基于模糊控制的黄瓜采摘机器人视觉导航

以温室环境下黄瓜垄间图像为研究对象,提出了基于计算机视觉和模糊控制技术的导航方法.用色差2G-R-B算子对RGB彩色图像进行灰度化处理;根据灰度图像双峰型垂直直方图初步确定导航线位置;并据此逐行求出离散导航点;采用基于一点的改进型Hough变换由离散导航点拟合出导航参考直线,进而获得当前位置的横向偏差和角度偏差作为导航参数.以横向偏差和角度偏差作为模糊控制器的输入,以差速运动机器人的差速值作为输出,设计了模糊控制器.导航试验结果表明:该方法平均耗时小于150 ms,可以满足实时控制的要求,以0.3 m/s速度进行路径跟踪时,最大误差小于5 cm.     

渐开线圆柱蜗杆与斜齿轮传动副接触特性分析

针对渐开线圆柱蜗杆与斜齿轮传动副齿面接触问题,基于空间啮合理论和微分几何,建立传动副共轭齿面接触轨迹及瞬时接触椭圆的数学模型。以某汽车座椅水平调节器中的渐开线圆柱蜗杆与斜齿轮传动副为例,利用数值分析方法对传动副进行齿面接触模拟分析,并进行了传动副齿面接触实验。分析结果表明：调整传动副传动比、法向压力角、法向模数和螺旋角可有效控制接触区域位置和接触面积大小。研究结果对渐开线圆柱蜗杆斜齿轮传动副的设计制造有理论指导意义。     

航空煤油火蔓延特性分析

为了揭示航空煤油火蔓延过程中的火焰传播特性和油面温升规律, 在自行研制液体火蔓延实验台的基础上, 运用纹影摄像系统实时记录火蔓延的整个过程, 分析了表面流和闪火焰出现的成因, 探讨了不同燃油初温条件下表面流速度和火蔓延速度的变化规律. 结合微细热电偶和红外热像测试技术, 测量火焰前方未燃油面各点与中心线上的温度分布, 揭示了在火蔓延过程中油面的温升规律, 并发现燃油初温的升高使得表面流预热作用减弱.     

盘锦湿地主要生态问题分析及保护对策

根据盘锦湿地面积、生物资源、水资源的变化趋势,分析主要生态问题,为恢复生态功能,提出切实可行的保护对策。     

一种高精度低负载的可用带宽测量机制

端到端的可用带宽是网络测量的重要性能指标之一. 针对现有的大多数测量工具及
方法在估算可用带宽前需要大量时间分析和测量等问题,在全面分析了网络中背景流特征的
基础上,提出一种高精度低负载的可用带宽测量机制. 该机制考虑了高速网络环境中丢包的情
况,建立网络利用率与探测速率间的关系模型,结合扩展卡尔曼滤波实时获得最新的端到端
的可用带宽. 该机制不需要事先知道瓶颈链路容量,探测速率可低于可用带宽,降低了突发背
景流对测量的影响. 数值模拟表明,所提出的机制能快速响应突发背景流,准确高效地测得端
到端的可用带宽.     

高速移动环境下IEEE 802.11 MAC层切换方案

高速移动的无线节点在接入点间切换时,切换延迟较大,丢包率较高.该文结合地铁无线通信环境对切换延迟和丢包问题进行研究,改变了扫描信道的顺序,有效降低了切换延迟.在此基础上提出一种数据链路层的缓冲算法——Layer2-Buff,为移动节点设立专用缓冲区,以缓存切换过程中没有正常发送的数据帧,用于实现平滑切换功能.测试结果表明,Layer2-Buff算法无需修改网络层及上层协议栈,在地铁无线通信环境中可实现自动列车控制系统的零丢包.该算法已在地铁信号系统中得到应用.     

基于图像识别的棉花水分状况诊断研究

探讨了利用图像识别技术快速获取棉花水分信息的方法。分析了颜色参数与棉花水分含量及水分含量指数的关系,并建立了水分状况的预测模型。结果表明,HIS颜色系统的色调H值与棉花含水量显著正相关,而亮度I值和水分含量指数呈极显著正相关;RGB颜色系统的G—R与棉花水分含量及水分含量指数相关性最好。以G—R参数和棉花水分含量及水分含量指数建立回归模型,预测精度分别达到了90．71％和91．02％,顶测模型分别为0．3955＋0．0139（G—R）（R^2=0．7460^＊＊）和-0．0428＋0．0223（G—R）（R^2=0．8552^＊＊）。基于图像识别技术诊断棉花水分状况是可行的,有单成为作物水分信息获取的新手段。     

平面内齿轮包络凸环面蜗杆传动啮合性能分析

提出一种新型蜗杆传动形式——平面内齿轮包络凸环面蜗杆传动。以微分几何和空间啮合理论为基础建立该传动的啮合函数、齿面方程的数学模型。分析该传动的各种传动形式,研究其母平面倾角对啮合性能的影响规律。研究结果表明:母平面倾角决定传动副的接触线分布;平面内齿轮一次包络凸环面蜗杆传动具有良好的润滑性能;平面内齿轮二次包络凸环面蜗杆传动具有较高的承载能力。为研制承载能力高、润滑性能好、体积小的新型动力蜗杆传动形式提供理论基础。     

淮安市大学生体质健康状况的调查与分析

本文采用问卷调查法、文献资料法、数理统计等方法对淮安市地区在校大学生的饮食、营养知识与体质健康进行调查研究。旨在了解淮安市大学生的饮食营养与健康的现状,改变不良生活习惯,增强体质。通过调查与分析,发现大学生营养状况一般,不良嗜好少。大部分学生能自觉参加体育锻炼,并保持足够的睡眠时间,具有良好的健康行为。但由于不合理的饮食结构与不合理的生活方式,造成了相当数量的超重、肥胖的学生。     

基于机器学习的拉矫延伸率预测模型及数值分析

在冷轧弯曲矫直过程中,针对拉矫机工艺参数设置问题,利用经验公式、有限元仿真建立的延伸率模型预测精度不高.为提高预测精度,基于传统解析模型与机器学习算法进行研究,比较了两种方法预测模型的精度,得到机器学习算法的延伸率预测模型要比数值解析模型的拟合优度高.比较BP神经网络算法和支持向量机(SVM)算法,得到两种机器学习算法的预测模型精度基本一致.为进一步提高预测精度,采用Adam算法对BP神经网络进行优化,采用遗传算法对SVM预测模型的参数进行优化,最终得到最优预测模型的均值绝对百分比误差MAPE以及拟合优度R^○2分别为13.4%和0.953,可以为实际生产提供技术指导.