基于KNN算法的不良步态分类

针对不良的步态会对下肢的关节产生不利的影响(加重行走的负担,能量消耗过快等),以及加重患病的风险,提出了利用KNN(k-nearest neighbor)算法对足外8和足内8两种不良步态与正常步态(对照组)进行分类学习,获取分类模型.三种步态的三维步态数据是从17名受试者在正常行走期间通过3D运动捕捉系统获得的,KNN模型对三种步态识别的总正确率为81.7％,对足外8步态的正确率为92.8％以及足内8的正确率为91.0％.模型的正确率较为准确,可以为矫正不良步态提供有力支持、减少不良步态的检测成本.     

考虑建模误差的小型飞行器导航制导控制器设计

由于传统小型飞行器导航制导控制器对于飞行器的飞行状况调查完善度较低,数据收集力度较小,勘查条件较少.因此,本文基于建模误差设计了一种新的小型飞行器导航制导控制器.建立控制器结构,完善数据内部操作结构,获取相关性参数,并根据动力学模型,深入分析控制器数据,整合获取的信息,综合控制器设计优化算法,实现对小型飞行器导航制导控制器流程的设计.实验结果表明,相较于传统小型飞行器导航制导控制器,本文提出的设计能够在一定程度上控制数据设计的具体流向,掌控基础数据状态,具备较高的控制器反应灵敏度,且操作消耗时间较短,能够提供更为优质的系统服务.     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

RV减速器参数化建模及3D打印快速成型实现

RV减速器是工业用机器人的核心传动部件,是在传统摆线针轮、行星齿轮传动装置基础上发展起来的一种适用于高精密传动的新型传动装置。文中以RV减速器零部件设计为研究对象,介绍了RV减速器的传动原理和系统组成,阐述了标准摆线轮的参数方程,重点讨论了基于Autodesk Inventor软件平台的摆线针轮的参数化建模方法。针对RV齿轮减速器的虚拟样机三维模型,应用光固化快速成型技术制成实物模型,制件尺寸和表面精度较高,为后续整体结构的论证和重要零部件的研发提供了可行性帮助。     

微观视野下建筑的现代化一步——以Victor Horta的三个住宅设计为例

文章选取新艺术运动中的代表人物Victor Horta在19世纪末设计建造的三个住宅建筑,通过对比分析,发现其对待新材料的积极态度,立面构成上与材料结合的新形式,空间结构上不同于左右分离的新构成等,均使住宅建筑在现代化过程中迈出重要一步,进而反映了建筑曲折向前的现代化进程以及新艺术运动在此过程中的重要作用。     

厢式面包车液压尾板的设计分析

本文根据液压尾板工作过程中的主要动作,对整体机构的尺寸进行设计;确定举升机构的转角范围;对液压缸缸筒和活塞杆进行设计计算,选择液压泵;用CATIA V5软件对液压尾板进行三维建模,虚拟装配和运动仿真;用ANSYS软件对液压缸缸筒以及活塞进行有限元分析,以验证是否满足设计要求。     

基于SolidWorks和三坐标测量仪的螺杆转子精滚刀建模与检测方法

介绍了基于SolidWorks软件的螺杆转子精加工滚刀的一种精确建模方法和利用该模型对滚刀的关键工序进行模拟验证的方法,同时介绍了在三坐标测量仪上利用螺杆转子精滚刀模型和曲线功能对螺杆转子精滚刀齿形进行检测的方法。     

船用起重机升沉补偿系统建模与仿真研究

在海上作业时风浪会对吊装系统产生影响,为了减少船用起重机的影响以延长海上作业的时间,在船用起重机上合理安装升沉补偿系统尤为重要。本文阐述了船用起重机的升沉补偿系统的基本原理,并且对系统的动力学仿真模型进行构思和设想,提出两种补偿模式下的动态性能,分析了两种补偿模式下,船用起重机的升沉补偿系统的运作效益,以期实现系统的建模和仿真应用。