基于加工特征的B-rep模型几何变换算法

为了真实反映加工过程中零件的几何变换情况,对边界表示法模型的特征尺寸的改变和特征的删除方法进行了研究。基于拓扑结构保持不变的前提下,提出了通过延长特征邻接边实现面特征在法向方向上尺寸改变的几何更新算法和几何形状规则的特征的删除算法,针对几何形状不规则的非独立特征,提出了通过面对齐和合并面处理来实现特征删除的算法。经过几何变换后,确保零件模型面壳封闭,保证模型的合理性和完整性,能够通过模型重构映射零件的实际加工情况。最后通过软件实例验证了方法的可行性。     

基于改进BP神经网络的控制图模式识别系统

提出一种基于激励函数参数可调和动态阈值的改进BP神经网络控制图模式识别算法,并优化Monte Carlo工序数据模拟方法,使样本数据更具与实际生产数据相同的质量特性.根据改进后的网络参数迭代公式,将预处理后的样本数据作为输入对该神经网络识别器进行训练,训练结果用于生产过程的控制图模式识别.改进BP神经网络识别器的拓扑结构简单,在保证识别精度的前提下,提高识别速度,改善神经网络的泛化能力.最后,通过计算机模拟和生产现场应用验证该算法的可行性.     

车辆接入互联网基于机会链接的资源分配

为提高车辆接入互联网的通信服务能力,研究了无线网络接入点(AP)如何分配信道资源,才能更为有效地利用车载节点间的机会通信扩展AP通信服务范围.对基于机会链接的资源分配问题进行了形式化定义并证明该问题是NP-难的.为解决该问题又提出基于节点间链接预测的资源分配近似算法. 通过模拟实验分析了节点数量与节点请求下载量对传输率的影响,并将基于链接预测的资源分配算法(APL)与现有的基于竞争及随机资源分配方法进行了对比实验分析,实验结果表明: 该方法显著地提高了网络的通信服务能力.