基于Matlab软件的挑梁四连杆机构优化设计

利用解析法设计四连杆机构,借助现代计算机软件强大的运算功能,可以快速实现四连杆机构相关参数的确定,简化设计过程。简要介绍了基于Matlab软件液压支架挑梁四连杆设计方法,实例表明,应用此方法可缩短设计周期,并达到结构优化的目的。     

融合时间特性和用户偏好的卷积序列化推荐

推荐系统如今已被广泛应用于生活中,大大便利了人们的生活.传统的推荐方法主要是针对用户与物品的交互情况进行分析,分析用户与物品的历史记录,得到的只是用户过去对于物品的喜好程度.序列化推荐系统通过分析用户近一段时间与物品交互的序列,来考虑用户前后行为的关联性,能够获得用户短期内对物品的喜好程度.然而,序列化方法强调的是用户...     

面向高周转的建筑租赁材料闭环管理与评估方法

建筑周转材料具有使用量大、种类繁多、使用范围广等特点,同时还存在着数据量大、回收缓慢、信息不通畅等问题。如何提高周转材料管理公司的周转材料的周转效率,从而最大限度地发挥材料的使用价值成为其提高利润和市场竞争力的关键。为此,借助信息化手段,对建筑周转物料设计了全流程闭环管理流程,以实现数据的零误差,同时建立了周转效率综合评估模型,结合周转率的计算挖掘提高物料流转的方法。     

低变质粉煤成型热解的研究

以陕北低变质粉煤为原料,采用冷压成型制备型煤,主要研究焦煤添加量、添加水分、成型压力、热解温度的影响。结果表明:以焦煤作粘结剂进行型煤热解实验的研究中,可发现型煤(型焦)的抗压强度均随着焦煤加入量的增大而升高,选用10%的焦煤较为适宜;在一定范围内,型煤的强度随着成型压力的增大而增大,选择60kN的强度较为适宜;型煤的强度随着成型压力的增大而增大,14%的水分更佳;型焦的强度在700℃以上就趋于平稳化,故选择的热解温度为700℃。     

基于警用集群系统的综合信息查询功能的实现

该文提出了一种利用现有的警用集群移动通信系统实现综合信息查询的实现方案。该方案将无线数据传输技术、Client/Server结构的数据库技术和便携式终端技术应用于警用集群移动通信系统,实现了利用集群系统进行综合信息查询的功能,在保护用户现有投资的基础上扩充了集群系统的业务范围。     

基于改进遗传算法的脱硫浆液pH 值PID控制

首先建立了脱硫浆液pH值控制系统的近似数学模型,然后使用改进的遗传算法对脱硫浆液pH值控制系统的单回路PID参数进行在线整定寻优.改进的遗传算法在传统的目标函数ITAE基础上,融合超调量、上升时间及控制量的输出等,提出了一种综合性能指标函数作为PID参数寻优的依据.仿真试验表明,改进遗传算法整定结果与传统遗传算法整定结果相比,可有效提高脱硫浆液pH值的控制品质,降低控制系统超调量,提高响应的快速性.     

国五标准柴油机排气系统声学性能研究与设计

针对满足国家第五阶段排放标准的排气系统,设计具有良好消声性能的消声结构。首先通过实验分析的方法研究发动机排气声源特性,发现与发动机点火频率相关的低频阶次噪声在排气噪声中占主导地位。然后基于平面波理论计算催化转化器传递损失,通过GT-Power声学仿真与阻抗管传递损失测试进行验证,分析出载体在中高频具有良好的消声性能,这种性能可以使其代替吸声棉对排气中的高频气流噪声产生很好抑制效果。基于发动机声源特性以及催化器的声学性能,设计出针对低频噪声的消声器方案,并针对长尾管的声模态共振问题,在尾管中添加穿孔管消声器,降低特定转速下的模态噪声。实验表明设计方案达到预期的消声效果,且与相同型号发动机的国四标准排气系统对比具有更低的排气背压,可提升发动机效率与燃油经济性。     

基于改进遗传算法的列车运行曲线优化

传统遗传算法很早就在列车运行优化研究中得到了应用,但是由于种群中染色体进化方向的不确定性和局部搜索能力不足,导致收敛速度缓慢和求解质量低下。针对以上问题,本文提出一种改进型遗传算法,对列车运行曲线的生成进行研究。以列车运行能耗最小为优化目标,将行车安全、准点和精确停车等约束条件转化为惩罚函数,同时以工况序列为遗传个体进行求解,为加快种群收敛速度和提高解的质量,设计包含准点调整和局部搜索的种群进化方向引导机制。仿真结果表明,改进后的算法适用于多约束的列车运行优化问题,有效提升了收敛速度,优化结果相比于简单遗传算法和自适应遗传算法更加节能。     

浅析在信息时代运用项目管理加强监测站管理的方法

为了适应迅速发展的信息时代需求,无线电监测站的管理需要与时俱进,进一步优化管理的方式方法。本文通过探索项目管理方的应用,结合实际工作,共享工作经验,希望能够为提升无线电监测站的管理水平提供参考。     

基于决策树和神经网络的农作物分类研究——以廊坊市为例

以河北省廊坊市永清县整个县域为研究区,以GF1-WFV 16 m分辨率影像为数据源,选取覆盖作物完整生长期多个时相的影像数据,构建作物归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)时间序列。通过对研究区NDVI曲线的分析,发现利用该数据构建的NDVI时间序列可描述研究区作物的生长特性,体现当地不同作物的物候差异,能有效地区分出当地的种植模式。选取NDVI曲线上最大值、最小值、峰值的出现时间、峰值数量和阈值等特征参数构建决策树。根据研究区的物候历和对当地种植结构的调查,利用最佳时相的影像,针对某一种或特定几种作物进行分类提取。分别采用决策树分类、神经网络分类等方法进行精度验证,综合比较得出最佳的作物分类方法。研究结果表明,在永清县这一县域研究区,利用GF1-WFV 16 m分辨率多时相遥感数据进行作物分类,采用决策树分类、神经网络分类两种方法的精度分别为72.0729%、87.3%。利用决策树分类的效果最优。