虚拟装配技术概述

基于现代制造业的现状和发展趋势,从市场的需求出发,在总结传统装配技术的基础上,详细地介绍了虚拟装配技术的相关理论和相关技术,如：虚拟现实、虚拟环境等。虚拟现实和虚拟环境为虚拟装配提供了逼真的、具有视、听、触、嗅、味等多种感知的虚拟仿真的场景,同样具有真实环境所有的特征。文章对虚拟装配的步骤、过程、分类及功能进行了系统地介绍,在现有知识的基础上,提出了更新的、更有实际意义的技术思想,总结了一般意义下虚拟装配的实现技术,得出虚拟装配的现实意义。     

基于HLA的通用虚拟显控台开发环境

对建模和仿真的HLA（高层体系结构）的FEDEP（联邦开发和执行过程模型）进行了深入分析,剖析了HLA应用开发过程和仿真程序设计方法。提出了基于HLA的通用虚拟显控台技术和开发环境,并给出了实现方法。为增强系统的功能和灵活性,提出了层次式智能虚拟部件和智能控件化虚拟显控台系统的概念。     

机器人图标化编程环境的设计及实现

为解决传统机器人文本编程不易于学习和使用的问题,设计了面向机器人的图标化简便编程环境．重点研究了图标化机器人程序语言的设计及其解释执行技术．通过图标化编程环境在工业机器人上的实现和应用,说明图标化编程技术相对于传统文本式编程技术的易用性和高效性．     

分布式水下BOTMA虚拟实验平台的实现

针对水下BOTMA仿真实验平台实现的难点问题,本文建立了基于HLA的实验平台体系结构,构建了三维实验环境的场景和实体模型,详细阐述了场景实体的显示,多通道视景的浏览,虚拟特效的生成以及碰撞检测的使用等视景关键技术的具体实现过程,通过对系统实现功能的介绍以及系统实时性能的分析,说明了在三维虚拟仿真环境下,该平台能够满足进行多种纯方位目标运动分析实验的需要.     

工业监控自动化系统中多线程技术的应用

介绍了工业监控自动化系统采用的Windows下的多线程技术实时多任务管理。研究了该监控软件实时多任务的具体实现,阐述了系统各功能模块的设计。     

基于多智能体系统的分布式智能控制系统框架与原型系统开发

针对复杂工业过程的控制需求,研究了一种基于多智能体系统的分布式集成智能控制系统框架,系统由人机集成单元、控制单元和虚拟仿真单元构成,每个单元由分层的Agent组构成。多个专业Agent和主管Agent组成功能Agent组,通过不同的Agent激活与后备构成Agent组的重构和控制模式的切换。采用基于PC和现场总线设备相结合的硬件结构,运用遵循职能物理代理基金会组织标准的开发工具Java智能体开发框架开发原型系统,并应用到焦炉集气管压力控制实践中。工程应用表明,所提出的集成控制系统能有效地解决焦炉集气管压力这类复杂工业对象的过程控制问题。     

采用贝叶斯网络建立一种智能学习环境学生代理模型的研究

贝叶斯（Bayesian）网络近年成为智能代理引人注目的研究方向,本文在介绍Bayesian网络及其构建方法、学习方法的基础上,构建了一个通用的可扩展的智能学习环境中的学生模型。     

旅游发展中古镇建成环境的二重性及演化探析——以巴渝古镇为例

旅游活动的开展使古镇建成环境具有二重性,并相应呈现出二维演化特征。在对古镇建成环境、古镇人-居环境、古镇人-景环境等概念加以辨析基础上,结合典型案例,分析了在旅游发展导向下,二十多年来我国古镇建成环境二维演化的轨迹,就其演化机理作了较深入的探究。针对问题和矛盾,提出解决的办法在于推进古镇人-居环境与古镇人-景环境的协同演化与和谐共生。以巴渝古镇为例,对推进方式和策略进行探讨。     

浅析高校学生宿舍内部空间的环境设计

随着信息化时代的到来和我国高等教育事业的蓬勃发展,高校的在校学生规模日益扩大,使得宿舍建设中存在的问题也日益显著。根据这一现象,对京津地区几所新建高校学生宿舍进行了调查,并分析了一些宿舍在使用过程中环境日渐恶劣的根本原因,从而进一步对目前宿舍内使用空间设计进行了总结与研究,提出了比较合理的整体与局部的空间尺度,力求为以后宿舍建筑的建设提供参考。     

用于矿山等极端环境中的高精度定位算法

高精度室内定位技术在矿山、建筑、施工等多种极端环境下都有需求。基于超宽带通信(Ultra Wideband,UWB)的室内定位技术能够提供较高的定位精度,但超宽带信号易受到障碍物的干扰,并且在类似矿山等极端环境中,障碍物不可避免。因此,超宽带非视线传输(Non-Line-of-Sight,NLoS)测距成为当前的一个研究热点。当前研究大多集中在识别和消除非视线传输对超宽带测距的影响上,实际应用中,大多数情形下超宽带信号根本无法穿透障碍物,会导致定位标签只能够与2个或1个信标节点通信,但完成三边定位至少需要3个信标节点。为此,提出了一种基于目标行为分析的定位算法,该算法能够在短时间内仅剩余一个信标节点与标签通信时,也可实现高精度定位。该算法以超宽带通信为基础,使用信号飞行时间(Time of Flight,TOF)算法测距并定位。通过分析信号正常时的目标运动轨迹来判断其速度和方向,当信号不正常时(可通信的信标节点减少),可利用预测的速度和方向参数来实现辅助定位。将该算法部署在一个基于超宽带定位的系统中进行了测试,结果表明:当能够与标签通信并完成TOF算法的信标节点数量少于3个时,基于NLoS传输识别和消除的算法无法完成定位,而基于目标行为分析的定位算法依然能够实现定位,在单信标节点区域的平均定位误差为0.93 m,最大误差为1.41 m,在2个信标节点测距的区域,平均定位误差为0.64 m,最大误差为1.2 m。