管道可视化检测系统的研究与实现

文章设计了基于Windows操作系统的可视化检测系统,采取数据库连接方式,把所有的检测信息存入数据库中,使查询简单而又高效;由于检测监控模块是整个检测系统软件的核心与基础部分,因而重点介绍了实时检测程序主要设计流程;结果证明,检测系统实现了对钢管的自动化、智能化及可视化检测,在实际生产领域中得到了广泛应用。     

压电智能材料在悬臂梁结构振动控制中的应用

研究压电材料在柔性悬臂梁结构振动控制中的应用,采用压电有限元方法对压电智能梁的响应进行了数值模拟,在考虑压电片与悬臂梁之间相互耦合作用的基础上,通过有限元软件ABAQUS数值模拟获得压电智能梁在简谐荷载下的响应,并与有关试验结果进行对比来修正压电应变常数及介电常数等参数.通过数值算例对地震荷载作用下压电梁的振动响应进行了数值模拟,结果表明,压电材料对柔性结构的振动控制效果显著,最大控制效率能达到45%左右.     

信号交叉口人机混驾交通流速度控制策略建模

为分析人机混驾交通流下网联自动驾驶车辆（connected and autonomous vehicles,CAV）速度控制策略对交通流运行特征的影响,构建了考虑驾驶员对行车信息获取不确定性的人工驾驶车辆交叉口通行决策模型。提出考虑前车速度影响的自动驾驶速度控制策略,构建信号交叉口连续型元胞自动机更新规则,通过引入不同CAV渗透率、道路饱和度、控制区长度参数,研究CAV速度控制策略对信号交叉口交通流运行特征的影响。结果表明：CAV能显著提高交叉口通行能力,且车流通过交叉口区域的延误显著降低;同时速度控制策略的实施效果还受控制区长度的影响,呈现出随着控制区长度的增加,车均延误逐渐降低并趋于稳定。     

UCLINUX下自主移动机器人运动系统设计

设计了在嵌入式操作系统UCLINUX下的自主移动机器人运动系统。该系统主控制器采用了ARM7微处理器,操作系统使用UCLINUX,利用脉冲宽度调制(PWM)技术对直流电机转速进行控制。详细介绍了UCLINUX下电机控制器的设备驱动程序设计和移动机器人基本动作的应用程序设计。该系统已经应用于一个移动机器人原型中,能够成功地实现各种动作。     

智能化教学系统中教学模块的设计与应用

简要介绍智能化教学系统及其中各模块的功能,提出对核心模块——教学模块的设计思路,并给出它的工作过程,即教学模块是如何获取最佳教学决策的.最后,总结教学模块在智能化教学系统的重要地位及智能化教学系统的应用前景.     

一种应用于高含硫气井的智能取垢器系统设计

油气井生产过程中,受地质环境、生产阶段、矿物成分等多种因素综合影响,井筒上易产生垢物堵塞,影响正常生产;而解堵和工艺措施的有效性由能否精准取样井下垢物直接决定.针对高含硫气井井下垢物样本取样需要,设计研制了 一套智能井下取垢系统,介绍了智能井下取垢器的体系结构及工作原理;详细论述了电路板减震结构、取垢弹爪、容垢篮装置以...     

基于模糊神经网络的车辆避撞预警算法

为实现车辆的智能控制提供理论基础,研究了碰撞预警算法．在分析不同驾驶员的驾驶行为的基础上,确定碰撞预警算法的报警准则,用于指导报警算法做出合理的报警．基于报警准则采用模糊神经网络方法,提出一种多输入、多输出的协作预警算法模型,用于支持碰撞预警系统．利用实测数据对预警算法进行测试,试验结果表明,算法能够对车辆碰撞进行有效的报警,对提高车辆行驶的安全性具有重要意义．     

知识型企业生命体健康演化仿真

为探索影响知识型企业生命体健康演化的因素,采用元胞自动机建模理论研究了核心智能单元、支持智能单元与动态竞争环境相互作用对知识型企业生命体健康演化的影响.仿真结果表明:核心智能单元的已有业务能力集、动态能力与外部环境变化的匹配程度高,且支持智能单元的健康保持能力与自修复能力强时,使知识型企业生命体维持在健康状态;但当核心智能单元及支持智能单元相关能力与动态环境匹配程度较低或一高一低时,将导致知识型企业生命体处于不健康状态;知识型生命体健康的演化结果对其初始健康状态敏感.     

基于自适应遗传算法的超平面分类及遥感应用

智能分类算法是遥感影像分类研究的热点,遗传算法作为一种智能全局优化技术在遥感影像分类中具有良好应用前景.针对现有多光谱遥感影像分类方法的不足,提出了基于自适应遗传算法的超平面分类方法(hyper plane-adaptive genetic algorithm,HP-AGA)并应用于遥感影像分类,该方法利用神经网络中的神经元激活函数Sigmoid函数,对遗传算法中交叉率、变异率进行非线性自适应性调整,不再需要反复训练遗传参数,同时利用快速全局寻优特点,确定分类超平面的各个位置参数,从而获取最佳分类超平面集进行分类.多光谱遥感影像分类方法的应用实验表明,基于自适应遗传算法的超平面遥感分类方法能更快、更稳定地收敛到全局最优解,具有更好的效率及鲁棒性,并能取得优于简单遗传超平面分类算法及传统分类方法的分类精度.     

面向互联网的信息处理

随着互联网海量信息的快速增长,由原来单一的以文本信息为主的信息处理发展成文本、语音、图像等多模态的信息处理．同时,用户的需求也从关键词搜索为主的信息获取向着基于语义理解的自动问答、辅助决策等智能交互的方向发展．本文从互联网服务信息处理特点以及用户需求变化出发,阐述了互联网信息处理面临的挑战和发展趋势．首先介绍了基于互联网的海量信息处理特点以及基本方法,然后分别阐述了互联网文本信息处理、语音信息处理、图像信息处理、位置信息处理的挑战以及发展趋势．最后介绍了如何对互联网的用户从属性、状态、兴趣3个维度进行建模,以满足用户个性化服务和商业分析的需要．