基坑开挖对邻近建筑物影响的数值模拟

基坑开挖引起的近邻建筑物沉降变形是多种因素耦合作用的结果,现有的计算理论很难考虑这种多因素的耦合作用。针对这一问题,采用大型工程软件ADINA对锚杆支护形式下基坑开挖引起的近邻建筑物沉降问题进行了数值模拟分析,得出了一些基本结论:建筑物的沉降在宽度方向变化显著,在长度和高度方向变化不明显;建筑物的水平位移在高度方向变化显著,在长度和宽度方向变化不明显,基础埋得越深对沉降的影响越小,在开挖到基础标高之前,建筑物沉降不大,当开挖到标高以后,沉降发展很快,因此在实际施工时,基础标高以上可以加快开挖速度,标高以下需要放慢开挖速度。对于结构设计而言,应该在基础以下进行加固处理,以减小由基底附加应力产生的较大沉降。     

基于带Mobile Agent的无线传感器网络的分簇算法

相对于传统方式的无线传感器网络结构,带Mobile Agent(MA)的无线传感器网络(sensor network with mobile agent,SENMA)具有更高的能量效率和更长的网络生存时间.设计了一种针对SENMA的分簇算法:依据节点之间的位置关系将节点分为多个簇并选举出簇头节点,每个簇中,簇成员不与簇头进行通信,由簇头将监测数据回传至MA.实验证明这种算法能较好地平衡节点负载,缓解因节点失效导致的网络性能衰减.     

基于遗传算法的AS-R移动机器人路径规划研究

将遗传算法应用于机器人的全局路径规划,并在AS-R移动机器人上进行了实验研究.首先用栅格法对机器人的工作环境进行划分,得到机器人的环境模型;其次采用遗传算法进行路径搜索,并引入多种遗传算子,增强了算法的实用性.在AS-R机器人上采用VC开发,并在5×5的栅格环境中进行路径规划研究.实验结果表明,遗传算法结合栅格环境对移动机器人进行路径规划,具有简单且通用的效果,所得的折线路径也更适合于机器人进行轨迹跟踪.     

Two-stage cascaded classification approach based on genetic fuzzy learning for speech/music discrimination

Automatic discrimination of speech and music is an important tool in many multimedia applications. The paper presents a robust and effective approach for speech/music discrimination, which relies on a two-stage cascaded classification scheme. The cascaded classification scheme is composed of a statistical pattern recognition classifier followed by a genetic fuzzy system. For the first stage of the classification scheme, other widely used classifiers, such as neural networks and support vector machines, have also been considered in order to assess the robustness of the proposed classification scheme. Comparison with well-proven signal features is also performed. In this work, the most commonly used genetic learning algorithms (Michigan and Pittsburgh) have been evaluated in the proposed two-stage classification scheme. The genetic fuzzy system gives rise to an improvement of about 4% in the classification accuracy rate. Experimental results show the good performance of the proposed approach with a classification accuracy rate of about 97% for the best trial.     

云重心评判法在防空兵作战能力评估中的应用

在传统的云重心评判法中,加权偏离度不符合"非负有界性、可加性、归一性"的测度准则,给评测 结果的生成带来了较大困难;鉴于此,提出一种改进的云重心评判法,该方法借鉴TOPSIS法的基本思想,基于理想状态和负理想状态,对综合云重心向量进行归一化,由此得出的修正的加权偏离度符合"非负有界性、可加性、归一性"的测度准则,从而克服了传统云重心评判法的不足;以防空兵作战能力评估为例,应用实例证明了改进的云重心评判法的合理性和有效性.     

高速铁路防灾气象监测系统设计

随着高速铁路的发展,突发自然灾害严重威胁到列车的行驶安全;提出了高速铁路防灾预警系统设计方案.系统由气象监测分站、调度中心、气象数据服务器和列车气象信息台组成;气象监测分站采用LPC2129作为控制单元,在铁路沿线布设分站用于获取周围气象以及异物侵入等相关信息,通过网络模块ENC28J60接入Internet将数据录入气象数据服务器,调度中心和运行的列车可以通过访问服务器获取整个线路的气象信息;一旦出现紧急情况,列车信息台会发出报警信号,提醒列车司机采用有效的措施,避免重大事故的发生.     

利用无线传感器网络传输RFID数据的研究

利用无线传感器网络高可靠性、低成本、低复杂度的特点,实现了一个UHF RFID数据传输网络;首先介绍了UHF RFID系统和无线传感器网络的结构;采用高性能的无线单片机CC2430,通过建立和维护设备地址映射表,来实现一个无线串口网络;测试了无线串口网络传输的性能;结果显示,无线传感器网络是一个性价比很高的UHF RFID数据传输手段,是对有线传输很好的补充.     

基于ARM的消防设备无线联网终端硬件设计

信息网络化的社会,消防报警设备的网络化是大势所趋。为了不浪费现行的消防联动设备资源,研究设计出一套基于ARM的硬件平台,集成了无线通信模块和图像采集模块。采用低成本硬件,达到系统功能要求。     

基于动态任务菜单的RBAC模型的设计与实现

针对RBAC模型存在的两大问题一访问权限粒度与角色规模的矛盾和角色被动、缺乏灵活的授权机制,提出基于动态任务菜单的RBAC-DTM_RBAC模型,引入动态菜单和任务的概念,通过对角色的静态约束和任务的动态权限管理,很好地克服了角色冗余的问题,减少角色规模,降低角色管理的复杂性,更好适应多级复杂权限系统的动态权限管理要求。     

路径规划算法的改进及在车载导航中的应用

路径规划算法是车载导航的核心问题。充分利用启发式搜索具有方向性的启发信息,对A＊算法进行改进,采用双向的A＊算法来避免过多的节点搜索和搜索过界,不能得到正确结果的问题。同时,为了适合嵌入式平台的特殊环境,采用数据分层,搜索过程升层的方法,充分利用内存资源,减少外存I/O的工作量。并且结合上述策略,给出了改进的算法伪代码流程并对改进的A＊算法的进行验证。