一种基于MC68HC08的摩托车电喷控制系统

根据摩托车发动机的工作原理,作者设计并调试完成了一个基于MC68HC08单片机的电喷控制系统,并应用该系统在台架上进行了单杠四冲程发动机CC125的匹配实验,较好地解决了发动机动力性、经济性及排放之间的矛盾．经实验测量表明,该电喷控制系统可以使摩托车发动机的功率提高10％左右,燃油消耗率降低15％左右,废气排放量减少20％左右．     

广西不同气候条件马尾松人工林林下木本植物的生活型与叶相差异

为了解不同气候条件下马尾松（Pinus massoniana）人工林林下木本植物群落的结构和发展趋势,以派阳山林场（北热带）、镇龙林场（南亚热带）和华山林场（中亚热带）三地的马尾松人工林幼龄林、中龄林和过熟林为研究对象,分析其林下木本植物生活型与叶相变化规律。研究表明,广西不同气候条件下的马尾松人工林林下木本植物生活型均以中、小高位芽为主,大高位芽、矮高位芽和藤本高位芽占比较低;中型叶、单叶、全缘叶占比较大,叶质以革质、纸质叶为主,渐尖叶为主要叶尖类型。总体来看,植物生活型在不同气候条件之间存在差异,大、中、小高位芽植物占比随年均气温的升高而上升,矮高位芽和藤本高位芽植物占比下降。植物的叶相组成在不同气候条件下存在差异,随着气候条件变化,中型叶和渐尖叶的占比随年均气温的升高而上升,革质叶的占比随之下降。     

管窥闽古厝石雕装饰图案意蕴

艺术是社会意识形态的直接反映,石雕装饰图案是万事万物与人、精神情感与物象的完美结合。古厝石雕装饰图案实现建筑地域风格在技术、艺术、人文等和谐统一。应用雕刻技艺七法在图案不受自然物象结构、透视、比例、虚实等束缚下,将不同时代的思想、习俗、审美趣味延续在石构件上。闽古厝石雕装饰图案受宗教和民间信仰文化影响,蕴藏着丰富的寓意,赋予古厝生命和灵魂。雕刻在石构件上的文化思想在闽民间推崇至今。关注闽地域建筑历史与文化特色,既要注重保持多样性的人文环境特征,也要重视传承地域建筑文化精髓,只有将优秀的装饰图案文化发展并延续下去,才能使传统装饰图案文化富有生命力。     

蛇形机器人的运动控制研究

蛇形机器人具有很高的运动稳定性和环境适应性,非常适应于不确定性及复杂的环境中工作,如地震救援、火灾以及其他自然灾害等等.该文研究了一种正交模块组成的蛇形机器人,采用PXA270芯片作为主控制器和AVR128单片机作为从控制器,实现了主从分布式控制.在简化的Serpentine曲线基础上,研究了由离散关节组成的蛇形机器人控制,最后得到机器蛇运动时各个关节电机相应的旋转角度和旋转速度,并通过安装超声波传感器测距实现了自主避障.实验结果表明方案是可行和可靠的.     

寒武纪水母化石研究现状与展望*

简述了水母的早期化石记录,并根据华南寒武系发现的立方水母干群化石,讨论了祖先型水母的辐射对称、躯体构型、生活史、生活习性,以及外骨骼的形成特征,推测水母类在寒武纪大爆发初期先于两侧对称动物基本完成其高级分类单元的宏演化。寒武纪的水母在生活习性上可以分为底栖固着型和游泳型两种。     

环境中的邻苯二甲酸酯

 通过检索国内外相关文献资料,重点阐述和归纳了邻苯二甲酸酯在生态毒性、来源、环境化学行为及污染现状方面的研究进展。结果表明,邻苯二甲酸酯是一类具有环境内分泌干扰作用的有机污染物,主要来源于人工合成,可通过各种途径进入环境,广泛存在于大气、水体、土壤、沉积物、灰尘等环境介质中,日用消费品中也普遍含有。邻苯二甲酸酯的大量使用所带来的环境污染和人体健康问题应当引起足够重视。     

数据挖掘技术在移动通信中的应用

研究了应用于移动通信业的数据挖掘系统,以实际运行数据说明了关联规则挖掘和分类模型挖掘在移动通信中的具体应用．     

一种基于单个神经元的摄像机标定自适应算法

传统的标定算法利用标准的参照物与图像点的对应约束关系来求取摄像机参数,其中非线性优化方法标定精度较高,但计算繁琐.为此提出一种基于单个自适应神经元的摄像机传统标定算法,应用一种结构简单、抗干扰能力很强的单个神经元自适应算法代替通常的非线性优化算法进行摄像机标定.实验结果表明该算法无需计算雅可比矩阵,且精度较高,简单可行.     

一种基于椭圆曲线的门限代理签名方案

在(t,n)门限代理签名方案中,原始签名人可将签名权授权给成员数为n的代理群,代理群中任何不少于t个代理签名人可代表原始签名人生成有效的签名.门限代理签名的特点使之具有广泛的实用性.目前所提出的门限代理签名方案多基于有限域上的离散对数问题.由于椭圆曲线密码体制在相同安全级别下,具有密钥短、速度快的优点,为此提出了一种基于椭圆曲线的不可否认门限代理签名方案,其安全性基于椭圆曲线离散对数问题难解性,同时可以在需要时实现对签名者的追查.安全性分析表明,该方案可有效地挫败合谋攻击和伪造攻击.同时由于椭圆曲线密码体制的特点,使该方案的计算量和通讯量都较小.     

汽轮发电机多故障诊断的SOM神经网络方法

汽轮发电机组的振动故障具有多样性的特点,经常出现多种故障同时发生的情况.传统的BP神经网络方法可对单一故障有效诊断,若要对多故障进行诊断,则需对各种多故障样本进行学习,使输入空间在训练过程中被样本空间完全覆盖,将大大增加样本空间及学习训练负担,同时网络归纳、联想能力随之大幅度下降,诊断难以实施.因此,将自组织特征映射(SOM)神经网络应用于汽轮发电机组的振动多故障诊断,用单一故障样本对网络进行训练,根据输出神经元在输出层的位置对多故障进行判断.经实例分析证明,该方法可对多故障进行有效诊断.