奥运百年波拉裁刀获最高评价

奥运百年波拉裁刀获最高评价１９９６美国南方乔治亚洲举行的亚特兰大奥运会，在欢呼和爆炸声中结束，德国生产的波拉切纸系统，在这次运动会中虽没有上场比赛，却支援亚特兰大知名电脑业，娱乐上等公司完成了艰难的工作，应付从世界各地如潮水拥到的选手、观众及服务人员...     

DQC单片切纸控制器

本文介绍了在济南纸箱厂引进自动切纸生产线备件国产化工作中,采用8031单片机取代原生产线上日本立石公司用Z80CPU制成的切纸控制器。在DQC切纸控制器中扩展8155作3×8轻触键盘接口;8253输入测纸和电机转角的增量式光栅编码器发出的纸长和电机转角脉冲;经非线性PID运算后从DAC1210D/A转换器输出0～6V电压控制3KW直流电机在予置板长走过时恰好使切刀旋转一周切下予设长度的纸板。对PID参数用扩充临界比例度法化简为单变量Kp。详细介绍了利用切板平均误差为目标函数,按黄金分割(0.6 18)法对Kp进行自动寻优并启动寻优程序修改放在2817AE~2 PROM中的PID参数,在单片机系统中实现在线参数自整定的方法供借鉴     

生活用纸切纸机控制系统设计

切纸机是生活用纸行业广泛使用的一种纸张加工设备,主要完成生活用纸复卷后的裁切功能。本论文主要针对生活用纸带锯切纸机电气传动控制系统进行了研究。通过对带锯切纸机的工作原理和生产工艺的分析,得出切纸重复误差偏大,改变切纸长度时,调整难度大的弊端,生产靠手工完成,自动化水平低。针对这些问题,采用先进的步进驱动系统、PLC控制、触摸屏操作。切割速度、长度可通过电脑控制屏设定,推进、切割、磨刀更加流畅和连续。完成了控制的仿真工作,在此基础上进行了系统调试。通过对调试结果的分析,控制系统满足要求。     

一种基于改进后模板的图像快速细化算法

为了快速地进行图像细化，提出了一种新的图像快速细化算法，该算法提出了组合模板的概念，不仅有效地提高了模板的匹配速度，同时对组合模板进行了优化，最后在优化后的组合模板基础上，提出了新的改进算法。大量实验表明，该新算法不但同时具有以往算法的优点，而且细化速度比以往算法提高了3～6倍，是一种较为理想的细化算法。     

一种求解矩形块装填问题的拟人算法

在货物装载、木材下料、超大规模集成电路（VLSI）设计等工作中提出了矩形块装填与切割问题，对这一问题，国内外学者提出了诸如模拟退火算法、遗传算法及其它一些启发式算法等求解算法。本文利用人类的智慧和他们上万年以来形成的经验，提出了一种求解矩形块装填问题的拟人算法。谊算法使用了两个主要的思想策略，即矩形块选择策略和矩形块放置策略。用本文提出的算法，对21个测试算例进行了实算测试，测试结果表明：算法所得装填结果的优度高，计算时间短。对这21个测试算例。用本文算法计算，得到了其中16个算例的最优解，而计算时间都在2秒以内。进一步的测试表明，本文提出的算法对求解矩形块装填问题十分有效。     

基于粒子群优化的BP网络学习算法

本文提出一种新颖的基于粒子群优化的BP网络学习算法，该算法是一种全局随机优化算法。用Iris分类问题，将所提出的算法与BP算法作了对比实验。实验结果表明：所提出的算法性能优于BP算法，而且具有良好的收敛性。     

基于限定PSO初始化空间的随机最大似然算法

针对随机最大似然算法（SML）在波达方位（DOA）估计中由于多维非线性优化导致计算复杂度大的问题，提出一种限定粒子群（PSO）算法搜索空间的SML算法。该算法克服了一个缺陷，即在采用ESPRIT算法限定PSO初始化空间时，在阵列结构是非均匀线性阵列而且信号是相干信号时ESPRIT算法不能直接处理信号，且需要采用一组预处理技术，这增加了算法计算的复杂度。提出的算法的关键之处在于采用假设技术确定初始化点来代替ESPRIT算法的解，结合克拉美罗界（CRB）确定PSO算法的初始化解空间。这一方法不必再采用预处理技术，且利用限定PSO初始化空间的算法大大降低了SML算法的计算复杂度。实验结果表明，提出的算法为相干情况和非相干情况都提供了相当好的初始值。最后，将该算法与许多现有算法进行比较，验证提出算法的有效性和准确性。     

基于Min-Min改进后的网格调度算法

在对于网格计算中现有的任务调度算法的研究基础上，仔细分析了调度算法中最经典的Min-min算法，指出了该算法中所存在的负载不平衡的缺点，并在该算法的基础上提出了一个改进模型来有效的平衡负载，同时给出了相应的Balance-Min-Min算法。最后采用SimGrid工具包对所提出的算法进行仿真，验证了算法的合理性和高效性。     

物种生灭算法的改进策略

物种生灭算法（Species Explode and Deracinate Algorithm，SEDA）是一种简单、高效的群智能优化算法。为了进一步提高SEDA算法的寻优速度、解的质量，首先，通过一种无排序筛选幸存物种的递归算法，提出了基于递归筛选的SEDA算法，减少了SEDA算法的时间复杂度，提高了算法的寻优速度；其次，通过引入衍生趋势的方法，提出了基于衍生趋势的SEDA算法，提高了SEDA算法对复杂、难以寻优的优化问题解的质量。三个测试函数的仿真结果表明，改进的方法具有更小的时间复杂度，能够有效改善SEDA算法解的质量。     

一种基于蚁群算法的分类规则挖掘算法

Parepinelli等提出了基于ACO的分类算法。文中提出了一种基于自适应蚁群算法的分类规则挖掘算法，该算法采用了与Parepinelli算法不同的启发式函数及信息素改变方法．引入了自适应机制与变异策略，从而达到缩短蚁群算法计算时间、加快算法收敛速度、提高预测准确率的目的。实验结果验证了该算法的有效性。     

基于标志点的虚拟剖切面重建

针对现有医学图像技术中三维模型的虚拟剖切面重建算法功能单一、不能完成复杂路径剖切面展开的缺点,提出基于空间任意标志点的剖切面重建算法。该算法可以沿三维空间中的任意路径完成虚拟剖切面展开,包括确定标志点、拟合虚拟剖切路径、重建剖切面3个部分。实验证明该算法可以得到稳定优异的重建图像,精确度较高。     

针对面模型的顶点移动切割算法研究

传统的基于面模型的切割算法容易产生劣质三角形,且运行效率不高,因此提出顶点移动的算法解决该问题。该算法首先确定切割路径,求出相交交点;根据判定准则确定需要移动的顶点;对移动顶点后的面模型进行网格重构。分别从算法的运行效率和切割后的效果演示2个方面将传统算法与移动顶点算法进行了全面的比较。利用Vc和OpenGL对算法进行了验证,结果表明,采用顶点移动算法对于多次切割和复杂模型可以大大提高运行效率,且可获得良好的虚拟切割效果。     

改进的矩形毛坯三块排样方式及其算法

致力于改进矩形毛坯三块排样方式的生成算法,采用三种策略缩小解的搜索范围,并将该算法与线性规划相结合形成排样方案生成算法,用于求解大规模矩形毛坯排样问题.通过实验证明,与二阶段、T形、两段、三阶段排样算法相比,排样方案生成算法生成的排样方案虽然板材利用率稍低,但排样方案简单,能够简化切割工艺.     

基于价值修正的圆片下料顺序启发式算法

讨论圆片剪冲下料方案的设计问题。下料方案由一组排样方式组成。首先构造一种生成圆片条带最优四块排样方式的背包算法,然后采用基于价值修正的顺序启发式算法迭代调用上述背包算法,每次都根据生产成本最小的原则改善目标函数并修正各种圆片的当前价值,按照当前价值生成一个新的排样方式,最后选择最优的一组排样方式组成下料方案。采用文献中的基准测题将文中下料算法与文献中T 型下料算法和启发式下料算法分别进行比较。实验计算结果表明,该算法的材料利用率比T 型下料算法和启发式下料算法分别高0.83%和3.63%,且计算时间在实际应用中合理。     

冲裁件条料最优四块剪切下料方案的生成算法

讨论冲裁件条料剪切下料方案的设计问题。下料方案由一组排样方式组成。首先构造一种生成条料最优四块排样方式的背包算法,然后采用基于列生成的线性规划算法迭代调用上述背包算法,每次都根据生产成本最小的原则改善目标函数并确定各种冲裁件的当前价值,按照当前价值生成一个新的排样方式,最后选择最优的一组排样方式组成下料方案。采用例题将该排样方式生成算法和文献中多段排样方式生成算法进行比较,实验计算结果表明,该算法得到的排样方式排样价值较高。最后通过文献中实例的下料方案求解,可以看出该算法解决实际下料问题是有效的。     

一种基于三角网格结构的医学虚拟切割算法

针对由三角面片构成的医学表面网格数据,提出了一种简单可靠的网格切割算法。在移动切割工具的过程中采用OBB包围盒树进行碰撞检测。为了简化切割过程中OBB树的更新仅在首次发生碰撞时对由OBB计算得到的碰撞面计算碰撞点,在后续过程中通过切割工具的移动方向和网格的AIF数据结构计算碰撞面和碰撞点。网格切割算法采用顶点移动的方法,该法可以避免畸形三角面片的产生。实验结果表明,提出的算法能够很好的仿真医学导航系统中的切割过程。     

生成矩形毛坯最优两段排样方式的确定型算法

排样价值、切割工艺和计算时间是排样问题主要考虑的3个因素.文中提出一个新的基于排样模式的确定型排样算法——同质块两段排样算法,此算法适合剪冲下料工艺,在实现工艺简化的同时提高了排样价值时间比.首先通过动态规划算法生成最优同质块,然后求解一维背包问题生成块在级中的最优排样方式和级在段中的最优排样方式,最后选择两个段生成最优的两段排样方式.通过3组经典测题对该文算法进行了测试,将算法与4种著名算法进行了比较.实验结果表明,该文算法的优化结果好于以上4种著名算法,有效地提高了板材利用率,并且计算时间合理.     

一维下料的改进遗传算法优化

针对一维下料优化问题,在对一维下料方案数学模型分析的基础上,提出了基于改进遗传算法的优化求解方案。主要思想是把零件的一个顺序作为一种下料方案,定义了遗传算法中的关键问题:编码、解码方法、遗传算子和适应度函数的定义。该算法设计了一种新颖的遗传算子,包括顺序交叉算子、线性变异算子、扩展选择算子。根据这一算法开发出了一维下料方案的优化系统。实际应用表明,该算法逼近理论最优值,而且收敛速度快,较好地解决了一维下料问题。     

基于图像处理的服装商标剪切缝检测算法

目前国内对于服装商标的剪切主要采用手工方式进行，不仅生产效率低下，且成本较高。提出了一种利用垂直边缘检测确定剪切缝具体位置的算法，并基于特征提出距离滤波方法以消除剪切缝识别过程中的噪声干扰。实验结果表明该算法能对服装商标剪切缝进行精确识别定位，可应用于服装商标自动剪切系统。     

二维板材切割下料问题的一种确定性算法

研究二维板材切割下料问题,即使用最少板材切割出一定数量的若干种矩形件。 提出一种结合背包算法和线性规划算法的确定性求解算法。首先构造生成均匀条带四块排样方 式的背包算法;然后采用线性规划算法迭代调用上述背包算法,每次均根据生产成本最小原则 改善目标函数并修正各种矩形件的当前价值,按照当前价值生成新的排样方式;最后选择最优 的一组排样方式组成排样方案。采用基准测题,将该算法与著名的T 型下料算法进行比较,实 验结果表明,该算法比T 型下料算法更能节省板材,计算时间能够满足实际应用需要。