复杂路况下的智能循迹小车方案设计

自动循迹小车在不用人为干预的情况下,可以按照预定轨迹自动行进,该技术在工业上有很高的指导和应用价值。文章介绍的是一种复杂路况下智能循迹小车的设计方案,系统以单片机AT89S51为控制核心,采用高灵敏度的红外传感器采集路面信息,并将信息传到AT89S51,由单片机根据路况信息控制小车的行进方向,并产生PWM波来调整小车的速度,从而实现小车在复杂路况下的平稳循迹。     

一种多参数优化的联合信源信道编码方法*

针对JPEG2000码流的渐进传输特性,提出了一种多参数优化的联合信源信道编码方法,即MPO-JSCC。在码率分配的基础上,动态地选择Turbo码交织长度、迭代译码次数,通过优化编码器多个参数更好地执行不等差错保护策略,同时加入JPEG2000容错工具,在接收端利用错误掩藏机制以提高图像解码成功率。将该方法应用于噪声信道的图像传输系统中,仿真结果表明,MPO-JSCC既能在不增加系统复杂度及延迟时间的同时提高重建图像的质量,又能节省系统发射功率,具有一定的现实指导意义。     

企业可重构竞争力系统中和谐思维方式研究

和谐竞争观是企业可重构竞争力系统所固有的组成部分,也是该系统可持续发展的必要条件。认为和谐是企业可重构竞争力系统的特性之一;和谐思维方式促使企业可重构竞争力系统功能得到极大化发挥。结合系统论、复杂科学理论,讨论企业可重构竞争力系统中和谐思维方式是如何体现在各层级之间的和谐关系之中,并且定量分析了和谐度对竞争力系统功能发挥的影响。     

青山嘴水库移民城市楼房安置后续发展趋势研究

云南青山嘴水库工程因地制宜,在国内首次提出将移民安置于城市楼房并享受20 a生活补助的安置方式,但20 a生活补助期满后移民的后续发展是否还能适应城市的社会经济发展尚不可知。以托达罗理论为基础,建立了移民在城市楼房安置后可持续发展的理想模型,并用时间序列法在现有数据的基础上对移民未来的经济能力进行预测,探寻基于现有政策的移民后续经济能力发展的趋势;结合我国十九大提出两步走战略安排,计算出预测结果与发展目标间的差距,并以此作为后续发展过程中移民所需帮扶的依据,提出帮助移民经济能力达到发展目标的具体措施。     

基于FLUENT的热管换热器纵向冲刷方式模拟

利用CFD软件FLUENT对流体在热管换热器中纵向冲刷方式进行数值模拟,对流场中压降、温度等参数进行了分析。结果表明,在相同情况下纵向冲刷时的流体压降小于横向冲刷,但纵向冲刷时传热效果较差;纵向冲刷时流体压降受管间距与热管长度等因素的影响,并且与热管长度成正比。在热管上加装纵向翅片可有效地改善流体纵向冲刷的换热效果,并且使流场内温度分布更为均匀。     

基于“项目驱动法”的数字电路课程教学的探索与实践

针对课程教学中普遍存在的问题,结合多年的教学与科研经验,提出以学生为中心,以《数字电路》应用能力为核心,将项目驱动法引入课程教学的全过程。实践证明,此方法切实可行,效果显著。     

基于改进粒子群算法的BP算法的研究

针对BP算法的缺陷以及标准粒子群算法优化BP网络权值的不足,为了提高算法的全局搜索能力,提出了基于自适应动态调整惯性权重的粒子群算法的BP网络算法.算法根据适应度值的改变情况来调整惯性权重,使惯性权重的改变不依赖于最大迭代次数和当代迭代次数,从而使整个网络具有较快的收敛速度和较小的误差.将算法应用于海参疾病的诊断中.实验发现,基于自适应动态调整惯性权重的粒子群算法的BP算法比基本粒子群算法的BP算法收敛速度快,算法的准确率也比较高,同时改进算法训练的BP网络也比基本粒子群算法训练的BP网络稳定.仿真证明,自适应动态调整惯性权重的粒子群算法对BP算法的优化优于基本粒子群算法.     

基于VB与MATLAB编程模拟光栅光谱分析系统

该仿真软件将Matlab的计算优势与Visual Basic图形用户界面开发方面的优势结合起来仿真模拟了单色光单缝衍射和光栅衍射实验,实验结果的图样细致逼真,结合3D动画演示使整个物理过程变得直观,为光学的理论分析和实验教学提供了新的途径。     

一种基于MEMS的主动式光纤连接器

介绍一种基于MEMS技术的主动式光纤连接器,上层为双层结构电热驱动器,下层为硅V型槽。双层结构在常温下作为压制光纤的盖板,通电后作为单稳态电热驱动器,盖板翘曲,放入或取出光纤。利用Ansys有限元分析软件并结合工艺条件,对热驱动器部件的性能进行了分析与仿真。利用表面硅工艺和体硅工艺制备出核心驱动部分,检测盖板翘曲情况下性能。     

以目标为导向的时序图规划算法的研究

本文提出了一种从目标集扩张时序规划图的新算法。此算法与现有算法不同。采用逆向扩张、正向搜索的策略：由于扩张保留了关于目标的信息。实现了动作方案的完全量化。在搜索阶段。只搜索相关可用动作的交叉点,减少了搜索代价,极大地提高了搜索效率。