可重构机器人树状拓扑结构

在可重构机器人的设计和应用中,需要对不同单元组合的拓扑结构进行研究和分析,为此提出了一种新的可重构机器人单元结构模型。在此基础上,研究了可重构机器人的非同构树状拓扑结构列举问题。通过规则层序列的递推算法得到所有单元组合的有根树状结构,再利用基本层序列的判断条件,直接从递推结果中选取非同构的自由树状拓扑结构,简化并改进了相应的列举算法。最后对非同构拓扑树的结构及其数目进行了仿真计算。结果表明,文中所述算法可以根据一组给定单元结点计算出所有的单元组合非同构树状拓扑结构。     

基于产品局部特征分析的造型设计方法

探讨了产品局部特征分析的新算法,具有良好的全局重构能力,重视产品的局部特征,为产品局部特征分析提供了更深更广意义的理解,为产品设计反求工程提供一种新的形态重构方法,为产品局部造型深入设计提供依据.     

经济人类学理论前沿综论

纵览经济人类学学说和学科发展历程,系统梳理和分析其中多次重要的前沿性探索,特别对全球化背景下经济人类学的理论拓展与重构,以及当前经济人类学界所关注的热点、难点问题,作了综合阐述与分析。     

一种重构数字地形模型方法研究

提出了一种从CAD的DXF图形接口文件中提取地形等高线图元几何数据、应用层次B样条逼近算法对大规模散乱数据作曲面拟合来重构三维地形模型的方法,并研发了实现软件.解决了直接由CAD地形图建立地形模型的问题,为利用已有资料提供了有效途径.     

基于实时分布式计算机系统的容错技术研究

目的为研制适应第四代飞机高度综合化、模块化、高可靠性的航空电子系统的计算平台。方法提出了分层容错管理策略。结果由系统、分系统和模块构成三级容错管理策略;由故障监控程序负责故障的监控和确认,并将确认的故障交由故障管理程序处理;由故障管理程序根据蓝图定义完成重构;重构通过逻辑功能到物理资源的不同映射方式实现;给出了这些过程的实例。结论容错功能的实现必须以保证强实时系统的确定性为前提。     

强海杂波背景条件下海上目标检测方法

为了减少展宽的一阶海杂波谱对空间超分辨谱估计技术的影响，提高MUSIC算法的检测性能，用径向基神经网络实现海杂波预测和对消．利用神经网络的可对任意非线性函数模拟的特性，对展宽的海杂波进行模拟，用模拟后的结果实现一阶海杂波的对消，来满足MUSIC算法的应用条件．最后用MUSIC算法分辨海上目标的方位信息．实验结果表明，对消前后目标背景噪声子空间特征值发生改变，对消后更接近于MUSIC算法的假设条件，提高了MUSIC算法的检测性能，扩大了MUSIC算法的应用范围，实现在非高斯噪声背景条件下应用MUSIC算法检测目标．确定最小的相空间维数和时间间隔，采用更先进的神经网络算法，可以提高神经网络的预测速度．     

二维频率估计的多阶段分解算法

研究了加性白Gauss噪声中的二维频率估计问题.基于旋转不变性和矩阵伪逆的双正交性，提出了一种新颖的迭代算法，它在每一步迭代过程中得到一个二维频率分量.通过系统化的多阶段分解和重构可以得到所有的二维频率分量，并且所得的二维频率自动配对.同时利用循环最小化的思想研究了算法的全局收敛性.仿真实验表明了所给算法的有效性和优越性.     

自重构机器人模块结构及其拓扑关系研究

构建了一种新颖的、点阵晶格型自重构机器人的基本模块，它由1个中心体及6个旋转面组成，中心体内由相互正交的六个锥形齿轮组成机械传动结构，完成1个电机驱动6个旋转面转动的功能，并给出了电机及模块结构性能参数；研究了该类自重构机器人模块间的空间运动原理；基于该机器人基本模块的特点，提出了一种面面映射矩阵(face-face incidence matrix-FFIM)方法，它能准确地描述不同动态模块间的拓扑关系，并给出一个5模块自重构机器人系统变形例子及其自重构过程中模块之间拓扑关系的变换矩阵来证明该方法的有效性.     

东江流域降水时间序列的混沌特征分析

以广东省东江流域月降雨序列为例,在介绍相空间重构原理的基础上,探讨了混沌分析的主要定量指标:饱和关联维数D2和最大Lyapunov指数λ。得到该时间序列的饱和关联维数D2=3.93,最小嵌入维数m=8,最佳嵌入滞时τ=3个月,最大Lyapunov指数λ=0.253。并且采用主分量方法进一步验证了该序列具有混沌特性,指出该序列的预测时限不应超过4个月,对此结论则用ARMA(p,q)模型作了验证,为东江流域月降雨预测提供了较为科学的依据。     

计算机控制系统信号重构容错算法研究

信号重构是计算机系统与被控对象进行信息通信的重要环节,在简要分析Shannon重构、ZOH重构和一阶重构等信号重构方法局限性的基础上,提出了一组基于三点插值的重构算法和被控过程采样数据的一步容错预测算法,并将一步容错预测与三点插值算法相结合,建立了对于被控过程信号异常情况有良好容错能力的一步容错预测二阶重构算法。上述的一步容错预测二阶重构算法不仅结构简单、可用于在线控制,而且算法精度和可靠性明显高于普通的ZOH重构和一阶重构算法。