“刀具半径补偿”在数控加工过程中的应用

众所周知,在应用数控铣床进行零件加工时,对加工余量的铣削,往往采用手动方式完成。因此,加工端面的表面粗糙度就不尽人意,对于加工零件的整体效果影响相当大。但如果采用另编程序完成加工,则显得复杂且效率低下。在建立、执行刀补后,由数控系统自动计算、自动调整刀位点到刀具     

5G通信组播传输分组策略与资源分配算法研究

针对传统组播在5G通信系统中吞吐量低的问题,提出一种组播分组策略与资源分配的联合优化算法.该方法根据用户的信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)采用最大最小距离K-means聚类,将组播用户划分为多个子组,最大化组播子组内最小的SNR.同时在该分组策略下,采用改进的人工鱼群算法进行子载波分配,通过将子载波分配变量映射为人工鱼的位置,把组播系统吞吐量转化为人工鱼在某一位置的食物浓度进行迭代寻优.数值仿真结果表明,该方法的系统吞吐量相比于遗传算法和传统组播分别提高了5.3％和16％.     

基于虚拟现实的地铁客流仿真系统的实现

针对对地铁客流的各种状况进行预测与评估的需要,提出了基于虚拟现实的地铁客流仿真系统的设计思想和实现方法,将地铁客流仿真系统和计算机三维动画技术结合起来.首先根据复兴门地铁客流的抽样数据建立了泊松分布数学模型,产生泊松分布的随机数来模拟客流数,然后用3DSMAX创建了地铁站、列车模型和人物造型,在Visual C 中利用一定的图形算法将模型读入DireetX场景,最后通过DirectX建立仿真系统的游戏引擎,运用脚本技术实现地铁客流的三维仿真.     

基于萤火虫算法的认知车载网络频谱分配

针对布谷鸟搜索算法在认知车载网中频谱分配收敛速度低的问题，提出了一种基于萤火虫算法的频谱分配方法。该方法考虑种群所获得的平均收益值，将频谱分配变量映射为萤火虫位置信息，并将车载网络的吞吐量转化为萤火虫的亮度值，采用萤火虫算法离散频谱分配变量并进行迭代寻优。数值结果表明，基于萤火虫算法的认知车载网络频谱分配方式的收敛速度快，且种群的平均收益值高于遗传算法和布谷鸟算法。     

时变信道下ADF协作车载通信误码率分析

智能车载协作系统中车辆快速移动使得无线通信信道具有时变特性,为有效评估系统的误码性能,给出了符合车载时变信道的一阶自回归(AR1)模型,提出了一种基于AR1模型的自适应解码转发(ADF)协作误码率分析方法.该方法通过AR1模型的多普勒频偏相关系数来刻画时变信道特性,根据中继译码结果自适应选择是否协作转发,提升了智能交通系统的可靠性.此外,利用矩生成函数(MGF)推导出ADF协作下多进制正交幅度调制(M-QAM)信号误码率封闭表达式,并分析了车载移动速度和信道状态信息(CSI)估计精度对误码性能的影响.数值仿真结果表明,车载系统能通过增加CSI估计精度,有效地减少车载快速移动引起的误码平顶值.该方法相对于放大转发(AF)协作通信方式,平均误码性能提高约8.7 dB.