具有一定的指导意义,同时,平台具有稳定可靠、操作简单、实时性强等特点。     

物联网技术下计算机网络工程专业建设的探讨

为适应当代经济增长和科技方面的发展,高等学校涌现出了大量的新专业。其中,物联网是一个相对较新的专业,而物联网和其他新兴专业正在兴起。在这样的前提下,讨论了物联网工程技术的发展前景和方向,主要探讨了物联网技术下计算机网络工程的发展前景,分析计算机网络工程的培养模式,人才培养方向和课程评价体系,并注重对大学生专业实践能力的培养,以便他们可以成为未来高科技所需的人才。     

基于ESP透视投影的FPS自动瞄准原理应用研究

AimBot向来是FPS游戏安全最大的威胁,破坏了竞技的公平性与游戏程序的完整性,对游戏产业造成了巨大的经济损失,是安全人员不容忽视的问题,需要不断改进与完善游戏安全方案,为用户营造一个安全、公平的游戏环境。结合计算机图形学中的投影转换知识与在Unity3D中的具体实现,对FPS游戏中自动瞄准原理进行了简要论述与分析。     

融合用户兴趣表征与注意力机制的推荐算法

为利用用户行为挖掘用户的兴趣,提出一种融合用户兴趣表征与注意力机制的推荐算法.利用CVR算法将传统的用户-项目表征转换为用户-兴趣表征;构建一种应用于用户兴趣预测的深度森林模型,引入兴趣簇重要性作为特征选择权重,融合时间注意力机制进行兴趣预测,将用户-兴趣模型结合基于用户的协同过滤算法预测推荐结果.两个数据集上的实验结果表明,该算法能够提高用户兴趣预测准确率,提升推荐效果.     

基于改进NSGA-II算法求解多目标资源受限项目调度问题

资源受限项目调度问题(resource constrained project scheduling problem, RCPSP)要求在满足相关约束的条件下安排各活动开始时间,从而达到某一目标的最优,具有很强的应用背景,并受到众多学者的广泛关注.经典的RCPSP模型以最小化项目工期为单一目标,忽略了资源使用率等因素对项目整体的影响,使其与实际应用仍有较大差距.基于经典的RCPSP模型,引入最优资源均衡为另一目标,将模型扩展为多目标模型,丰富了RCPSP模型的应用场景.同时,考虑到新模型中各活动间存在大量的控制关系,使用传统的启发式多目标算法需要耗费大量的时间对不可行解进行判断,求解性能较低,提出一种新的算法框架NSGA-IIs.该算法框架基于活动间控制关系将各活动分成若干子集,并在初始化和交叉变异等阶段以子集为基本单位产生新的个体,能够较好地避免不可行解的产生,提高算法的效率.使用解集覆盖度作为评价指标,通过实例数据集的实验表明,与已有的求解RCPSP的经典算法相比,所提出的算法具有明显的优越性.     

两部件系统视情维修与生产调度的联合优化模型

为了解决生产调度过程中由系统维护维修产生的资源闲置和时间成本增加问题,将系统维修与生产调度联合建模.在众多学者将系统作为整体进行生产调度与维修研究的基础上,考虑系统内各组成部件之间的复杂关系.针对具有经济相关性的两部件系统,以调度作业加工顺序、预防性维修阈值、机会维修阈值作为决策变量,考虑到两部件同时维修比单部件独立维修更为经济,将机会维修引入到建模之中,制订机会维修、预防性维修、故障后更换的视情维修与生产调度结合的联合策略,通过劣化状态空间划分法给出生产调度过程中所有维修组合及其对应维修概率,推导出联合概率密度函数,建立以最小化总加权期望完成时间为目标的联合优化模型.通过数值实验和灵敏度分析验证所提出的策略及模型的有效性.