智能缝制设备嵌入实时软件平台的定制与实现*

依据智能缝制设备数字化、网络化的应用特点,首先分析了面向智能缝制设备的嵌入式系统体系结构,重点研究了基于Linux开发面向领域的网络化嵌入实时软件平台的关键技术和方法。目前,基于该方法所实现的嵌入式软件平台已被成功应用于新型的电子花样缝纫机。     

嵌入分布式系统中的多节点自适应重构

结合多UAV、传感器网络等嵌入分布式系统的自适应计算需求,分析嵌入分布式系统中节点间相似度的表示机制与相似度的计算方法。提出嵌入分布式系统中相似节点的自动发现机制以及相似节点上的任务自动部署方法。结合“感知评估调整感知”的自适应计算思想,研究任务/节点失效时的可适度降级分布重构技术。该方法对于提高嵌入分布式系统的自适应计算与容错能力有一定的应用价值。     

MUAVs系统的混合组织模型

分析多UAV系统的协作控制以及2种基本的组织模型及其优缺点,结合大规模UAVs(MUAVs)系统协作的复杂特征,提出适用于MUAVs系统的几种分级混合网络组织模型以及具有自适应能力的动态杂类混合组织模型。研究结果表明,该方法可有效降低MUAVs系统管理和通信复杂度,提高系统的可靠性与鲁棒性。     

电子花样机花样编辑算法的设计与实现

花样编辑是新型智能缝制设备电子花样机的核心功能之一.该文在定义基本线型、点型的基础上,研究并设计花样的动态编辑与二次编辑算法,给出了基于自主数据格式NTP的花样文件生成算法.目前,该算法已在电子花样机嵌入式软件及其花样设计软件"兰花花V1.0"中得到了应用.实际应用表明,该算法灵活、可靠,具有实用价值.     

基于保真数据的花样定制算法

不失真地优化并扩展自主电子花样机花样格式NTP,结合优化后的花样格式NTPS及传统NTP花样定制算法,研究针距不变时花样不失真定制的原理与方法,设计并实现了基于NTPS的保真花样定制算法。实验结果表明,该算法较原有算法更好地解决了花样定制时的失真问题,已成功应用于电子花样机花样设计软件“兰花花v1.0”中。     

CUDA并行程序的内存访问优化技术研究

对统一计算设备架构CUDA技术进行了研究,分析了CUDA体系结构及其内存访问机制的显著特点,总结了CUDA并行程序常见的内存访问问题,针对全局内存的非对齐访问和共享内存的访问冲突,提出了相应的内存访问优化策略;最后,利用直方图均衡算法对此优化技术进行了测试,对比了优化前后的程序执行时间;实验结果表明,利用此优化技术可以大大缩短CUDA程序的执行时间,并且图像像素越大,优化效果越好。     

“嵌入式计算”课程的教学探索与思考

本文结合嵌入式计算技术的特点,分析了"嵌入式计算"课程的知识体系结构,并在总结笔者教学实践经验的基础上,探讨了建立完整课程体系,多线索、层递式实践教学模式,以及多种课程实践组织方式等内容。最后,论文还进一步给出整合数字化教学工具以及营造和谐、互动课堂教学氛围的建议。     

新型保真花样格式优化与多样式缝制控制

为解决现有缝制设备花样格式在复杂样式缝制控制、区域局部微调与修正,以及对特种缝制应用支持等方面的不足,同时满足日益发展的缝制个性化、多样化需求,在分析和比较目前国内外主流的花样格式基础之上,研究并提出了一种新型保真花样格式PSF,进而研究了相关的多样式矢量化转换、多模式定制算法。实验结果表明,PSF能满足新型复杂花样设计与特种缝制应用需求,目前已在新型电子花样机系统与电子花样机打版软件“兰花花V2．0”中得到应用和验证。     

嵌入式多任务软件混合自容错机制

分析安全关键应用对嵌入式系统自容错能力的需求,进而研究嵌入式系统中关键任务状态的形式化描述方法及任务故障的自监测机制。在此基础上,提出一种基于策略的嵌入式多任务软件混合自容错机制。在该机制中,软件系统在监测各任务实体运行时状态的基础上,可依据不同方法对故障任务进行自恢复处理,并尽量保证系统主要功能的可靠性与稳定性。实验结果表明,该机制有助于从嵌入式软件方面提高嵌入式系统的可靠运行能力。     

基于嵌入式系统课程特质的 系统化思维与能力培养

在分析嵌入式系统知识体系独有的系统能力培养品质基础上,阐述如何结合嵌入式系统这一特质重构知识体系并改革教学模式,发掘其思想与方法的系统性,并以优化的知识体系和教学模式强化学生系统思维与能力的体系化培养。