CNC加工中尖角过渡处理和切入切出程序设计(下)

二、切入切出程序的设计在数控机床上进行轮廓铣削时 ,为了保证工件的精度和加工表面的粗糙度 ,减少接刀的痕迹 ,对切入和切出程序要精心设计。　图 7　轮廓进、退　　　刀示意图在铣削平面工件时 ,一般采用立铣刀的端刃和侧刃铣削。这样在加工外形时 ,其切入和切出程序应考虑外延 ,一般取外延距离 1<Ｌ <5ｍｍ ,以保证工件轮廓的平滑。在进行如图 7所示的工件类加工时 ,应避免法向切入或切出工件 ,而应沿工件轮廓的延长线切入和切出工件轮廓 ,这样可避免切入和切出处在轮廓上留下刀痕。铣削平面时 ,要特别避免在垂直工件表面的方向上进刀或…     

CNC系统中插补复法的优化设计

对逐点比较插补算法偏差函数的改进和完善,提出了一种优化的插补算法,使插补精度从原来的小于等于一个脉冲当量提高到小于等于0.5个脉冲当量,插补节点减少40%～50%,消除了系统在高速高精度插补时由算法引起的系统滞后、失步、爬行等问题,且保持了算法的简易性.     

基于Hanoi Tower算法的对等组认证模型研究

运用对称密码体制、公钥体制和数字签名技术,针对基于中间服务器架构的P2P网络,提出了一个公平且不可抵赖的Hanoi Tower安全认证协议算法,给出了协议模型实现的算法描述,然后对协议算法的性能和安全性进行了分析,并以某大型企业设计所“基于P2P网络构建的产品开发协同工作系统”为背景,分析了模型实现的若干关键技术问题。     

试题库自动组卷系统的算法设计与实现

从试题库的组成及随机选题自动组卷数学模型的建立两个方向,详细论述了试题库自动组卷系统的研制方法、主要内容和关键技术的实现.并在有关概率模型和智能搜索理论的基础上提出了一种新的随机启发式搜索算法,成功地解决了多目标随机搜索时易产生死区和死循环的问题.     

P2P大规模流媒体调度技术研究

随着宽带、IPV6、3G等技术的日渐成熟,流媒体应用已成为Internet承载的重要业务.调度技术是保证大规模可信流媒体服务质量的关键问题之一.对典型流媒体调度和分发技术进行综述,归纳分析了基于P2P网络环境下树型、网状以及混合拓扑结构的流媒体技术的优缺点,对mesh网下的资源发布于查找、服务节点选择、数据块调度等进行了重点分析和评述.依据流媒体应用的发展趋势,预测了P2P大规模可信流媒体调度技术在适应复杂网络,及结合云技术等方面的研究方向与内容.     

一种高效的多媒体无线传感器网络地理路由算法

针对多媒体无线传感器网络数据流巨大的特点,本文提出一种高效的地理路由算法AOGR。与现有的地理路由算法以路由单包时的性能最优化为目标相比,AOGR将一次会话中所有交互数据包作为整体,使得平均每包传输的路由跳数最少。它充分利用先行包在路由方面的参考作用以优化后续包的路由。随着路由数据包的增多,AOGR最终收敛于最短路径。最后,通过仿真实验验证该路由算法能够有效地减少GPSR协议在周边转发模式时产生的绕道跳数,路由平均跳数有明显减少。     

CAPP系统中基于孔特征信息约束最佳工艺路线的建模与求解

通过分析分布于零件上孔的特征信息，实际制造环境和技术的约束条件，运用动态规划原理，提出了基于孔特征信息构造平面网络图的规则，建立了一个高效简洁的最佳工艺路线的求解模型和约束函数，并给出了具体的算法和效率分析。     

基于拉格朗日的计算迁移能耗优化策略

随着移动网络技术的发展和智能终端的普及应用,移动边缘计算已成为云计算的一个重要应用。计算迁移策略已成为移动边缘计算服务的关键问题之一。以移动终端总的计算时间和移动终端能耗最小化为目标,将移动终端的计算迁移资源划分问题建模为一个凸优化问题,运用拉格朗日乘子法进行求解,提出基于阈值的迁移优化策略模型。仿真实验表明,本迁移优化策略模型能有效平衡本地计算和迁移计算之间的关系,为移动边缘计算中执行计算密集型应用提供保障。     

SSDHT：基于社交网络的DHT安全增强机制

P2P系统在文件共享等领域中得到了广泛的应用,但DHT（distributed hash table）网络无中心、无认证、缺乏节点身份验证机制,使得现有的基于DHT的P2P系统易受到Sybil攻击等外部攻击。提出一种基于社交网络的DHT安全增强机制,将社交网络中节点的信任关系引入DHT网络中提高对Sybil节点的识别能力。以KAD（Kademlia）算法为例进行了实验验证,基于Facebook和Twitter数据集的实验结果表明本文提出的安全机制适用于大规模动态的网络,能够有效防御Sybil攻击。     

一种有监督的快速纹理检测方法*

提出了一种基于贝叶斯公式的有监督的快速纹理检测方法。该方法从用户选择的前景模板获得前景直方图;从整个图像获得背景直方图。直方图都经过高斯滤波器平滑,然后利用贝叶斯公式计算每个像素的前景和背景的概率,之后采用区域增长方法合并前景,并采用前景同化运算作预处理和优化处理。实验对Berkeley数据库的图像进行了测试,证明该方法较文献[1]方法更快速,且检测质量并未大幅下降。