UniMAT PLC在塑料挤出机控制系统中的应用

针对塑料挤出机控制系统成本高、速度低、精度低的问题,提出采用UniMATPLC控制方式,实践证明效果良好。     

基于MDA的SSH代码生成

近几年,随着软件开发技术的发展,软件开发的步骤越来越规范化,开发的规范化固然便于软件的管理和日后的维护,但是这同时也带来一个不可避免的问题:开发人员编写重复代码工作量的骤然提升,一个很好的实例是基于SSH(Struts2,Spring,Hibernate)框架的开发。本文采用MDA(Model Driven Architecture)技术结合SSH开发框架提出一种新的代码生成方案sMDA,sMDA很好地解决重复代码编写的问题。相比于以往复制粘贴的编码模式,sMDA会自动生成系统的关键代码。     

计算机网络故障检测

计算机网络故障种类较多,计算机网络故障检测是一个复杂的系统工程,不仅对网络故障处理步骤有所要求,而且对网络故障分析方法以及计算机故障维护都有极高的要求。为此,本文也主要从这几个方面对计算机网络故障检测进行分析。     

视觉测量中多光学靶点亮度自适应控制

提出了一种面向大视场高精度视觉测量的多红外目标靶点（红外LED）亮度自适应控制方法。以微控制器PIC16F873A和LED驱动芯片MAX6964作为核心器件,设计了可满足大空间范围内靶点亮度控制需求的多目标靶点控制驱动器。为了使LED在近距测量时的调节精度和远近距离测量时的发光亮度都能满足要求,根据MAX6964输出特点设计了PWM信号输出电路,并采用推挽电路驱动LED。实验证明,目标靶点在CCD相机上成像光斑稳定一致。     

基于混沌优化与人工鱼群算法的混合算法研究

针对人工鱼群算法和混沌优化算法的特点,将人工鱼群算法与混沌优化算法相结合提出一种混合算法。此混合算法是利用混沌变量敏感性来提高人工鱼群初始群体解的质量;然后利用混沌的遍历性和随机性扰动使鱼群算法摆脱局部极值点,提高全局收敛性。仿真实验结果表明了混合算法的有效性。最后,给出了在一定条件下提出的混合算法的收敛性证明。     

基于改进蚁群算法的模糊控制器优化设计

研究控制器优化问题,由于模糊控制系统参数无法同时优化,使得系统选择参数困难,使系统控制效果存在一定的缺陷,安全性和可靠性降低。为解决上述问题,提出了一种多种群进化蚁群算法对模糊控制器优化设计。采用懒蚂蚁效应的改进蚁群算法进行优化,在传统蚁群算法的基础上,采用多个种群并行,对算法的初始化、路径构建以及信息素更新改进,并引入到模糊控制器的隶属函数、模糊规则的优化搜索中,搜索出适应于不同控制阶段的模糊控制器参数及控制规则,并进行仿真。仿真结果证明了改进算法对模糊控制器的参数具有良好的搜索速度和精度,使系统有很强的鲁棒性。     

基于IPSO-GRU深度学习算法的海底管道缺陷尺寸磁记忆定量反演模型

针对海底管道缺陷磁记忆定量反演的难题,提出一种基于改进粒子群优化的门控循环神经网络模型,即IPSO-GRU模型。以两端焊有盲板的X52管道作为实验材料,其上预制有不同直径、深度的缺陷,采用TSC-5M-32磁记忆检测仪,外接11-6W非接触探头,进行水下磁记忆检测试验,提取不同缺陷尺寸的磁记忆信号特征值。考虑到磁记忆信号特征值随缺陷尺寸呈复杂的非线性变化,引入门控循环神经网络,利用其双门结构能够记忆缺陷处的信号特征,非线性回归拟合能力强的特点,构建海底管道缺陷定量反演模型,进一步考虑到模型超参数选择的随机性,采用改进粒子群算法进行超参数寻优。验证结果表明:该模型对缺陷深度反演平均精度达96%;对缺陷直径反演平均精度达93%,为海底管道缺陷的磁记忆定量化识别与反演提供了新的思路和方法。      

使用Visual C+ +实现串行通讯

以VisualC 为工具，探讨了在RS-232C接口协议下DTE设备之间通讯的实现问题。     

远程计算机审计系统设计与实现

为了实现对计算机的远程审计,提出了一种客户端程序和 B /S 结构程序并用的远程计算机审计系统设计方法。客户端程序用于采集计算机的各种4系统信息和使用记录,基于 JSP的 B /S 结构程序用于管理员对审计数据的查看。通过该系统的实现,证明该设计方法是实用而有效的。     

一种林业手持式多功能测树仪设计

针对森林调查对便携式测量设备自动化和集成化的需求,设计了一种集测高器、角规和标准蓄积量计算功能于一体,具有测量、数据存储、计算等多种功能的手持式多功能电子测树仪GForest。该仪器通过采样控制算法实现对测高器防抖动设计,采用计数器存储并控制角规计数结果,提供USB接口同PC和移动智能终端设备进行数据共享,旨在解决目前森林地面调查数据采集硬件设备信息化与数据采集软件发展不同步的问题,大幅减少了外业调查中手工数据记录和录入的工作,提高了野外数据采集的效率。经实测验证:GForest测得的立木高度与实际值的平均误差为4%,与进口同类设备精度持平,同时还具有角规绕测计数与控制等实用功能,且具有明显的成本优势,适合在行业内推广应用。