曲线钢轨波磨打磨方法

在研究地铁波磨成因机理基础上,调研分析了现有打磨手段特点和局限性,提出了一种新型的简易打磨方法,实现了更精准和有效的快速打磨.研制了自动化便携式多轮组打磨装置,在地铁线路上进行了打磨试验,并对地铁线路曲线钢轨波磨区段进行了添乘车厢振动和噪声测试以及波磨数据的精确测量.打磨前后的测试数据和波磨测量数据表明,打磨后的线路车辆车厢振动明显降低,打磨前出现的啸叫声完全消失,噪声明显减弱,表明所研制的打磨机对曲线段的钢轨波磨能进行有效治理,打磨效果和效率优于传统的打磨方法和装置.     

融合倾斜仪数据的盾构姿态严密解算模型

推导了倾斜仪与盾构的严密标定模型;将倾斜仪采集的双轴角度数据视为平面点云,推导了倾斜仪角度数据的稳健估计方法;在前述模型方法的基础上,利用最小二乘配置方法建立了倾斜仪与棱镜数据融合的严密联合解算模型.最后,通过试验对上述模型方法进行了分析验证.结果证明,提出的盾构姿态解算模型正确可行.     

一种云环境下的虚拟机负载均衡算法

针对多数负载均衡算法都以虚拟机的CPU、内存等资源的利用率作为优化目标,而未考虑虚拟机上总任务工作时长不均衡导致任务总等待时长增加的问题,提出一种结合随机森林分类器的粒子群优化算法用于解决虚拟机的负载均衡问题.该算法不仅均衡了虚拟机的CPU利用率和内存利用率,也将虚拟机上总任务工作时长作为优化目标,以达到均衡虚拟机资源利用率,同时减少任务总等待时间的目的.仿真实验结果表明,该算法能有效解决虚拟机的负载均衡问题.     

GM-LSSVM模型在建筑能耗预测中的应用

为提高大型公共建筑能耗的预测精度,提出一种基于灰色模型和最小二乘向量机方法(GM-LSSVM)的办公能耗预测模型.该方法结合灰色建模计算简单的特点,以及最小二乘支持向量机非线性拟合能力和泛化能力强的优势,充分发掘样本数据的规律,并以粒子群优化算法进行模型参数选择.根据福州某大型公共建筑能耗数据,通过本研究提出的方法建立预测模型,并与神经网络模型以及最小二乘支持向量机模型的预测结果进行比较,验证了该方法具备较高的预测精度和较强的泛化能力.     

三坐标测量机直线度误差线性回归方法研究

以三坐标测量机为基本分析对象,结合总体最小二乘法和最小截平方算法处理测量数据,研究其直线度误差的评定方法.研究结果表明,针对包含粗大误差和随机误差的三坐标测量数据,采用稳健性的评估算法,更能真实地反映测量机的直线度误差情况.     

自然语言机器翻译的技术思想与基本模型

介绍了机器翻译发展过程中的典型技术思想与特点 ,以及机器翻译系统的几种基本模型     

切槽机建模及其工作过程模拟

介绍 3D Studio MAX制作的一般过程 ,以 YD41 40型切槽机的 CAD为基础 ,利用该软件为切槽机建立模型 ,并对其工作过程进行动态模拟 .通过建模和动态仿真 ,检验和校正了切槽机 CAD设计中的一些不足     

两种产生模糊决策树的启发式比较

比较与分析了产生模糊决策树的两种启发式 :一种是广泛使用的最小模糊性 ,另一种是可能性分布的最小不可指定性。分析表明这两种启发式在很大程度上能得到同样的扩展属性 ,而且比较分析的结果也为如何在实际学习问题中选取合适的启发式提供了一些有用的信息。     

塑料挤出机智能化温度控制系统

本设计了一种单片机精确控制的塑料挤出机温度控制系统,控制回路采用参数自整定的ＰＩＤ算法和脉宽调功法。该系统结构先进合理、功能完善、抗干扰能力强、使用方便。     

多线语音应用程序设计

介绍了事件驱动状态的工作原理,在此基础上,给出了一种多线语音应用程序设计方案。