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1.
针对医疗护理机械臂在轨迹跟踪过程中的人机交互与防碰撞问题,本文提出了一种基于目标区域跟踪以及碰撞预测的机械臂控制方法.本文根据Lyapunov函数,结合人工势能场,设计保证系统稳定性的控制器,实现在目标区域内人机交互的柔顺性;采用会遇距离与会遇时间构造防撞预测模型,建立障碍物作用半径与防撞安全指数的关联模型,实现障碍物作用半径实时可变.实验结果验证了本文所提方法对目标区域跟踪的有效性,人机交互的柔顺性,以及障碍物规避过程的高效,平滑.  相似文献   
2.
利用ANSYS AUTODYN软件建立不同弹体以不同速度撞击不同靶体的仿真模型,模拟鸟撞击航空器整个过程,并利用实验验证模型的有效性,分析各种撞击条件下的弹体撞击靶体时靶体的损伤情况,得到靶体材料的性能、鸟弹的撞击速度和质量对靶体损伤特性的影响。仿真结果表明:靶体材料特性对靶体损伤会产生影响,靶体材料的屈服强度和抗拉强度越大,靶体在撞击过程中的变形就越小,鼓包的高度也越小。而鸟弹的速度和质量也会显著影响靶体受损情况,随着鸟弹速度和质量的增加,靶体鼓包的深度也会不断增加直至靶体产生撕裂破坏。  相似文献   
3.
为辅助游客通过旅游网站进行酒店选择,提出了一种基于旅游网站提供的备选酒店特征信息和在线评价信息的酒店选择方法.首先,基于酒店特征信息和在线评价信息构建备选酒店有向加权图,依据备选酒店特征信息,基于离差最大化法对酒店特征进行客观赋权,并采用简单加权法确定有向加权图结点权重,依据备选酒店间在线评价信息的比较关系确定有向加权图的有向边及有向边权重;然后,基于PageRank算法原理给出备选酒店排序值求解算法;最后,以基于缤客网站提供的酒店特征信息和在线评价信息进行酒店选择.结果说明了提出方法的有效性和可行性.  相似文献   
4.
 定向进化是在实验室环境中,在分子水平上模拟进化过程,得到具有期望特征的蛋白质的方法,目前已成为蛋白质设计改造的重要方法。定向进化不仅可以用于天然蛋白质的改造,也可以通过改造现有的酶,使其具有新的催化活性,从而构建人工酶。本文重点介绍工业生物催化、纳米酶设计和光催化3个方向的前沿成果,并讨论人工酶与定向进化领域存在的挑战和问题。  相似文献   
5.
针对定向扩散协议中兴趣泛洪时巨大的能量开销以及最优路径后续维护等问题,提出一种无线传感器网络中基于簇头路径转换的定向扩散路由协议.该协议首先通过结合非均匀分簇将网络分簇,在兴趣扩散时将兴趣消息扩散到簇头,减少能量消耗;其次,通过在簇头之间选择优先级最高的下一跳簇头节点形成最优路径,进行后续数据的传输.直到最优路径上某个簇头所剩能量接近设定的阈值时,该簇头采用基于时间的回溯迭代查询机制选择继任的传输节点,进行最优路径的转换,继续传输数据.仿真结果表明,该协议能有效延长网络生存周期,提高能量利用率,均衡网络能量消耗.  相似文献   
6.
将云计算和工作流两者结合起来,并根据用户关心的QoS中执行时间和执行费用问题,针对工作流调度策略在云环境下调度实例密集型工作流时效率不高的问题优化资源调度策略,给出云工作流调度模型,提出一种基于QoS约束的云工作流调度算法MSCWQ(modifiedschedulingalgorithmforcloudworkflowbasedonQoS).该算法利用DAG(directedacyclicgraph)进行建模,优化资源策略,保证在最晚结束时间内使整个工作流实例的执行费用尽可能小.实验结果表明,在调度实例密集型云工作流时,该算法能有效提升科学工作流的执行效率,并能减少资源的使用费用.  相似文献   
7.
针对光端机的粗跟踪精度检测方案,设计了动态目标生成器,为激光通信用光端机提供动态目标并进行粗跟踪精度测试。详细介绍了检测原理,设计了动态目标生成器的结构,利用有限元分析软件对关键部件进行分析,对精度进行了计算。分析结果表明,该设备可靠性高,能够提供要求的检测精度,为光端机的研制提供理论依据。  相似文献   
8.
正JOURNAL OF DONGHUA UNIVERSITY(English Edition),former Journal of China Textile University,is an academic journal authorized by the Ministry of Education of the People's Republic of China and directed by Donghua University.It is published bimonthly by Donghua  相似文献   
9.
在利用全站仪和棱镜觇牌进行精密定位和放样工作时,由于棱镜觇牌的倾斜会给水平角测量带来目标偏心误差,极大的影响了测量精度。通过理论分析得出了目标偏心误差的内在规律和消除削弱方法。  相似文献   
10.
CoDA算法是一种基于概率模型的能识别二分结构的社区发现算法。为了验证该算法的社区划分效果,采用信息检索领域的F-measure标准,对有向网络下重叠社区和非重叠社区的CoDA社区发现算法进行评估。F-measure标准中F1-measure值的大小能反映CoDA算法社区划分效果的优劣。实验所用的数据集由LFR Benchmark工具生成,数据集中节点数最小为100,最大为20 000,每增加100节点对CoDA算法社区划分效果评估一次。分析实验结果可以得出,当节点数小于1 600时,CoDA算法的划分效果较好。当节点数大于1 600时,随着节点个数增多,CoDA算法社区划分效果逐渐变差。由此说明,基于概率模型的CoDA算法适用于小规模社交网络社区的划分。  相似文献   
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