基于LabVIEW的智能车数据采集与处理研究

阐述了基于LabVIEW虚拟平台的智能车数据采集与处理方法的原理。智能车通过采集并发送数据到上位机,上位机根据要求对接收到的数据进行各项处理,使数据波形化、数字化和仪表化,并将数据进行存储与回放处理,通过观测数据变化调节智能车的运动,实现了智能车高效率和高质量的测控。     

建设现代生活

中国建设银行广东省分行是中国建设银行辖属一级分行,到去年11月末其各项存款余额已达21OO多亿元,贷款余额1323多亿元,在全国建行系统中位居首位。为了更好地贯彻以客户服务为中心的服务理念,给人们生活带来方便,广东建行近年来投入了大量的ATM设备。ATM的增多就意味着管理工作难度加大。如何既增加设备、方便大众,又能在保证设备正常运转的基础上有效降低管理难度,成为建设银行自助服务设备必须解决的问题。广东省建设银行采用南天股份公司的FESA/ATMP方案,成功地连接了近700台NCRATM,实现了统一接入和集中监控管理,降低了管理难度和成本。 分析!实施背景 广东省是我国改革开放的前沿阵地,经过二十多年的发展,已经成为沿海经济     

采用MCGS的锅炉液位-流量串级监控系统

本文介绍了一种利用A1808智能仪表对锅炉的液位一进水流量进行串级控制，以北京某公司组态软件MCGS实现上位机对现场进行实时组态、监控为例。     

传统媒体广告和网络广告的协同效应及其影响因素探讨

互联网的迅猛发展使得网络广告超越传统媒体广告,成为了企业营销的主力军.从网络广告和传统媒体广告的差异着手,分析网络广告和传统媒体广告的协同效应及其影响因素,为企业的营销实践提供建议,指出现有研究的不足及未来研究展望,以期推动国内学者对广告协同效应的研究.     

CFRP加固对冻融再生混凝土短柱承载能力的影响

为减小冻融循环对再生混凝土力学性能的影响,提高严寒地区再生混凝土的耐久性能,系统研究了冻融循环作用下再生粗骨料替代率、冻融-碳纤维布(CFRP)加固作用顺序对再生混凝土短柱试件承载能力的影响.结果表明:冻融循环作用使再生混凝土短柱试件极限承载力大幅降低,CFRP加固可以使再生粗骨料替代率为0%,50%和100%的再生混凝土短柱试件极限承载力分别提高到冻融前试件极限承载力的1.514,1.502和2.088倍,CFRP加固不仅可以大幅提高再生混凝土的抗冻融损伤性能,还可以有效修复、弥补冻融损伤再生混凝土的承载能力;先CFRP加固后冻融试件的承载能力优于先冻融后CFRP加固试件.用CFRP加固混凝土短柱的环箍力-轴向应变关系、混凝土单轴受压主动侧限本构关系和CFRP加固下的混凝土被动侧限本构关系建立了适用于冻融循环与CFRP加固共同影响下的再生混凝土短柱试件极限承载力公式.     

琼东南盆地南部中新统生物礁的识别

琼东南盆地南部地区在新近纪中新世梅山组沉积时期具有适合生物礁发育的古地理条件。近来在该区域采集的地震资料发现在梅山组地层存在典型的丘状反射,主要分布在古隆起上,底平顶凸,顶底界面清晰,反射能量强,内部具前积或杂乱反射,两翼见上超,顶部为披覆沉积,波阻抗值为(8~10)×106kg/(m2·s),目前初步研究认为该套地层为生物礁建造。文章还从区域沉积背景、丘状体发育部位以及地震反射特征等方面对生物礁和泥构造两类地震反射异常体加以分析和对比,排除梅山组发育泥底劈的可能性。      

地震属性分析技术在波斯湾盆地中部S区块储层预测中的应用

 本文以波斯湾盆地中部S区块为例，运用地震属性分析技术，结合地质、测井及地震等资料，在层位精细标定和构造精细解释的基础上，应用正演模拟方法从中优选出能够反映该区储层物性及含气性较敏感的瞬时振幅、瞬时频率、瞬时相位等3种属性，并依据这3种地震属性的分布特征，对储层的平面分布特征进行了描述。在此基础上结合测井资料，将该区储层分为四类，其中：M井区综合评价为一类储层；M井区西北综合评价为二类储层；H井区综合评价为三类储层；F井区以南综合评价为四类储层。可见地震属性分析技术可为该区隐蔽油气藏的勘探与开发提供可靠的依据。     

阀体类零件加工工艺研究

文章从阀体类零件的结构、功用入手,分析其加工的工艺性,制定了合理的工艺方案,并针对加工难点制定了相应的工艺措施,形成了合理的加工工艺;经过实践验证,值得推广应用或同行借鉴。     

强化学生工程实践能力培养体系的构建与实践

如何凸显自动化专业培养特色,使大学生具备较强的角逐职场的竞争力,是目前高等院校面临的共同问题。为了有效打造自动化专业人才的核心能力,在专业建设中重视其工程实践能力的培养致关重要。针对目前高等院校在自动化专业学生实践能力培养方面存在的问题,本文介绍了通过构建教学平台和实习基地的"6+2"实践教学体系探索思路,期望为高等院校资源有效利用、为社会培养高素质人才提供有益的借鉴。     

改进的滑坡位移预测模型研究

由于滑坡系统表现出极其复杂而难以预测的演化特征，传统分析方法往往难以准确地描述这种复杂的非线性特征，因而对大型复杂滑坡的位移进行准确预测预报尚存在一定的困难。作者提出了基于模拟退火交替迭代算法神经网络的位移预测方法，并利用该方法对某滑坡位移进行推广预测，取得了较好的效果，其预测精度明显优于经典算法BP神经网络。由此说明作者提出的预测模型能够快速、准确的获取不同条件下的滑坡位移值，为岩土工程的设计和施工提供了新的思路。