Petri网融合蚁群算法的柔性装配系统调度

为解决柔性装配系统的调度问题,采用分层时延Petri网模型与蚁群优化算法相结合,将柔性装配系统分解成诸多个装配体,每个装配体再分解成多个柔性装配单元,对装配单元分别建模并用蚁群算法对装配方案遍历优化,最后确定装配系统的时延Petri网模型.该方法融合了Petri网和蚁群算法各自的优点,较好地解决了柔性装配系统中的装配建模和装配任务的分配优化问题.实验证明该研究可行有效.     

一般均质地面承载力现场试验

为了评判施力盘作用下地面的承载安全,进行了一般均质地面承载力静态与动态荷载现场试验.采用平板载荷静态加载方法进行了模拟施力盘静态荷载的平板载荷试验,根据相似准则π定理进行了缩比施力盘动载试验.在现场试验的基础上研究了静载条件下沉降量随时间变化的S-t曲线,不同尺寸承载板在相应载荷作用下的地面土体沉降量之间关联关系的P-S/D曲线及动、静荷载下载荷与沉降量关系的P-S曲线以及动静载荷对比的P-S曲线.分析结果表明:对于进行现场试验的均质地面,S-t曲线表明静态加载方法合理;P-S/D曲线在极限载荷内呈线性比例关系;动载下的沉降量S远远小于静载条件下的沉降量S,动载下的土体变形刚度较静载下的变形刚度高,瞬间动态荷载造成的地面沉降可忽略.     

基于动力学与分形分析的絮凝控制新指标

针对以速度梯度为核心的传统絮凝工艺动力学研究存在的理论与应用上的不足,通过对湍流水体中絮凝体的受力分析,表明在絮凝工艺中特征尺度量级的涡旋起重要作用,其离心惯性效应是絮凝体碰撞凝聚的动力学致因;通过对絮凝工艺的动力学传质过程影响因素的分析,利用数学分析方法,确定了絮凝体密度正比于水流的剪切强度;通过对絮凝体的形态分析,确定了絮凝体强度反比于水体剪切强度.进而提出一个基于动力学与形态学分析的新絮凝控制指标Fr0,完善了传统絮凝控制理论,可望为工程设计提供新方法.     

基于神经网络的移动机器人路径规划

针对移动机器人在部分环境信息已知情况下的路径规划问题,运用神经网络动态路径最优算法,研究了基于传感器信息的在线路径规划方法.基于扩展卡尔曼滤波的定位方法融合了多个与机器人状态及环境相关的信息,提高了定位精度.首先建立动态的工作空间信息,基于神经网络的路径规划算法完成机器人的路径规划,根据路径点集运动趋向来调节小车移动,完成了导航的任务.对算法的性能和效率进行了分析,实验表明该方法在障碍物的信息未知的情况下,执行速度快.     

局部拥挤条件下单点自组织信号控制方法研究

针对已有交通信号控制方法难以有效疏导拥挤交通流的现状,以感应线圈检测器采集到的实时数据为拥挤识别的基础,以拥挤流向放行车辆数最大为目标,提出了一种无信号周期、无固定相位相序限制的单个交叉口自组织信号控制的基本原理,研究了候选信号相位集、各流向权重、等待时间上限的确定方法,设计了局部拥挤条件下单个交叉口的自组织信号配时方法,并以VISSIM为工具进行了模拟验证和对比分析。结果表明,所提出的方法能够改善局部交通拥挤的疏导效果。     

空气源热泵蓄能除霜动态实验台的搭建及研究

为解决现有空气源热泵除霜时由于能量来源不足而存在的各种问题,提出空气源热泵蓄能热气除霜的新方法,并对其实验流程进行设计.完成实验台的搭建以及常规热气除霜与蓄能热气除霜的对比实验.结果表明:蓄能热气除霜的实验流程是可行的,可以有效缩短除霜时间150s左右;提高吸气压力180kPa左右;恢复供热的时间也明显缩短;其除霜效果明显优于常规除霜.     

基于峭度的BSS开关算法的语音信号盲分离*

盲信号处理算法主要有批处理和自适应算法两类,导出了一种基于峭度的自适应盲源分离（blind source separation,BSS）开关算法,将该算法应用于语音信号盲分离处理,通过综合实验,从分离前后的波形、频谱图和主要评价参数说明该算法具有良好的信号分离效果。与批处理中的典型算法,如扩展联合对角化（joint approximative diagonalization of eigenmatrix,JADE）和四阶盲辨识（fourth orther blind identification,FOBI）算法比较,该算法具有更好的分离效果。     

无定位图的预测误差差值扩展可逆数据隐藏*

将Tian差值扩展技术应用于彩色图像中,提出一种利用预测误差差值进行扩展嵌入的彩色图像可逆数据隐藏算法。针对传统差值扩展技术存在过分修改像素灰度值、须嵌入定位图等缺点,首先利用色彩分量间的相关性减小差值,并将差值扩展量分散到两个色彩分量中;其次,对直方图平移技术进行改进,使得同等嵌入率下图像质量达到最佳;最后由两个色彩分量中像素的预测值之和决定可用于扩展嵌入的像素,无须保存溢出定位图,提取端在提取信息时可无损地恢复原始图像。实验结果表明,与其他算法相比,该算法在同等嵌入率下可取得更好的图像质量,算法复杂度     

OFDM信号循环谱分析及参数估计*

针对在无线电监测和认知无线电系统中,信号参数估计这一重要问题,证明了OFDM信号具有循环平稳性的必要条件是加循环前缀或有非矩形脉冲成型,并以线性周期时变变换(LPTV)模型为基础,推导了OFDM信号的循环谱表达式。通过对连续信号和离散信号进行计算机仿真,都得到了相同的OFDM信号循环谱图,实现了OFDM信号符号周期的估计,结果与理论分析相吻合。     

抗时延敏感性跨层自适应资源分配方案*

为了对抗多用户OFDM系统中用户实时业务对时延的敏感性,提出一种利用Hopfield神经网络(HNN)算法的跨层自适应资源分配方案。该方案设置用户调度优先级时同时考虑物理层的信道状态信息,及媒体接入层的用户队列状态信息和等待时间等;采用HNN算法,最大化系统容量的同时降低了平均时延和丢包率。仿真结果表明,相比于传统资源分配方案,该方案可以有效保障用户的服务质量,并提高了系统的整体性能。