云计算多目标任务调度的优化粒子群算法研究

针对传统粒子群算法求解云计算多目标任务调度的收敛速度慢、精度低的缺陷,提出一种优化多目标任务调度粒子群 算法(MOTS-PSO)。 首先,引入非线性自适应惯性权重,改变粒子的寻优能力,避免算法陷入局部最优;其次引入花朵授粉算法 概率更新机制,平衡粒子的全局搜索和局部寻优,并对粒子的全局搜索位置更新公式进行改进;最后引入萤火虫算法,产生“精 英解”对局部搜索位置更新公式进行改进;同时利用“精英解”对粒子的位置进行扰动,跳出局部最优状态。 实验表明,MOTS-PSO 算法在收敛速度和收敛精度上,比 PSO 算法提高了 27. 1%、19. 9%,比 FA 算法提高了 22. 09%、5. 2%。 进一步实验表明, MOTS-PSO 算法在解决不同规模数量的任务调度时,比 PSO、FA 算法效果更优。     

薄板焊接热变形的视觉检测方法研究

在焊接过程中，焊件易受热变形，降低了构件安装精度以及结构的承载能力，导致焊件不符合设计和使用要求。精确测量焊接过程中焊件的热变形具有重要的意义。针对焊接过程中焊件热变形测量的问题，结合数字图像相关方法，提出一种基于时序匹配的散斑图像视觉检测方法，提高了图像的采集质量；通过有限元仿真，验证了该方法测量焊接变形的精度较高。该方法实现了薄板焊接热变形的高精度视觉检测     

不到1000元PⅡ 366老本本连升数级

这三年来,笔者一直使用Dell Latitude Cpi A366XT笔记本电脑,它拥有13.3英寸的液晶屏,移动版Pentium Ⅱ 366处理器、64MB内存、6.4GB硬盘。在如今Windows XP占据个人电脑的时代,我的本本也渐显疲态。64MB内存小了点,经常出现内存不足的警告;硬盘越来越不够用,总是装这个删那个;CPU太慢了,放RMVB压缩格式的电影总是打顿。于是,就想为这台本本升级,以满足自己的需求。     

真实感虚拟人头发动态仿真研究

针对头发的不可伸展性和数量过大造成的头发仿真时性能低效、真实感不高问题,提出一种新的头发动态仿真方法。该方法首先利用弹簧模型对单根头发进行建模,然后采用DFTL(Dynamic Follow The Leader)算法进行变形计算,并基于FTL(Static Follow The Leader)算法对头发进行快速插值,最后运用Deep Opacity Mapping技术对头发进行渲染,增强虚拟人头发的真实感。同时,对头发与头部模型、头发与头发进行碰撞检测与响应。实验结果表明,该方法生成的头发逼真自然,而且在大量渲染时保持了较高的稳定性。     

网络测量综述

随着互联网规模的持续扩大和应用上的革命,其性能成为用户至为关心的内容。网络测量作为了解互网性能的基本手段,成为关注热点。介绍了对网络性能进行测量的历史和意义,对网络测量内容和方法进行了分类,着重介绍了时延、带宽、流量等网络性能指标的测量方法,最后就网络测量中误差产生的原因及其处理方法进行了相关论述。     

清洁生产是电镀企业的必由之路

分析了电镀企业推行清洁生产的重要意义,指出电镀企业今后的生存和发展必须从清洁生产做起,努力促进电镀工艺技术的不断进步;全面加强企业经营管理;不断探索节能、降耗、减污、增效、环保及安全的清洁生产途径,走出一条绿色发展的道路。     

低合金高强钢薄板的三维全场焊接变形研究

针对低合金高强钢薄板在焊接过程中变形的不确定性及复杂性,提出一种基于数字图像相关法的测量方法。该文以Q345和Q690薄板对比试验进行分析,得到两块薄板的三维全场焊接变形。试验结果表明:Q690和Q345薄板在焊接过程中总体变形趋势一致,都经历中间凸起,恢复,四周翘起,最终成马鞍形;但强度更高的Q690薄板在焊接过程中变形趋势更缓,变形曲线图中的拐点出现得更迟;冷却到最后,Q690薄板关键点变形比Q345薄板小。研究结果可为揭示低合金高强钢薄板焊接变形机理提供可靠依据。     

浅谈校园网安全性问题及其控制策略对策分析

该文根据校园网使用现状,对校园网使用过程中存在的问题作了总结,并从如何预防、如何安全使用网络及简单的病毒处理等几个方面探讨了校园网络的安全对策。     

高强钢薄板高温焊接变形的视觉测量

为了实现高强钢薄板高温焊接条件下屈曲变形的准确测量,基于数字图像处理技术、立体视觉原理及数字图像相关法,提出一种高强钢薄板全场动态焊接变形的视觉测量技术,并以规则散斑图像的高精度匹配方法研究为基础,将其应用到焊接图像中。针对焊接高温导致的散斑纹理的变色或脱落,采用高温漆与高温胶混合涂布的方式,获得了低成本、高稳定性的散斑纹理。选择薄板背侧进行测量以及在相机镜头前加装滤光片组的方法,抑制焊接过程中的强光、火花及烟雾的干扰。采用高斯平滑的数字图像处理技术,寻找最佳滤波参数并应用到焊接图像中,在保证测量精度的前提下提高了图像匹配的成功率及精度。实验结果表明,该方法能够有效地降低焊接图像匹配的均值误差、均方根误差及Z向静态均值误差,均值误差最大降幅为78.6%,均方误差最大降幅为47.7%,Z向静态均值误差降幅为37.9%。本文的方法和系统可以满足焊接高温条件下薄板屈曲变形的全场应变测量要求,散斑纹理稳定,散斑图像匹配成功率高、稳定性好,是薄板全场动态焊接变形检测的有效途径。