可重组制造系统中物流运输路径规划

在分析可重组制造系统物流布局的基础上,根据物流运输网络的空间分布特征,提出了一种动态的AGV(自动导引小车)路径规划方法.利用图论,构建了AGV路径规划的有向图网络模型,采用机床相对位置矩阵、距离矩阵以及阻塞系数来描述车间环境信息,通过系统的重组,有效缩短运输距离.针对物流运输动态路网的变化,把整个运输网络划分成不同的子路网,动态地优化变化附近运输节点所在的子路网,从而较迅速地得到最佳运输路径.仿真结果表明了该方法的有效性和快速性.     

CAD三维轮胎数字化模型开发设计平台

在提出自动化智能轮胎设计概念基础上,系统地阐述了计算机辅助设计(CAD)三维轮胎数字化模型开发设计平台的整体架构,包括需求表示、需求分析预处理、产品清单生成、产品清单造型、产品检验、轮胎知识库和轮胎零件库等模块;叙述了数字轮胎设计造型模块的实现过程和关键技术,包括花纹沟截面计算原理和各种花纹沟的造型方案等,同时,还提出了一种改进的计算花纹沟中心线的算法;最后基于CATIA三维造型平台和自动化语言VBA二次开发工具实现了在详细需求表示类型下的轮胎设计系统.     

基于小波差分统计特征的纹理缺陷检测方法

纹理表面缺陷检测是机器视觉中一个重要研究课题,可广泛应用于纺织品、木材、陶瓷等产品的表面质量控制。针对统计纹理图像,提出了一种小波差分统计纹理特征缺陷检测方法。该方法首先应用小波基函数对纹理图像进行一级分解,将图像划分为互不重叠的子窗口,然后计算其差分统计纹理特征值,最后采用Mahalanobis距离分类器进行缺陷判决。实验不仅证明了该方法的有效性,并表明该方法速度快,可用于实时在线检测。     

用于并行调试环境的改进的物理时钟算法

为满足并行调试需要,时钟模型必须既能保证事件之间的逻辑顺序,又能为性能调试提供时间戳。现有的基于事件的物理时钟同步算法在时间戳上可能存在较大误差,为了降低误差,对现有算法进行改进。改进的算法依次对时钟偏移误差最大的局部时钟进行调整,调整的依据是两个节点之间消息的发送和接收具有对等性,调整的时候考虑了该进程和其它所有进程之间的通信传输。模拟结果表明:该算法以较小的时间代价,减少了90%左右的误差。该算法可以解决并行调试环境中的时钟同步问题。     

基于组态王和PLC的堆垛机控制系统设计

基于组态王6.53和可编程逻辑控制器(PLC),设计一种堆垛机控制系统.根据设计要求提出设计方案,并对硬件及软件组成进行分析说明.该系统由立体货架、巷道堆垛机、堆垛机控制柜、上位计算机4个部分组成,硬件系统主要包括监控计算机、S7-200控制器以及MM440变频器,软件系统则包含了基于组态王6.53的监控软件和Access数据库.实践表明,该系统具有精准认址、实时监控的功能,运行稳定可靠.     

基于约束的智能主体及其在自动协商中的应用

把Agent技术、ECA(Event Condition Action)规则和约束满足问题相结合,提出了一种基于约束的BDI(Belief-Desire-Intension)结构Agent.首先给出了协商问题的形式化描述,而后形式化定义CBDI-Agent(Constraint based BDI-Agent)的结构.基于该结构,提出了一个自动协商协议.最后给出了一个应用实例.     

差分代换与不等式机器证明

设计了一个试探性的计算机程序SDS,用于证明多项式不等式,或等价地,用于判定多项式的非负性.将各变量按一定方式分割成较小的非负量,将变量替换后的多项式合并同类项,然后看是否所有的系数都是非负的.该方法不是完备的,但实验结果表明该程序对许多情况有效.不少次数较高或变量较多的多项式,除了SDS,还没有任何其他软件能做.     

图象及机器视觉技术在作物科学中的应用进展

从作物的生长信息监测、产品外观品质检测与分级、产品收获与加工及病虫草害识别等四个方面回顾了计算机图象技术及机器视觉技术在作物领域的应用研究进展，包括图象处理与分析、机器视觉技术在应用发展过程中的方法探索与思路的演变，并对今后的发展做了展望。     

FMS—AGV传输系统自学习调度方法

针对ＦＭＳ－ＡＧＶ传输系统调度的不确定性因素,对ＡＧＶ在线运行状态参数实时记录并学习,运用动态规划算法和模糊数学的方法,提出了模糊动态规划（ＦＤＰ）算法．给出了适于计算的迭代算式,结合人工智能（ＡＩ）编制了ＡＧＶ传输系统调度软件包．本算法利用在线记录的ＡＧＶ运行数据进行模糊处理和学习,有效地调节用于描述ＦＤＰ算法的模糊模型参数．这种自学习ＦＤＰ算法在ＡＧＶ的路径规划中有较好的适应性．对于一个新的ＦＭＳ－ＡＧＶ系统,经几次规划自学习之后,该算法就能很好地用于系统的实时调度中．     

基于统计的无词典分词方法

通过分析词的结合模式，提出无词典分词模型，并对该模型进行实验测试。测试结果表明，无词典分词模型能够满足快速分词的要求。