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本文介绍了利用属性文法自动生成编译程序的总体结构和语义计算器的一般结构,还讨论了语义分析程序的结构,递归子程序的非范式与范式静态程序结构,着重讨论了目标程序(C语言)的输入范式数据结构、递归子程序目标范式结构。 相似文献
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针对涵洞用混凝土预制件在规模化生产模式下因人工导致工艺不稳定的问题,对原人力抹平环节进行自动化、智能化升级,设计了一种智能抹平装备。这种装备旨在解决衬砌管片浇筑后进行上表面抹平时因工艺不稳定导致的外观不平整以及质量问题。使用Solidworks建立了智能抹平装备的模型,并利用有限元分析软件进行模拟分析,验证了抹平结构设计的正确性。 相似文献
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为了实现柴油机润滑油稀释程度的准确、快速检测,基于试验建立了润滑油稀释率与理化参数指标的数据集。利用果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm, FOA)搜寻最优解更新广义回归神经网络(generalized regression neural network, GRNN)的光滑因子,提出了一种多理化指标参数融合的润滑油稀释程度预测方法。仿真结果表明:该模型的拟合优度为99.9%,均方根误差为0.106。通过将4种模型进行对比,证明了FOA–GRNN模型在预测精度、收敛速度及稳定性上的优越性。在实际柴油机远后喷试验中,将该预测方法与气相色谱(gas chromatograph, GC)法进行对比,二者的绝对误差在0.5%之内。该预测方法在保证检测精度的同时大大缩短了检测时间,为柴油机实现按质换油提供了理论和技术指导。 相似文献
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安塞油田重复压裂选井选层研究 总被引:3,自引:3,他引:3
为了提高安塞油田重复压裂的效果,进行了选井选层的深入研究。通过对安塞油田以往重复压裂效果的分析,挑选出对重复压裂效果影响明显的参数作为安塞油田重复压裂选井选层样本库参数,在此基础之上建立了各样本库参数的评价方法,进而最终建立了安塞油田重复压裂选井选层样本库。最后用模糊模式识别模型、多因素非线性生产统计模型和人工神经网络模型分别分析了安塞油田重复压裂选井选层样本库,并对3种分析结果取交集确定最优井层。通过测试样本检验,所用方法的选井选层结果与实际增产效果结果符合较好。该方法能为安塞油田下一步的重复压裂选井选层工作提供指导性意见。 相似文献
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针对隧道窑制作烧结空心砖在规模化生产模式中下线码垛低效率的情况,对原人力码垛、搬运方式升级,设计了一种柔性夹持的码垛智能装备。这种装备旨在解决空心砖焙烧后,残留余热导致工作环境差,人工下线码垛效率低等问题。使用Solidworks建立了智能抹平装备的模型,并利用有限元分析软件对结构进行模拟分析,根据分析结果进行了拓扑优化。 相似文献
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