双足机器人行走稳定性研究

双足机器人行走的稳定性是双足行走最为重要的衡量指标之一.针对传统的基于零力矩点（ZMP）步态稳定性判据方法,分析了ZMP、COP的相互关系,表明在双足机器人与水平地面无粘性力和无吸附力作用下,其ZMP即为压力中心点COP.基于具有足趾关节的双足机器人足底支撑面多种变化,提出对多点接触时支撑多边形区域描述.结合ZMP/COP、COG的在支撑面内相对位置,提出了基于ZMP/COP、COG的综合稳定性判据.经仿真分析,与传统单一的ZMP稳定性判据相比,该综合稳定性判据能够更为准确地反映步态的稳定性.     

高维力学系统的能量方程

在低维系统中,能量方程因其明晰的物理意义而得到广泛的应用,而研究高维力学系统的能量方程也同样具有理论价值和实际意义,如位移对时间的导数是速度,速度对时间的导数是加速度,这些具有明显的物理意义,而加速度的导数其物理意义就不是很清晰了,但具有理论上的意义.本文应用广义经典力学中关于广义拉格朗日函数、广义动量和广义哈密顿函数等概念,推导了高维系统的能量方程,文中举了实例具体说明新方程的应用,为力学数学系统能量方程的推广提供了一种途经.     

微小型工业汽轮机智能交流伺服调节系统研究

为了解决微小型工业汽轮机组调节控制系统设备简陋,动态响应和稳态精确度差的问题,提出了一种采用交流伺服电机和模糊PID控制的自动调节系统．在对调节系统部件特性数据进行分析的基础上,应用机理分析法建立了工业汽轮机交流伺服调节系统的数学模型,建立了以模糊PID控制和常规PID为主的控制器仿真模型,并利用MATLAB（SIMULINK）进行了动态仿真．结果表明,采用交流伺服电机作为执行器比传统的机械式调节系统具有更优良的动态和稳态性;采用模糊PID控制策略的调节系统在减少调节时间、改善动态品质方面均好于常规PID调节器．为工业汽轮机交流伺服调节系统的进一步研究提供了理论基础．     

企业家精神对企业动态核心能力影响的实证研究

以企业家精神和企业动态核心能力的测量维度研究为基础,提出二者影响关系的理论框架模型．通过对368家企业的深度访谈和问卷调查,运用结构方程模型方法对理论模型拟和度,企业家精神对企业动态核心能力影响的路径进行了实证研究．研究结果表明,企业家精神对企业核心能力存在显著、正向且直接的影响,为企业推动企业家精神的培育与企业核心能力的提升提供了相关建议．     

Linux平台下网络入侵防御系统的研究与实现

针对防火墙和入侵检测系统在网络安全防御上存在的缺陷,本文提出了一个在Linux平台下,基于两层防御机制的网络入侵防御系统．该系统扩展了网关防火墙的入侵检测功能．实现了网关防火墙对攻击的最初防御,增加了入侵检测系统Snort的联动响应功能,Snort对逃避了网关防火墙检测的复杂攻击进行再次防御．实验结果证明,两层防御机制对大规模的蠕虫攻击起到了实时抵制作用．     

互联电力系统未知机理低频振荡分析

近年来,我国互联电力系统多次发生低频振荡。针对南方互联电网"5.13"功率振荡,首先采用特征值分析法详细分析南方互联电网低频振荡特性,得出主要振荡模式以及发电机组参与因子和模态分布图。其次利用仿真软件PSS/E,对强相关机组的切机、三相短路故障以及原动机周期扰动分别进行时域仿真,并与实际振荡曲线进行对比。结果表明,南方电网此次功率振荡不是因为强相关机组电气侧故障,采用负阻尼机理也不能很好地解释,其产生原因可能是发电机组受原动机周期扰动有关。     

基于Artcut文字数控雕刻加工技术的研究

Artcut软件提供了多种雕刻路径生成方式,主要包括雕刻、切割、钻孔和影像雕刻等四大类．而在文字加工技术中,主要是利用雕刻和切割两种方式,其中雕刻又分为二维雕刻和三维雕刻两种．利用Artcut,结合实际加工,重点探讨雕刻和切割两种加工方式在文字加工技术中的应用和区别．     

士官本科程序设计课程教学探索

针对直招士官专升本学员的特点,给出了结合学制学时进行程序设计课程总体设计的具体思路,结合模块化方法对教学内容进行整体优化的详细方案,以及以活跃理论课、强化实验课、开展讨论课、完善配套微课程和学员互助为核心的教学模式方法改革举措。为提高士官本科学员程序设计课程的教学效果,进行了教学改革的具体探索,经验对其他课程也具有一定的参考价值。     

面向数据挖掘的教学系统的设计与实现

由于数据挖掘技术具备从大量数据中提取特定数据模型的优势,已得到广泛的认可和应用。目前,数据挖掘在教育领域中应用的主要热点之一是如何构建面向数据挖掘的教学系统的研究。介绍一种面向数据挖掘技术的教学网站的设计思想和实现方法。该网站实现传统教学系统的通用模块,并增加对教学日志的支持功能。该功能为数据挖掘研究提供实验数据和实践平台。     

Image decomposing for inpainting using compressed sensing in DCT domain

Inpainting images with occlusion or corruption is a challenging task. Most existing algorithms are pixel based, which construct a statistical model from image features. However, in these algorithms, the frequency component is not sufficiently addressed. In this paper, we propose a novel algorithm that utilizes compressed sensing （CS） in frequency domain to reconstruct corrupted images. In order to reconstruct image, we first decompose the image into two functions with different basic characteristics - structure component and textual component. We seek a sparse representation for the functions and use the DCT coefficients of this representation to generate an over-complete dictionary. Experimental results on real world datasets demonstrate the efficacy of our method in image inpainting. We compare our method with three state-of-the-art inpalnting algorithms and demonstrate its advantages in terms of both quantitative and qualitative aspects.