移动学习软件的研究与实现

随着智能终端的普及和在教育领域的应用,将移动学习应用到课堂中变得可行和现实。设计了一款移动学习软件,包括服务器端与手机端,分析了软件功能,描述了软件的核心设计,并对软件的关键技术进行了阐述。验证了移动学习理念及技术应用在课堂教学的可行性。     

后轮罩外板的工艺开发

介绍了东风"御风"的后轮罩外板的工艺设计,并对其中一些工艺优化进行说明。     

基于改进D?Lite遗传算法路径规划研究

针对遗传算法在移动机器人路径规划中易产生早熟现象和收敛速度慢的问题,提出了改进的D~* Lite遗传算法。该算法将D~* Lite算法和遗传算法相结合,通过引入碰撞系数和可视检测技术以提高路径安全性,寻找最短路径。在遗传算法设计中加入动态调整交叉与变异概率,以解决算法在路径规划中因陷入局部最优值而不能到达目标点的问题。最后,通过实验仿真可知:与蚁群算法和免疫遗传算法相比,改进的D~* Lite遗传算法执行效率高,可以快速规划出全局最优路径。     

中低温地热井钻完井工艺技术研究与实践应用

文章针对中低温地热井工程,为了实现此工程质量的提升以及单井产能的确保,对其地热井钻井完井工艺技术进行了优化,实现了对上述过程中出现严重钻井液漏失、水位衰减过快、严重的沉砂问题和开采水层与表层水之间互窜问题的有效解决,具有良好的推广价值。     

大学生巴哈赛车转向节的优化设计

巴哈赛车比赛赛道条件苛刻,赛车的转向节在高强度的冲击下易磨损甚至断裂,与比赛成绩息息相关。而各支车队在使用同一台发动机的情况下,轻便的赛车便有了更大的优势。赛车的转向节由车队学生自行设计,自行选取结构、材料、加工方式,每一项对转向节强度都至关重要。利用ANSYS对学生设计的转向节进行静力学分析,在保证强度的同时对赛车进行轻量化,有强度保证时配件便可以较少不必要的浪费,轻量化也可以促进钢材的节省,减少汽车排放以节能减排。     

基于神经网络和遗传算法的锭子弹性管性能优化

为得到减振弹性管对下锭胆的支承弹性和锭子高速运动下的稳定性等性能的最优匹配效率,依据减振弹性管的等效抗弯刚度及底部等效刚度系数公式,利用MatLab数值分析软件构建弹性管抗弯刚度和底部挠度数学模型。首先,结合Isight优化软件基于径向基神经网络构建其近似模型,且使精度达到可接受水平,并以模型的关键结构参数弹性模量、螺距、槽宽、壁厚为设计变量,结合遗传算法对弹性管抗弯刚度和底部挠度进行多目标优化设计,得到Pareto最优解集和Pareto前沿图,确定出减振弹性管结构工艺参数的优化方案。通过对优化数据进行分析发现,该方案在保证减振弹性管弹性的同时,其底部振幅明显减弱。     

驱动用小汽轮机汽缸汽密性分析及结构优化

对某小型汽轮机汽缸建立三维有限元模型,应用ANSYS软件进行强度和汽密性分析。分析结果表明,原汽缸在前后缸接缸处的中分面密封性不理想,针对该部分结构进行优化改进,在此区域增加凸台并布置螺栓,计算结果表明,改进后的汽缸密封性有较大的提高,能够达到密封要求。     

扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能，提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展，实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中，在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理，对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段，利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化，从而实现对噪声的有效抑制，保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试，结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像，并实现较高的识别正确率。