基于多体系统理论的精密立式加工中心精度建模与预测

为了对机床加工精度进行事先预测并验证设计方案的合理性,分析了几何误差因素,基于多体系统理论建立了精密立式加工中心的精度预测模型。用拓扑结构和低序体阵列描述了多体系统间的关联性。基于齐次变换矩阵描述体与体之间的坐标变换关系,推导出多体系统中任意两相邻体之间各种运动的特征矩阵和相对运动方程,最终建立了精密立式加工中心精度预测模型,并以模拟加工典型试件为基础,实现了对机床的精度预测。预测分析表明,基于多体系统的精度建模可以有效抽象地描述精密立式加工中心的系统结构,并实现加工精度的合理预测,为机床设计方案的改进及精度分配提供了重要的依据。     

围岩稳定性评价的分形—插值模型

围岩的稳定性评价是一个复杂的不确定系统问题,为了准确评价围岩所处的稳定性状态,进而为围岩稳定性的防治提供科学依据,提出了基于分形—插值模型的围岩稳定性评价方法.该方法首先选取影响围岩稳定性评价的5个主要因素,根据分类标准,采用在每级标准中随机内插的方法,得到50个标准样本,用于构建围岩稳定性分类的分形—插值模型;其次根据最大似然分类原则确定每个围岩稳定性指标的评价分维数;然后利用加权求和法计算样本的综合评价值,并根据样本综合评价值与经验等级之间的关系建立分形—插值评价模型;最后,通过实例分析表明:该模型的评价结果是准确和可靠的,与采用其他几种分类方法所得结论一致.此外,该模型可以得出每个样本的具体得分值,即使对属于同一级的样本也可以排出它们的优劣顺序,因而具有较高的分类精度,为围岩稳定性评价提供了一种较好的新方法.     

基于粗糙集的新能源产业中储能技术评价

针对新能源产业中能够应用于新能源并网发电的储能技术评价问题,提出了基于粗糙集的储能技术评价方法.该方法首先在构建新能源产业中储能技术系统评价指标的基础上,建立储能技术评价信息系统;然后利用粗糙集对评价指标进行属性约简,并利用粗糙集差别矩阵属性重要度确定约简后的评价指标权重;最后得出各储能技术的评价值.实证结果表明,该方法以评价对象的客观数据为依据来确定其综合评价值,提高了评价的准确性和合理性.     

非匹配不确定和状态时滞扰动下的车道线保持

针对车道线保持控制中存在的不确定性扰动及时滞问题, 提出一种自校正滑模控制方法. 该方法利用线性矩阵不等式理论给出滑动模态存在的充分条件; 系统在滑动模态下对于存在的非匹配不确定性扰动以及状态时滞具有完全不变性. 接下来引入双极性sigmoid函数代替常规滑模控制中的符号函数并设计自校正律; 在自校正律的作用下使sigmoid函数的边界层厚度以及切换增益可根据系统状态进行自适应调节, 从而达到削弱控制器输出抖振的目的. 基于Lyapunov理论对该方法的稳定性进行了证明, 最后通过车辆的车道线保持仿真实验对该控制方法的可行性及有效性进行了验证.     

基于X3D的三维用户界面组态引擎设计

传统组态软件二维用户界面仿真度低,不能直观反映工业现场生产情况,针对该问题设计并实现了基于X3D的组态软件三维用户界面组态引擎.介绍了三维用户界面组态引擎的系统架构以及使用该引擎进行场景组态时的流程;基于X3D建立了三维场景对象库,并建立对象之间的关联作为场景组态的约束关系,利用其加快场景组态过程;使用XJ3D图形工具包实现了该引擎的原型系统.实验证明该引擎组态简便,使用其组态生成的三维用户界面具有较好的仿真效果.     

煤矿井下低比特率数字扩音电话系统设计

针对目前煤矿井下模拟扩音电话系统抗干扰能力弱,传输距离短、功耗高、难以和井下通信系统融合等问题提出了低比特率数字扩音电话系统的设计方案.系统基于AMBE压缩编码算法,使用AMBE-1000语音编码解码芯片,以C8051F310为控制核心.详细介绍了关键模块的硬件电路、软件流程图及工作原理.应用结果表明,该系统稳定、可靠、传输距离远,满足了煤矿井下环境的要求.     

一种基于混合学习策略的移动机器人路径规划方法

针对未知环境下移动机器人路径规划问题,以操作条件反射学习机制为基础,根据模糊推理系统和学习自动机的原理,提出一种应用于移动机器人导航的混合学习策略.运用仿生的自组织学习方法,通过不断与外界未知环境交互从而使机器人具有自学习和自适应的功能.仿真结果表明,该方法能使机器人学会避障和目标导航任务,与传统的人工势场法相比,能有效地克服局部极小和振荡情况.     

基于密度网格的分布式数据流聚类算法

提出一种适用于分布式数据流环境的、基于密度网格的聚类算法。利用局部站点快速更新数据流信息,使网格空间反映当前数据流的变化。中心站点负责在接收及合并局部网格结构后,对全局网格结构进行密度网格聚类以及噪声网格优化,形成全局聚类结果。实验结果表明,该算法能减少网络通信量,提高全局聚类精度。     

基于嵌入式系统的ZigBee芯片的研究与应用

分析了ZigBee的特点,指出了以ARM-Linux嵌入式系统与CC2420组合作为ZigBee网络中的全功能节点的特有优势。阐述了芯片工作原理与硬件系统组成方式,并且给出了CC2420与ARM底层通信机制SPI驱动设计的方法,使得CC2420与系统间的数据交换得到保证,同时也是上层应用的基础。     

基于“固结词串”实例的中文分词研究

近几年的中文分词研究中,基于条件随机场(CRF)模型的中文分词方法得到了广泛的关注。但是这种分词方法在处理歧义切分方面存在一定的问题。CRF虽然可以消除大部分原有的分词歧义,却会带来更多新的错误切分。该文尝试找到一种简单的、基于“固结词串”实例的机器学习方法解决分词歧义问题。实验结果表明,该方法可以简单有效的解决原有的分词歧义问题,并且不会产生更多新的歧义切分。