运维服务成熟度模型中一级和二级的核心特征

参照计算机信息系统集成资质等级划分的思路,将运维服务能力成熟度模型划分为四个等级.阐述了四个级别之间的差异性和继承性,并分别从‘协同’和‘数据和量化分析’角度重点介绍了成熟度二级和一级的核心特征和要求.     

前保中支架刚度有限元仿真方法

汽车行业会通过一系列有限元方法,对新车型的模态、刚度、碰撞性能、风阻、噪声等进行仿真,通过对模型的初步计算得到具有一定准确性的结果,指导模型的优化,可以在相当大程度上减少设计造成的缺陷。所有的有限元仿真都是通过对设计和工况进行一定程度的简化实现的。模拟结果的准确性也与简化方法密切相关。通过对前保中支架刚度的有限元分析,提出一种效率更高、结果更可靠、耗时更短的前保匹配风险评价的有限元仿真方法,可以通过对前保中支架刚度的计算,有效地对前保下沉风险进行评价,在项目早期发现潜在的匹配设计问题,推动设计优化。     

基于机器视觉的抓握状态模型及其适用性

为了实现手部功能障碍患者在抓握康复训练中手部状态的数字化,提出采用抓握状态模型对手部状态进行识别,并通过实验分析模型的适用性与鲁棒性。首先,提出一种手部抓握状态模型,抓握对象,手部抓握类型以及手部抓握状态判定的流程。然后,采用Leap Motion对5名受试者抓握ARAT(Action Research Arm Test)标准物时的动作进行跟踪,分析抓握状态模型的适用性。最后,通过实验中抓握状态模型参数的离散度分析抓握对象尺寸、手部差异和抓握角度对抓握状态模型稳定性的影响。实验结果表明:实验中抓握状态模型参数的平均相对标准偏差为0.637,且该抓握状态模型具有良好的适用性和鲁棒性。采用基于机器视觉的抓握状态模型对手部状态识别基本满足对手部运动跟踪精度高、处理速度快等要求。     

基于UKF航迹滤波的干扰目标智能识别算法研究

针对雷达导引头末制导阶段抗干扰技术,建立了典型的距离-速度拖引干扰模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF),研究了基于速度、加速度、过载等指标的干扰目标智能识别技术。首先建立距离-速度拖引干扰模型,通过引入弹目相对距离、径向速度、高低角与方位角建立了系统跟踪模型。其次,给出了基于UKF实现目标跟踪与识别的滤波框架。在此基础上,以径向速度、径向加速度、角加速度与过载为评价指标,建立了目标智能识别指标体系。最后,通过典型的目标运动模型(目标跃升),对目标施加的四次距离-速度拖引干扰(两次前拖、两次后拖)进行目标识别。仿真结果表明,利用UKF滤波信息能够有效实现对距离-速度拖引干扰下的干扰和目标智能识别,仿真结果验证了该识别方法的可行性与有效性。