各向异性屈服准则的发展及应用

各向异性是影响板料成形的重要因素之一。在板料成形的有限元模拟中，正确描述板料的各向异性行为有助于提高模拟精度。近年来，人们对板料的各向异性屈服行为进行了深入研究，研究内容主要有屈服准则的提出、实验验证及其在有限元模拟中的应用3个方面。本文总结了各向异性屈服准则的理论研究及实验验证的发展现状，以及各向异性屈服准则在板料成形有限元模拟软件中的应用，最后提出了各向异性屈服准则研究中今后的研究方向。     

网络环境下不敏感系统的分布式区域预测控制方法

针对二分图网络结构下的不敏感系统的可控性比较差的问题,本文提出了带有区域控制的分布式模型预测控制方法.该方法首先利用分支定界法对分布式控制系统结构进行最优设计;然后,结合区域控制提高控制系统的动态性能指标;最后,依据回路之间的关联性的强弱选择每个回路的控制方式(精确控制或区域控制).仿真结果显示带有区域控制的分布式预测控制系统的调节时间比没有带区域控制的分布式控制系统明显缩短;同时,通过对回路控制方式的选择增加了精确控制的智能体数量.仿真结果证明了利用分布式区域预测控制方法可以提高系统的容错性,通过对系统的可控性和关联性进行分析,可以在精确控制和区域控制之间寻找到最优组合,从而达到快速精确的控制效果.     

两个公钥加密方案的安全性分析

广播加密和基于属性加密是两种重要的公钥加密方案,可将加密内容同时传送给多个用户,在付费电视、数字版权管理和资源访问控制等领域有重要应用。对一个基于身份广播加密方案进行了分析,表明攻击者只要得到某个用户的私钥,就可以计算其他任何用户的私钥。研究了一个基于属性加密方案,该方案并不能真正地隐藏访问结构,攻击者仅由密文就能得到对应的访问结构。     

基于6参数模型的6R串联机器人运动学参数辨识

为了避免运动学参数误差辨识中存在参数不连续、计算收敛速度慢的现象,基于一种6参数模型,在DH(Denavit-Hartenberg)法建立的杆件坐标系上建立了6R串联机器人的误差模型,并给出了参数转化公式.设计了计算机仿真实验,在存在驱动器、测量仪器随机噪声误差的条件下对比了使用MDH(改进DH)参数误差模型和6参数模型的仿真辨识效果.6参数模型和MDH模型辨识后定位平均误差分别降低了96.1%和52.9%.结果显示6参数模型具有良好的完备性、连续性.6参数模型的误差参数范围可以从制造公差中得出,辨识速度高于MDH模型,通过公差控制参数范围,消除了没有达到极小性要求对误差辨识的影响.应用此方法对一台SR165型机器人进行参数辨识,定位平均误差由2.5 mm降低至0.35 mm.     

基于三维不变矩的人脸表情识别系统研究

本文提出了基于三维不变矩的人脸表情识别系统研究框架。在对三维人脸表情模型进行预处理及归一化的基础上建立具有平移比例和旋转不变性的三维人脸表情模型的矩不变量特征表示。针对人脸表情分类应用背景采用基于支持向量机的智能学习技术研究实现利用多维度3D-Zernike描述子特征的人脸分析识别系统的建模,基于D-ABC算法的分析识别模型优化,提高模型可靠性和系统的鲁棒性,进而利用该系统进行三维人脸表情数据的分类识别。     

河道生态护坡技术在宜春市城市防洪工程中的运用

根据国内有关城市河道治理的先进经验,采用了生态护坡技术在江西省宜春市城市防洪工程中的应用,取得显著效果.     

黄河黑山峡不同开发方案对鱼类的影响

针对黄河黑山峡不同开发方案,已开展了大量的研究和论证工作,在前人研究基础上,采用类比分析方法,根据黄河上游已建水利工程对鱼类的影响,结合黑山峡河段的鱼类现状,分析不同开发方案对鱼类的影响,并分别提出保护对策措施和建议.     

水肥处理对辣椒保护地土壤pH值的影响

探讨辣椒保护地的水肥耦合效应,采用二次回归正交旋转组合设计,建立了灌水定额、氮肥和磷肥对辣椒保护地土壤pH值影响的数学模型。通过模型分析得出:在辣椒保护地土壤养分含量高和施肥量大的条件下,灌水定额、施氮和施磷对辣椒保护地土壤pH值影响的大小顺序为:灌水>施氮>施磷。大量施用氮肥可使土壤酸化,灌水和高量施磷可减弱酸化效应,灌水与施氮、施氮与高量施磷对土壤pH值表现为拮抗作用。维持保护地土壤pH值种植前后稳定的水肥措施:灌水定额为170.71 m3/(hm2.次),施氮量为235.98 kg/hm2,施P2O5为239.38 kg/hm2。合理的施肥和灌水,可以控制土壤的酸化。     

《软件工程》实验课程改革与实践

《软件工程》课程涵盖了软件开发的全过程,为将计算机专业的学生培养成高层次的IT人才,提供了理论依据和借鉴,实验课在《软件工程》课程体系中所占的位置尤为重要。通过分析《软件工程》实验课程的重要作用,详细阐述实验课程设计的方法和实施过程,说明《软件工程》实验改革具有重大意义。     

无线传感器网络质心定位算法研究

节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一.质心定位算法完全依赖于锚节点的密度大小及分布情况,锚节点的密度较小且随机分布,所以质心定位算法的定位精度比较低.为了提高节点定位的精度,提出了一种改进的无线传感器网络质心定位算法.在质心定位算法中引人接收信号强度(RSSI)信息,利用RSSI计算节点间点到点的信号强度,并把信息强度值转换成距离值,取倒数作为质心算法权重值,通过质心定位算法对未知节点坐标进行计算,得到节点的具体位置.通过仿真对算法进行测试与分析,仿真结果表明,算法定位的误差减小,提高了节点定位精度,是一种有效的定位算法,为网络设计提供了依据.