基于原子任务构建职业教育“微”教学资源

在我国数字化教学资源建设领域,建设微型教学资源受到了广泛的关注。建设职业教育微型教学资源时,因工作过程知识类别多、情境多样、注重实践等特点,使资源建设存在一定的难度。分析工作任务的关联逻辑,借助工作流技术对工作流程建模,划分最小粒度的原子任务,并通过分析原子任务工作过程知识的要素组织逻辑,设计资源的框架结构,为职业教育＂微＂资源建设提供了更具操作性的方法。     

A2300齿轮减速机轴承改型设计

Φ650轧机减速机原设计为滑动轴承,为适应生产需要改为滚动轴承。阐述了滚动轴承选型的设计校核计算。     

误差对无侧隙双滚子包络环面蜗杆传动啮合性能的影响研究

为了研究误差对无侧隙双滚子包络环面蜗杆传动啮合性能的影响规律,利用齿轮啮合原理首次建立了该蜗杆传动在误差状态下的啮合方程、润滑角方程和诱导法曲率方程,分析了蜗杆蜗轮轴交角误差、中心距误差、蜗杆轴向窜动误差、蜗轮滚子齿距角误差、蜗轮滚子偏距安装误差等对蜗杆润滑角、诱导法曲率的影响及变化规律。研究结果表明:蜗轮滚子偏距误差对蜗杆的润滑性能影响最大,轴交角误差对蜗杆接触性能影响最大,蜗杆中心距误差、蜗杆轴向窜动误差和蜗轮滚子齿距角误差对该蜗杆传动的接触性能影响较小,在制定加工工艺时应尽量减小齿距角误差和蜗杆蜗轮轴交角误差。本文的研究结果为制定合适的蜗杆加工工艺及进一步的相关研究奠定了理论基础。     

基于传递原理的稠油热驱机理研究

运用传递基本原理,以热驱域势场做研究载体,采用寻求"统一评价判据",解析"过程动态特性"的研究思路,在构建以驱动和驱抗势场为主体的热驱模型基础上,确认驱动(功)即是评价各势场作用的统一判据;运用传递分析揭示参与势场的动力特性与阻力特性,研究其协同作用机制;定义并运用场阻影响因子,以判别诸势场在驱油过程中的影响权重.     

制造任务分解与制造单元级资源配置协同优化

针对网络化制造环境下制造任务分解与资源配置脱节的问题,提出了制造任务逐层分解与制造单元级资源配置协同优化的方法,建立了协同优化流程.在对制造任务特点进行分析的基础上,建立了制造任务模型和制造单元资源模型,建立了多目标优化模型和目标的综合评价体系,利用在遗传算法求解搜索过程中所获得的动态信息进行综合评价,并随着求解搜索过程的深入对变异幅度进行调整,以达到全局优化和加快收敛速度的目的.最后以实例验证了该方法的可行性与有效性.     

基于推荐机制的人机交互任务调度算法

人机交互任务调度是信息处理系统需要应对的困难之一．基于推荐机制,提出了一种新型的人机交互任务调度算法;该算法从操作序列中发现和抽取调度信息,根据操作员的处理能力／兴趣和任务的特征进行调度,采用推荐方法发布／管理任务．验证实验表明该算法具有较高的系统利用率、较高的响应率和较高的用户满意度．     

基于MVC模型的嵌入式GIS可视化集成开发环境研究

嵌入式GIS人机界面传统的二次开发模式主要 依靠调用API函数,开发工作量大,周期长。文章在深入研究了各种可视化集成开发环境的 基础上,结合现代开发模式,设计并实现了一种基于MVC模型的嵌入式GIS可视化集成开发环 境。     

驾驶模拟器校验实验方法的研究

设计了同等道路条件下的实车和驾驶模拟校验实验,对比分析了两种实验条件下车辆通过13个车速和8个车道横向偏移距离采集点的相关数据,分析结果表明,两种实验条件下①被试在模拟实验中的车速略高于同等条件下实车车速,但模拟器中的被试驾驶员车速选择变化反应同实车条件下基本一致;②被试倾向于沿车道左侧行驶;③通过弯道时,车速和横向偏移距离呈近似对数关系。     

基于群体智能的多机器人任务分配

针对具有松散和紧密耦合型任务的大规模多机器人系统,研究了基于群体智能的任务分配方法。系统采用层次结构,高层用蚁群算法实现松散耦合型任务分配的寻优,提出逆转分配思想让蚂蚁代表任务,为每个任务选择任务的承担者。底层分别提出了基于蚁群、粒子群蚁群和量子蚁群实现机器人联盟的形成——产生紧耦合型任务解,并进行仿真。仿真结果表明,基本蚁群算法得到的解质量最差;粒子群蚁群算法得到的分配解最好,但是运算时间最长;量子蚁群算法得到的解稍次于粒子群蚁群算法,但分配时间比另两种算法减少了一半。因此,在大规模的多机器人任务分配中,量子蚁群算法具有更强的适用性。     

基于FCM的驾驶行为险态辨识模型

为实现险性驾驶行为的有效辨识,以事故发生概率为依据,在对驾驶行为状态予以险态分级的前提下,采用单因子方差分析进行险态辨识主因子析取,并基于模糊C均值聚类法构建了险态行为辨识模型。最后,结合实例对模型予以试算,并采用样本回代对模型进行了验证。结果表明,模型误差率为2.5%。