混杂交通微观仿真初探

中国的城市交通大多数属于混杂交通,具有机动车、自行车、行人等3种交通参与者混行,以及违规现象普遍的特点。文章介绍了对混杂交通微观仿真的初步研究,重点介绍了交通参与者模型的构建,尤其是其决策机子模型的构建。在文章的最后,给出了一个混杂交通系统中的无信号交叉口的仿真实例,仿真效果已经初步表现出混杂交通的特点。     

pH过程测控系统可用性研究

文章是针对pH过程测控系统的可用性问题而提出的,从技术角度分析何为pH过程测控系统的可用性,如何设计pH过程测控系统的可用性,及如何测试与评估pH过程测控系统的可用性,从而为pH过程测控系统的可用性设计和测试提供方法理论支撑,设计出适合大多数用户使用的pH过程测控系统,促进pH过程测控系统的推广与应用。     

负极片自动化生产线总体设计及其关键技术研究

锌银电池是高性能能量供给部件之一,锌银电池负极片生产是空间电源制造的关键环节.通过对负极片生产线的工作原理和工艺流程的分析,初步设计了负极片生产线,并详细设计了膏体涂制成型设备及输送系统,实现了自动放纸、放模、放网、脱模等物料输送的自动化,有效提高了负极片生产的效率,避免了有毒物质对生产人员健康的损害.     

基于灰色神经网络的机床热误差建模

结合灰色模型和神经网络对数据处理的优点,提出了并联和嵌入型2种结构的灰色神经网络机床热误差预测模型。前者是在灰色模型和神经网络分别对机床热误差进行预测的基础上,采用线性组合方式,按照目标预测精度调整模型的加权系数,从而得到最终组合预测结果;后者是在神经网络输入层前增加灰化层,在输出层后增加白化层,通过对神经网络拓扑结构的改进,达到弱化原始数据随机性、提高预测模型鲁棒性和容错能力的目标。通过与传统灰色模型和神经网络进行试验结果对比表明：上述2种结构的灰色神经网络模型均提高了预测精度,且具有对原始数据要求低、计算简便、鲁棒性强等优点,可用于复杂实际加工场合中的数控机床热误差实时补偿。     

基于多输入多输出-正交频分复用系统的动态马尔可夫链蒙特卡罗检测算法

在多输入多输出-正交频分复用系统中,基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的贝叶斯多用户检测算法可以有效地抑制多径衰落、载波频偏以及相位噪声干扰,但因收敛速度较慢导致实时性较差.针对这一问题,提出一种动态马尔可夫链蒙特卡罗检测算法.该算法利用系统状态样本间的相关性和所设定的收敛阈值门限,实现动态选取系统状态采样值的迭代收敛区间,以求在确保算法检测性能的同时,进一步提高检测估计运算的实时性.仿真结果表明,该算法具有收敛速度快、误码率低等优点.     

Delta机器人拾放操作门型轨迹优化与ANPD控制试验

为实现Delta机器人稳定快速拾放作业,基于次数和长短轴可变的3参数Lamé曲线构造笛卡尔空间门型运动轨迹,采用非对称6次多项式规划门型路径的运动规律,推导离散时间下的位移、速度和加速度公式。为进一步平滑运动轨迹,以关节力矩变化率均值为优化目标,采用遗传算法对Lamé曲线的3个参数进行综合优化,提出Lamé曲线次数的选取方法。在此基础上,通过引入一类饱和非线性函数设计Delta机器人增广非线性PD(ANPD)控制器,对自主设计的机器人开展控制试验。结果表明,该轨迹优化方法能获得平滑运动轨迹,机器人轨迹跟踪误差小,重复定位精度高。     

基于隐马尔可夫模型的联合概率信道预测动态认知无线电频谱接入

在基于固定检测周期的认知无线电频谱接入技术中,为了在降低认知用户对授权用户干扰的同时,尽可能地提高认知用户的频谱利用率,提出一种基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的联合概率信道预测(joint probability channel prediction,JPCP)的动态认知无线电频谱接入技术.该技术以固定检测周期(fixed sensing period,FSP)为基础,若认知用户已占用授权频段,则利用JPCP值与设定阈值的比较来确定是否提前退出信道的机制,以降低认知用户对授权用户的干扰;若认知用户未能占用授权频段,则利用在二次固定检测周期中增加临时的频谱空穴检测机制来提高认知用户的频谱利用率.仿真结果显示,与传统的固定检测周期技术相比,该技术方案能在降低认知用户对授权用户干扰的同时,有效提高认知用户的频谱利用率.     

3-D MODELLING OF COMPUTER AIDED GARMENT DESIGN

This paper describes a method of the computer aided garment design,and discusses 3-D humanbody,wire frame modelling,approaches of expressing and a shading model of the 3-D garment.     

Event-driven Dynamic and Intelligent Scheduling for Agile Manufacturing Based on Immune Mechanism and Expert System

Based on the biological immune concept, immune response mechanism and expert system, a dynamic and intelligent scheduling model toward the disturbance of the production such as machine fault, task insert and cancel etc. is proposed. The antibody generation method based on the sequence constraints and the coding rule of antibody for the machining procedure is also presented. Using the heuristic antibody generation method based on the physiology immune mechanism, the validity of the scheduling optimization is improved, and based on the immune and expert system under the event-driven constraints, not only Job-shop scheduling problem with multi-objective can be solved, but also the disturbance of the production be handled rapidly. A case of the job-shop scheduling is studied and dynamic optimal solutions with multi-objective function for agile manufacturing are obtained in this paper. And the event-driven dynamic rescheduling result is compared with right-shift rescheduling and total rescheduling.     

基于视频的车辆瞬时停车延误检测

为了给交通灯控制提供更准确的信息，提出了瞬时停车延误的基本概念和量度方法．利用视觉颜色聚类算法，通过计算道路与背景的颜色距离实现图像中车辆与背景分离，从而有效地识别车辆．以颜色距离最大值所在位置标定车辆位置，再通过帧间对比判定车辆的运行状态，最后获得引道内所有车辆的瞬时停车延误总量．对相同的场景记录，由3个独立的测试员利用人工目测方法获得瞬时停车延误总量的目测值，与算法获得的程序测量值进行比对．11个灯时的实验表明，人工目测成功率为90．9％，有90．0％的程序测试值和目测值之间的误差满足要求．