柔性S曲线加减速控制算法研究

为提高码垛机器人码垛过程中运动的平稳性,减小因加加速度突变产生的振动,提出了五段正弦S曲线加减速控制算法。构建了该算法的加加速度、加速度、速度、位移的函数模型,同时,根据始末速度不同、路径段长度不同,结合牛顿迭代法,完成了五段正弦S曲线加减速控制算法的规划及求解。仿真结果表明：五段正弦S曲线加减速控制算法能够保证加加速度、加速度的连续平稳变化,减小码垛过程中因加加速度突变出现的振动,有效提高了码垛的平稳性。     

精益5S现场管理对提升员工生产效率问题的研究

丰田精益生产模式对企业生产效率的提升产生了显著的正面影响。作为丰田现场管理的核心精益工具,5S改进活动被视为实现精益生产不可或缺的步骤。本研究以员工认知负载为视角对5S改进活动进行建模,发现其能够有效降低员工认知负载,减少生产决策时间,从而促进员工生产效率。同时,研究强调了在5S改进中持续改善和及时维护生产环境的重要性,为企业管理者在实施5S现场管理提供了有益的管理启示。     

胰腺未分化多形性肉瘤临床病理观察

探讨伴有巨细胞的胰腺未分化多形性肉瘤临床病理特点;对1例伴有破骨样巨细胞的胰腺未分化多形性肉瘤进行临床病理分析,并对相关文献进行复习;该肿瘤以在未分化多形性肉瘤中出现破骨细胞样巨细胞为特点,该巨细胞的核大小、形态及着色较为一致,且形态温和,CD68+;未分化多形性肉瘤中单核或多核肉瘤细胞vimentin+、CKP-、EMA-、CKL-、S-100-、αACT-、CEA-、Desmin-、Actin-和HMB45-;发生于胰腺的伴有巨细胞的未分化多形性肉瘤非常罕见,肿瘤标记物在其诊断和鉴别诊断中起重要作用。     

基于B/S模式的选课系统的设计与实现

本文阐述了基于web的Browser/Server模式的三层体系机构的工作原理和实现方法,分析了学生选课工作的流程,并对系统功能目标和使用的数据库进行了分析和设计,在这些基础上利用ASP.NET和ADO.NET技术开发和实现了基于web的网上选课系统。     

基于B/S架构的人才招聘选拔GDSS设计与实现

针对现代企业人才招聘选拔过程符合群体决策的特点,将Web技术引入到群体决策支持系统(GDSS)设计中,构建了基于B/S架构的人才招聘选拔GDSS。该系统按照异地异时群体决策类型进行设计并予以实现,能免去在招聘过程中招聘者必须亲临现场的要求,使人才招聘工作更加专业化、智能化和科学化。该系统已在实践性教学中得到应用,表明系统具有良好的可行性与实用性。     

预测传播结构与人工金融市场的易变性

为了探索价格预测信息传播动力结构与市场价格波动特征之间的关系,建立了一个基于元胞自动机的人工金融市场模型.在模型中,引入了动态有向图来表征异质投资者之间信息传播的邻居关系网络;投资者个体在邻居影响下进行价格预测与投资决策,从而形成市场价格.通过对仿真交易价格时间序列的R/S分析,发现邻居关系网络结构对于投资者预测的同质化有重要作用;投资者预测同质化倾向强的资本市场时,价格时间序列的易变性随之增强,市场价格趋于不稳定.     

一种基于S-粗集的实时调度建模方法

基于S-粗集理论(Singular roush sets)提出了一种车间作业实时调度建模方法.在动态加工环境下,考虑有工件加工完成、工件到期时间改变和急加工工件到来等实时事件发生,研究了实时调度窗口工件的再选择与再调度问题,建立了基于S-粗集的车间作业实时粗调度模型,把S-粗集理论成功地应用于实时调度领城.仿真算例表明,利用该方法不仅能适应动态的工件加工环境,减小调度问题的求解规模,而且能够减少动态再调度次数.     

一种基于模糊神经网络的自适应模糊辨识方法

基于改进的T-S模型，提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)。首先，基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数，并得出每个样本对每条规则的适用程度。其次，利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN具有结构简洁，逼近能力强，能够显著提高辨识精度，并且辨识的模糊模型简单有效。最后，将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识，仿真结果验证了该方法的有效性。     

有源电力滤波器直流侧电压控制系统的仿真

针对有源电力滤波器的特点,提出一种用MATLAB/Simulink元件库中的电力电子器件建立闭环控制系统的仿真模型,用特有的S函数对改进的ip-iq算法编程实现。仿真分析了投入APF前后系统建立过程各个变量的状态变化,针对其结果进行了定性分析研究,分析影响APF投入及其直流侧电压控制的各种因素。仿真分析表明,系统仿真模型有效地模拟了系统启动过程中,补偿电流指令及直流侧电压的过渡过程,对研究和应用数字化控制技术的有源电力滤波系统具有重要指导意义。     

厄尔尼诺现象的R/S分析

根据厄尔尼诺现象的基本资料,利用Ｒ／Ｓ分析的原理和方法,计算了Ｈ指数,建立了Ｒ（ｉ）／Ｓ（ｉ）与ｉ的关系式,对厄尔尼诺年份进行了预测分析。