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列控车载子系统是确保列车的安全运行的关键设备,对车载子系统进行测试是保证功能实现与系统规范一致性的重要手段。针对传统手工测试用例生成的效率低、耗时长、工作量繁杂、可重用性低等缺陷,提出一种基于场景的车载系统测试用例自动生成方法,依据CTCS-3级列控系统技术规范构造车载子系统场景树模型,由实时系统测试用例自动生成工具Co Ver对列车运行模式转换自动机网模型生成基于场景的测试用例,并由运行模式最小重复度选择算法生成全模式覆盖的测试序列。结论证明,基于场景自动生成的测试用例能够覆盖全部车载模式,并提高了模式转换测试序列生成效率。 相似文献
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基于MSP430的高精度压力计设计 总被引:2,自引:0,他引:2
针对高精度测压的要求,提出一种基于MSP430F2013的高精度测压方案。利用单片机上20ppm电压基准和16位AD,辅助以非平衡电桥和过采样的方式,能够实现高精度的压力测量;通过BP神经网络智能化数据融合方法对压力传感器输出进行处理以消除非目标参量(温度)对传感器的影响。该方案具有测压精度高、功耗低、成本低的特点。 相似文献
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本文以产教融合理念为基础,针对化工仪表及自动化课程教学进行改革研究。以学生学习反应釜温度PID控制参数整定设置知识点为例,从理论教学和产业应用两个角度分析微分时间常数TD取值对温控系统过渡过程特性影响及调节阀流量特性和控制死区等因素对TD值的限制问题,提升学生深刻理解TD常数意义。在此基础上,提出教学改革措施,旨在提高学生的实践能力和创新意识。本研究表明,通过产教融合的教学模式和教学方法,可以显著提高学生的对化工自动化课程的学习效果,为其未来的职业发展打下坚实的基础。 相似文献
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针对以往采摘机器人多采用封闭集中式控制系统,缺乏通用性、可扩展性差和可靠性低等问题,在研制开发苹果采摘机器人控制系统的工作中,采用了开放分布式结构.根据苹果采摘机器人的机械结构及其运动特点,在硬件上选用工控机、伺服驱动器等设备,通信上采用结构简单、组网容易、造价低廉的RS-485网络,从而保证了系统的软硬件开放性,同时使得系统能够分布式控制,提高了机器人的安全性.此外,对系统的控制算法、软件也进行了设计,其中着重阐述了RS-485网络的通信协议和通讯方式.最后进行了通讯试验和苹果抓取试验,验证了系统的有效性. 相似文献
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正在建设的时速300km/h以上的高速铁路已采用CTCS-3级列车运行控制系统.车地信息交互流程是影响CTCS-3级列控系统的效率、可靠性和安全性的主要因素之一.基于时间自动机理论对车地交互流程进行建模与验证具有重要意义.首先将车地交互流程分为4个典型的子流程:任务启动流程、正常行车流程、RBC切换流程和任务结束流程,然后针对这些子流程建立无线闭塞中心(RBC)、车载设备(ATP)和铁路专用移动通信网(GSM-R)的时间自动机网络模型,最后利用时间自动机模型验证工具UPPAAL进行仿真分析,验证了CTCS-3级列控系统的车地交互流程的安全性和受限活性. 相似文献
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在正式的组织中非正式组织是普遍的客观存在,企业管理中不可忽视非正式组织及其重要影响力的客观问题。当前,国内的企业管理实践和研究正在不断取得新进展,但是,很多发生在管理界的事件都在提示着:对非正式组织的影响问题尚未给予足够的关注,非正式组织对于组织的负面影响在很多情况下导致了组织的发展受限。本文通过对非正式组织的产生必然性以及影响深远性的探究,力图对非正式组织进行有益的解析,期望能对企业处理与内部非正式组织关系提供参考。 相似文献
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诚信问题是我们探讨了很多而且仍然在探讨的问题,人无信不立,企业无信则难以维持长期的发展。在这个越来越讲求诚信的时代里,诚信问题却越来越显得那么的突兀,那么得缺失或者缺少。组织在追求利润最大化的同时,往往丢失了应该坚持的信用,造成了得不偿失的后果。众所周知的美国安然公司事件、毒奶粉事件以及国内最近的三鹿奶粉事件都为这个论断增加了巨大的砝码,然而这些事件对企业以及企业的员工造成的后果却难以估量。在人们不断地对真相的讨论时,隐藏在那些真相后面的企业诫信问题越发的沉重了起来,它们给企业的发展到来的风险值得全社会去深思。 相似文献
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依据绿色苹果图像的自身特点,设计了一种分区域提取而后合并的图像分割方法。首先对图像进行限制对比度自适应直方图均衡化(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE),增大果实和背景的颜色差,而后获取R-B色差图像,得到以光常区域为主的区域;然后用CLAHE处理后的图像进行开闭运算,提取局部极大值,得到以高亮区域为主的区域;最后将两区域合并获得完整的果实目标区域。为了验证该方法的有效性,运用Hough算法检测圆,并用相对偏差、圆心相对误差及半径相对误差三个评价指标来定量评价。试验结果表明,提取区域与果实目标区域相比,顺光下,相对偏差、圆心和半径相对误差平均值分别为3.59%,4.76%和2.60%;逆光下,三个指标的平均值分别为10.77%、16.77%、11.49%。无论是顺光还是逆光都有很好的识别效果,能满足机器人采摘果实的精确定位的要求。 相似文献