天线结构的多工况离散变量优化设计

针对天线结构受载及工作状态的复杂性,研究了天线结构的多工况离散变量优化设计问题。首先建立了天线结构在自重、风荷作用下受精度、应力和稳定性约束的多工况优化设计的数学模型;其次根据材料特点,将设计变量取为离散变量,给出了天线结构的多工况离散变量优化设计数学模型。采用离散复合形法,对多工况8 m天线进行了优化计算。结果表明,计算结果与分析结果相吻合,该方法可应用于多工况天线结构优化设计中,且精度较高。     

东亚地区人为硫酸盐气溶胶辐射气候效应不同模拟方法的对比

 利用区域气候模式RegCM2与大气化学模式连接的模拟系统,研究了中国地区人为排放生成的硫酸盐气溶胶分布及其辐射气候效应,并与全球模式的结果进行了比较,同时对比了硫酸盐气溶胶辐射气候效应的在线、离线模拟方法所得结果差异的细致情况.通过以上工作表明:区域气候和大气化学耦合模式系统能在比大气环流模式更精细的尺度上获得硫酸盐分布规律和辐射气候效应;并且区域气候模式与大气化学模式的在线与离线连接方法得到的硫酸盐柱含量、有反馈和无反馈大气顶直接辐射强迫和地表温度响应在较小区域平均的尺度上存在较显著的差异,并且在全区域平均尺度上也不能被忽略;通过对气候响应的进一步分析发现:模拟结果显示了从硫酸盐含量到辐射强迫和地表温度响应逐渐加大的不确定性.     

基于网络的虚拟示波器的设计

分析传统示波器的缺点,提出采用虚拟示波器代替真实仪器进行测量,介绍所设计虚拟示波器的开发软件LabVIEW组成框图及主要模块,并提出了利用Internet进行远程测量的思路.该示波器充分发挥了计算机的强大功能和软件设计的灵活性,具有多方面的技术特点,在市场上具有广泛的应用前景.     

基于Web的考试系统设计及其技术实现

讨论了基于Web的考试系统的主要功能及其设计方案,分析了在线考试系统的相关技术,指出了该系统能较好地解决远程教育中的考试问题,真正实现无纸化的在线考试,具有较强的应用价值.     

基于网页探测技术的数据搜索系统的设计与实现

从网络搜索的原理入手,详细阐述了网络搜索的工作过程,包括对网络协议和搜索算法的研究和论证,对系统主要功能、构成和工作流程也进行了细致地划分、描述和解释.在整个设计过程中,首先制定了系统设计的理念原则,这是一个好的系统设计的基础,其次,给出了系统的程序设计,明确了系统的性能、功能要求、任务、结构和工作原理,最后给出了系统的程序实现.     

基于FPGA的数字通信系统同步电路设计

在MAXPLUSⅡ平台上采用图形设计和VHDL硬件描述语言设计方式，设计了数字通信系统的位同步电路和帧同步电路，编译仿真后下载到一片FPGA芯片上，形成在线可编程嵌入式系统。整个电路集成在一片FPGA芯片上，不仅集成度高、功耗小、可靠性好、调试维护方便，而且形成了自己的技术内核。     

基于支撑向量机在线学习方法的短期负荷预测

提出了基于支撑向量机在线学习方法的短期负荷预测,该方法克服了传统的支撑向量机负荷预测当训练样本集合改变时为了保证预测精度必需重新进行训练来得到新的回归函数的缺点.充分利用支撑向量机解的稀疏性和前一次的训练结果,提出了递增和递减算法,直接修改原有回归函数的系数来得到新回归函数.实例计算表明,该方法与传统支撑向量机方法相比,具有计算速度快,推广能力强的显著特点,在相同预测精度下,计算速度提高了近两个数量级.     

基于MES的动态成本控制系统设计及其应用

以某钢铁公司选矿厂为背景,提出了在网络、数据库等信息技术支持下的基于ERP/MES/PCS三层框架结构的生产过程动态成本控制系统结构,设计并实施了选矿厂动态成本控制系统·系统以选矿生产过程为对象,按确定的成本中心采集各工序的成本数据,监测成本指标,完成成本的动态核算·并采用模型对成本进行分解、预测和分析,实现了成本的动态在线控制以及信息流、物流、资金流的集成,取得了良好的应用成效·     

一种基于速度势场的局部在线避碰方法

本文以势场方法的思想为出发点，提出一种基于速度势场的自主移动机器人的局部避碰方法。该方法可以更好地利用相对速度的信息，在存在移动障碍物和环境中得到较好的局部在线避碰效果。     

带机器准备时间的同类机在线与半在线排序问题

研究带机器准备时间的m台同类机(uniform machines)在线和半在线排序问题，目标函数为极小化最大机器(工件)完工时间。对于在线情形，证明了LS算法的最坏情况为ρ=｛（1 √5）/2，m=2,1 √2m-2/2,m≥3，并且当m=2，LS算法是最好的近似算法；当m=2，3，…，6时界是紧的，特别地，当s1=s2=…=sm-1,sm≥l时，证明了LS算法的最坏情况界为ρ=｛（1 √5）/2，m=2,3-4/m 1,m≥3，而且界是紧的；对于已知加工时间递减的半在线排序问题，证明了LS算法的最坏情况界为2—2/(m 1)。