步进电机式汽车仪表机芯的细分驱动

方案基于51单片机,通过驱动芯片ULN2003A,以软件模拟PWM的方法实现对步进电机式汽车仪表机芯的细分驱动,从而使步进电机式汽车仪表机芯的细分能在常见的51单片机上得以实现．方案详细介绍了电路的组成、工作原理及编程思想．     

基于策略的网管中关于策略冲突的检测及解决方案

基于策略的方法在网络管理中已经得到广泛的应用,并且渗透到大型的分布式系统中。策略冲突的检测和解决是重点和难点技术。从模态冲突和相关应用冲突的几种形式入手,研究各种冲突现象,总结一些冲突解决方案,并对未来的研究进行了展望。     

基于洛伦兹力三自由度球形电机的矢量控制

针对永磁球形电机结构和洛伦兹力的控制方法,借鉴单自由度永磁同步电机的矢量控制,提出一种基于球面切矢量的球形电机控制算法.该控制算法通过球面空间的矢量分析和四元数计算,获得球面切矢量,进而解得控制电机定子各个线圈中电流所产生的洛伦兹力,实现球形电机的点到点运动.仿真实验给出了该算法的实验结果,实验结果表明,该算法下,球形...     

基于图像传感器的智能车硬件系统设计

以"飞思卡尔"杯智能车大赛为研究背景,介绍了一种自动循迹智能车的硬件设计,研究采用MC9S12XS128MAL作为微控制器,利用CMOS数字摄像头采集路径信息,单片机获得传感器采集的路面信息和车速信息,经过计算分析后控制舵机转向,同时对直流电机进行调速,从而很好的实现智能车沿给定的黑色引导线快速平稳的行驶。     

自动售货机金钱管理系统中 AOP 框架设计与应用

针对传统自动售货机软件体系结构中软件各组件间关系复杂、组件职责不清晰等问题基础上,转向AOP技术,提出了一种面向自动售货机实时系统软件开发领域的可复用、分层的面向方面软件实现框架R-AoSAS,该架构使得功能组件模块和非功能组件模块分离,为了实现功能组件和非功能组件的绑定或组合,该框架通过调用方面的Join Point作为它们之间的接口。在应用该框架进行实时系统软件开发时,对于定时服务、任务创建和任务调度等非功能约束的实现可以交给R-AoSAS框架核心控制层提供的时间管理模型和任务调度模型去完成,从而在软件产品层面上提高系统软件开发的质量和软件的复用性。为了验证R-AoSAS的性能,将该框架应用于金钱管理系统的开发设计,从该系统的应用中充分体现了该框架的应用前景。     

基于K均值集成和SVM的P2P流量识别研究

提出基于K均值集成和支持向量机相结合的P2P流量识别模型,以保证流量识别精度和稳定性,克服聚类识别模型中参数值难以确定、复杂性高等缺点。对少量标签样本采用随机簇中心的K均值算法训练基聚类器,按最大后验概率分配簇标签,无标签样本与其最近簇标签一致;按投票机制集成无标签样本标签信息,并结合原标签样本训练支持向量机识别模型。该模型利用了集成学习稳定性和SVM在小样本集上的良好泛化性能。理论分析和仿真实验结果证明了方案的可行性。     

天然超亲水蚕丝纳米纤维膜制备及其水过滤性能

蚕丝天然的超亲水特性使其在水处理领域有潜在的应用价值,然而相关研究报道较少。在保留部分丝胶的情况下,使用静电纺丝技术制备蚕丝纳米纤维膜。FTIR和XRD结果显示,该纳米纤维膜在没有经过乙醇处理情况下同时具备silk I和silk II结构。通过不同pH值溶液浸泡、水下浸泡方法研究其水下稳定性,结果表明该纳米纤维膜具备较好的水下稳定性和耐酸性,同时具备天然超亲水特性。此外,该纳米纤维膜(浓度16%)在0.02 MPa的压力下纯水通量可达9 968.5 L/(m~2·h)。     

基于NS2的直流电机网络化控制系统仿真

基于网络模拟器NS2（Network Simulator Version 2）,设计了一种直流电机网络化控制系统仿真平台。在该仿真平台上,利用NS2的可扩展性实现了广义对象节点和控制器节点,利用NS2丰富的网络模拟功能展示了不同带宽下网络时延的随机分布特征,并且进一步分析了随机时延对直流电机网络化控制系统性能的影响。该仿真平台,将为直流电机网络化控制系统的控制器设计提供有效的实验验证和优化手段。     

服务规则约束下B2C平台企业竞争策略

基于服务规则约束机制的策略已成为B2C电子商务平台获取竞争优势重要手段之一。在双边市场理论模型基础上,分别建立了垄断和寡头竞争情形的B2C平台Hotelling竞争模型,比较分析了买方多归属卖方单归属和买卖双方多归属情形下竞争性B2C平台服务规则约束机制的最优策略。通过研究发现,垄断B2C平台下,平台企业和卖方企业都没有提高服务规则约束力度的意愿;在买方多归属卖方单归属时,卖方企业运作和维护服务规则约束机制更能提高用户体验和提高B2C平台绩效;在买卖双方多归属时,平台企业运作和维护服务规则约束机制更为有利。     

汽车左侧围内板后部总成焊接工作台数字孪生系统研究

针对汽车左侧围内板后部总成连接件设计了焊接机器人工作台。首先,基于Visual Components搭建焊接机器人、焊钳和焊装夹具的数字孪生体;然后,通过Python脚本开发TCP协议进行通信,完成数字孪生系统的虚实联动;最后,基于BP神经网络构建焊接质量预测模型,并通过正交实验对其预测效果进行验证。实验结果表明,此焊接机器人工作台的预测准确率达到94.81%,能够满足实际生产要求。