多目视觉定位协同引导自动运输车研究

针对自动运输车（AGV）定位范围窄、灵活性差问题提出解决方案并实验验证。采用红色单球作为AGV车体的标志物,基于全局视觉定位技术构建起多个摄像头协同引导自动运输车。利用OpenCV和QT平台实现红色单球识别、多目视场空间扩展、坐标位置映射计算,并将实时坐标信息通过WiFi发送给下位机AGV。自动运输车根据坐标信息计算出运输路径,并且采用分时双反馈闭环算法解决运输过程中标志物被遮挡的问题。实验结果表明：基于红色单球标志物的多目视觉导引自动运输车定位方案具有定位范围大、灵活性好、适用性强的优势。     

多管火箭发射系统虚实混合动力学建模与仿真

为减小火箭出管后的初始扰动,运用多体动力学虚实混合建模与仿真技术研究多管火箭的出管姿态。对试验数据进行频谱分析,对关键部件进行结构动态特性分析和模态试验,采用虚实混合建模方法,构建多管火箭发射系统的动力学虚拟样机模型。采用柔性连接Bushing模拟发射系统的弹性特性,经过工程计算获得燃气冲击力并以脉冲形式施加到模型中,研究弹管间隙、质量偏心、推力偏心、发射时序和发射时间间隔等因素对火箭出管姿态的影响。研究结果表明：合理的弹管间隙、质量偏心、发射时序和发射时间间隔可以减小火箭出管后的初始扰动。     

基于单片机的数据采集系统设计

基于新型高速单片机C8051F005设计了一种功能齐全、数据处理方式灵活的数据采集系统。该系统通过单片机内部集成的ADC完成信号的采集,采集的数据既可由单片机进行处理并通过图形点阵式液晶显示器进行实时显示,也可通过USB接口芯片PDIUSBD12将采集到的数据传送到PC进行储存和处理,发挥PC机数据处理速度快、存储容量大的优势。整个系统采用USB总线供电,大大简化了系统结构,并降低了成本。该数据采集系统的硬件设计和软件编程得到了详细介绍。     

Ad hoc网络与Internet互联研究

Adhoc网络是一种特殊的无线网络,具有无中心、多跳、自组织的特性,这些特性为其获得访问Internet的能力来了很大麻烦。Adhoc节点如何配置IP地址,如何获得网关信息,如何提高其性能,如何保证访问Internet时的安全性,如何适应IP协议族中的各种协议和服务例如NAT和DNS,都受到其特性的影响。解决上述问题的一般方法得到了讨论并指出了发展方向。     

基于S-霍夫变换的LFM信号时频检测

针对多分量线性调频（LFM）信号,提出一种新的变换-S-霍夫变换,该方法首先对多分量线性调频信号进行S变换,实验仿真结果显示相对Wigner-Ville分布有交叉项干扰,s变换克服了多分量线性调频信号产生的交叉项干扰,然后在时频平面内对s变换后的多分量线性调频信号,利用霍夫变换检测出各个线性调频信号分量,仿真实验结果证明该方法可以有效克服多分量线性调频信号产生的交叉项干扰,能够对多分量线性调频信号进行正确检测。     

大比例尺DEM构建框架及关键技术研究

该文以河南省开封市开封县老君堂、大辛庄、徐庄北三个乡级地区的DEM(比例尺1:10000)制作为例,介绍了利用ArcGIS Desktop9.2软件构建大比例尺DEM的框架步骤,包括纸质地形图的扫描、扫描地形图的配准、数字化地形图的生成、构建TIN及Grid DEM;并探讨了大比例尺DEM制作过程中的一些关键技术,包括研究区分幅图层数据的拼接;大比例尺DEM精度控制、粗差控制及参数选择。     

移动质量与梁耦合系统固有频率的计算与分析

建立了在移动质量减速运动情况下,通过获取梁的挠度响应曲线,数值仿真实验获得耦合系统的基频;在移动质量匀速运动情况下,通过获取梁的跨中挠度响应曲线,数值仿真实验获得梁的基频;以及用来计算耦合系统各阶固有频率的特征值方法的理论。数值算例结果表明,这类耦合系统的各阶固有频率不仅与质量比有关,而且与位置比也有关,若用梁的固有频率取代耦合系统的固有频率或用实验值代替理论值有时会产生较大的误差．     

高功率LED彩光模组的散热PCB应用

基于热电分离式的理念设计并制造出一种金属散热凸台与金属底板一体化的高效导热金属基板。将该散热基板与普通“三明治”结构的单面铜基散热基板对比测试,在金属底板、绝缘层厚度、线路层厚度及布线相同的情况下,驱动同等功率的热电分离式结构LED模组结温更低,辐射通量或光通量更高。实验结果表明,具有热电分离式结构的散热基板较之普通结构的散热基板具有更好的散热能力。     

充电桩计量过程中输出与充电需求不匹配问题分析及处理

针对充电桩现场测试设备的充电需求与实际输出不一致,出现电压、电流不匹配的问题,设计了一套检测方案,构建出包括电流检测模块、电压检测模块和示波器检测模块的检测电路,通过采样电压和电流信号,计算出不同负载下充电桩输出电流和电压值,并设计了包括直流电能采集电路,由双通道AD转换AD7380、可编程增益放大器、可编程增益放大器、增益电阻Rg2和电源变换器、低通滤波器电容CL、低通滤波器电阻RL组成的检测电路,在检测电路中,为了提高检测效率,还设置了校正电路。通过试验,本研究方法分析直观,误差低。     

数据驱动的锂离子电池健康状态估计

为契合纯电动汽车实车电池数据特点,提出一种数据驱动的锂离子电池健康状态(SOH)估计方法。基于前馈神经网络和循环神经网络模型,通过电池动态放电数据学习其动态特性,并参考锂离子电池电化学模型中电池端电压的组成公式,设计电池系统辨识神经网络的结构。该神经网络能较精确地学习电池的端电压响应和预测电池的恒流放电电压曲线,平均误差小于20 mV。基于曲线相似度计算法,利用模型预测的恒流放电电压曲线,对电池的容量和SOH进行估计。所提出的方法可对电池SOH进行精确估计,误差小于2.5%。