一种面向数控系统的动态反馈调度模型

由于数控系统的动态特性,其运行过程中可能会发生处理器过载现象.开环的调度算法无法在处理器过载时仍然保持系统的稳定,从而对加工精度造成影响.为了提高数控系统的稳定性,本文针对数控系统的混合任务集提出一个闭环的反馈调度模型.并通过实验对模型的有效性进行了验证.实验结果表明,该调度模型能够提高数控系统的稳定性.  

数控代码解释器模块化结构的研究与实现

为了提升数控系统的效率和功能,提出模块化的解释器结构模型.该模型将整个解释器分为词法分析模块,语法分析模块和解释执行模块3个模块.在词法分析模块中,提出利用EBNF(Extended Backus-Naur Form)对标准数控代码规则进行形式化描述的方法,并采用自顶向下的递归下降分析构建词法分析程序.通过将词法分析得到的数据存入设计好的加工信息存储结构,实现了数控指令的形式化表达.加工命令转化模块将加工数据转化成相应的数控指令送入系统底层模块.详细阐述了各模块的构建方法,并开发了一个简单的解释器原型系统,验证了所提方法的有效性,为高性能数控代码解释器的实现提供了技术支持.  

高性能数控系统解释技术的研究与实现

针对高性能数控系统中解释器面临的要求,通过深入分析现有数控系统中解释器及与之交互的任务控制器的主要功能及实现方法,指出其在高速高精加工时存在的不足,在此基础上设计并实现了一种高效的NC代码解释机制;然后,对现有数控系统进行了基于STEP-NC的改造,提出了面向网络化制造STEP-NC数控系统的基本框架,并重点介绍了基于XML的STEP-NC程序解释器的设计与实现.  

面向高速加工的微小线段平滑过渡算法研究

为满足微小线段高速加工的需求,在分析现有微小线段过渡算法不足的基础上,建立了圆弧过渡矢量夹角数学模型,并给出一种基于过渡圆弧的微小线段平滑过渡算法.该算法能够根据加工精度和微小线段长度确定出微小线段的转角点和过渡圆弧的大小,并可通过机床机械特性来限制过渡圆弧的最大进给速度,从而能够在保证加工精度和满足机床机械特性的条件下,最大限度的提高微小线段加工速度.最后对所提出的过渡算法进行了实际加工验证,验证结果表明该算法具有过渡平稳、误差易控、转角速度高的特点,可实现微小线段的高速和高精加工.  

一种正多边形零件连续车削加工的方法

为了提高端面为正多边形的零件的加工效率,提出一种基于内摆线的连续车削加工的方法,提高了正多边形零件的加工效率和加工精度.工件轴与刀盘同步旋转时,刀尖相对于工件的轨迹为内摆线,选取合适的加工参数,可以实现正多边形的连续加工.首先分析了机床加工原理以及正多边形零件的形成原理,然后研究了确定正多边形的加工参数的方法,设计了多边形加工数控指令,建立正多边形车削加工车床仿真模型,仿真实验证明了可以通过该方法加工正多边形零件.  

基于REAHCOR特征选择和GBDT的贫困等级评价模型

2013年11月习近平总书记到湖南湘西考察时首次提出了“精准扶贫”重要思想.要想实现精准扶贫中的“精准”要求，就需要精准识别贫困户.为了政府精准扶贫工作的有效进行，本文通过分析收集的家庭信息数据，综合考虑到以多维贫困为依据的信息数据含有离散型和连续型数值，并且该系列的特征数据具有层次性的特点，构建了基于REAHCOR新型特征选择算法与GBDT分类算法结合的模型.把该模型应用到贫困分级评价系统中，取得了不错效果.  

基于HMIGW特征选择和XGBoost的毕业生就业预测方法

为了使高校的就业指导工作更具针对性，可以有针对性地培养学生，本文收集了毕业生的相关信息及其各自的就业情况，构建了基于HMIGW特征选择和XGBoost的分类预测建模算法，并将其应用于毕业生就业预测.本文首先考虑到学生信息数据具有离散型和连续型混合的特点，提出一种适应于就业预测的基于互信息和权重的混合（Hybrid feature selection based on Mutual Information and Gain Weight，以下简称HMIGW）特征选择算法，该方法先对学生数据的特征做相关性估值，然后采用前向特征添加后向递归删除策略进行特征选择，最后基于选择后的最优特征子集数据用XGBoost预测模型进行训练与结果预测.通过对比不同算法的结果，本文采用的预测方法在准确率和时间等评价指标上有较好的表现，对于毕业生培养就业指导具有积极作用.  

LVS资源负载策略应用研究

LVS （Linux Virtual Server）是提高云平台资源利用率的方案之一，但是由于LVS负载均衡算法的权值设置不科学以及在分配连接请求时不能实时地平衡任务，导致云环境中的服务器负载失衡，降低了系统对外提供服务的能力.针对以上问题，本文将模拟退火算法和加权最小连接算法相结合，提出一个基于最佳负载因子的负载均衡策略.并通过实验证明，最佳负载因子策略能够使集群中节点负载更加均衡，极大程度上提高了集群资源利用率.