面向虚拟装配操作的交与辅助技术

针对虚拟装配系统中装配操作精度和效率低的问题,本文提出了基于约束元素包围盒的装配意图捕捉方法,根据约束元素的特征参数和配合类型,将位姿变换分解为点到线上、点到面上和直线平行三种位姿变换情况,提出基于位姿变换元素分解的约束精确定位求解算法,并通过对零件自由度的求解和目标约束方向上的运动分量映射,实现了零件的装配运动引导。最后通过一个典型装配结构的实例给出了装配操作的交互辅助流程,验证了算法的有效性。该算法已应用到面向航天产品的桌面虚拟装配系统中。     

面向虚拟装配操作的交互辅助技术研究

针对虚拟装配系统中装配操作精度和效率低的问题,本文提出了基于约束元素包围盒的装配意图捕捉方法,根据约束元素的特征参数和配合类型,将位姿变换分解为点到线上、点到面上和直线平行三种位姿变换情况,提出基于位姿变换元素分解的约束精确定位求解算法,并通过对零件自由度的求解和目标约束方向上的运动分量映射,实现了零件的装配运动引导。最后通过一个典型装配结构的实例给出了装配操作的交互辅助流程,验证了算法的有效性。该算法已应用到面向航天产品的桌面虚拟装配系统中。     

机场地勤人员离职倾向因素的分析

本文通过深度访问的方式收集到引起离职倾向的主要因素,根据收集到的资料规划研究框架并设计问卷。以机场地勤人员为研究对象,分析工作特性、领导风格、工作投入、工作回馈等因素对离职倾向产生的影响,将实地调研的数据进行统计分析,认识各类因素与离职倾向之间的相关性,寻找降低人员产生离职倾向的途径,为机场公司的人员管理提供有效的参考。     

基于切片度量的重构对象识别

为了提高识别重构对象的效率和正确性,提出一种自动化识别重构对象的技术.首先,在程序切片的基础上,构造一种度量函数来量化元素间的依赖程度.然后,利用度量结果识别出在原程序的位置和从属关系不合理的元素,从而自动识别出程序中的"坏味道".与以往的手动识别相比,该方法可以自动地分析源代码,指出程序中不合理的地方,从而提高重构识别的效率,并建议使用相应的重构手段对"坏味道"实施更改,使代码更加合理、易于维护.最后,利用3个重构实例显示该方法能够识别出一些重构对象,从而验证了该方法的可行性.     

触发器在实验管理系统中的设计与应用

在设计开发实验管理系统过程中,我们设计并应用了数据库管理系统提供的触发器机制,使用DML类触发器实现了级联更新以及保证数据完整性的功能,最后总结了目前触发器机制的几个潜在应用。     

面向任务的CGF实体联合意图形成

人类行为表示中的团队协作一直是计算机生成兵力研究中的难点和重点问题。在分析已有团队协作理论和框架的基础上,结合作战仿真对人类行为表示的逼真性要求,提出一种面向任务的联合意图形成方法。该方法首先根据当前态势和上级任务建立任务集合并形成任务团队,其次利用实体与任务间的相互关系实现对关键角色的判断。实验结果表明,该方法在保证行为模型逼真性的同时,有效提高了联合意图的形成效率,增强了协同任务能力。     

基于版本的多重软件重构自动检测技术研究

软件重构的自动检测是目前软件重构领域的一个研究热点.目前,多重软件重构的自动检测方法能够检测出在不同软件版本的不同位置上实施的多重重构操作,但是对发生在不同软件版本的相同位置上的多重重构操作则无能为力.为此,该文提出了一种在函数级别,利用函数调用图,实现基于多版本的多重软件重构的自动检测方法.该方法能够自动检测出在不同软件版本中的同一个函数上发生的“函数抽取”和“函数重命名”多重重构操作.同时,通过实验验证了该方法的有效性.     

权利外观视角下所有权善意取得本质的新解读——以私法自治为正当性理论证成

现代民法中表示主义的兴起源于“信赖保护”,意思表示的客观解释、德国民法典的表示立场、物权变动的公示无一不是权利外观理论的体现,但私法自治才是所有权善意取得制度的正当性基础.正确认识所有权的善意取得制度的历史演化、构成要素、理论基础,跳出原始取得的既有框架约束,将之定位于继受取得,对于正确适用善意取得制度具有重要意义.     

大学生完美主义和自杀意念研究调查

目的:了解大学生的完美主义、自杀意念状况,分析影响大学生自杀意念产生的主要因素。方法:采用完美主义量表、自杀意念自评量表对河南省7所高校800名大学生进行统一问卷调查。结果:不同家庭类型大学生在完美主义及维度上存在显著差异(p<0.01),而在自杀意念上不存在显著差异(p>0.05);不同专业满意度大学生在完美主义上不存在显著差异(p>0.05),而在自杀意念上存在显著差异(p<0.001);不同专业大学生在完美主义及其中维度——父母期望、条理性和自杀意念上存在显著差异(p<0.05,p<0.01)。结论:高校教育工作者应采取措施消除完美主义的消极影响,降低自杀意念的产生。     

基于灰关联分析Elman网络的网上购物意向预测模型

利用灰关联方法分析了消费者网上购物意向与各影响因子的关系,建立了预测消费者网上购物意向的Elman神经网络模型.结果表明,根据灰关联度的计算得出消费者网上购物意向的影响程度由强到弱的顺序,与实测值吻合,表明利用所建立的Elman神经网络模型能有效地预测消费者网上购物意向.