基于混合优化算法的关节臂式测量机参数标定

为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制.     

有限交换p-群中加性码的计数

解决了有限交换p-群中加性码的两类计数问题,第一类计数问题是指求任意给定的有限交换p-群中任意类型码的数目,第二类计数问题是指求包含同一类型码的有限交换p-群的数目以及它们分别所含有的该类型码的数目.     

几乎无偏刘估计的不可容许性

考虑了线性回归模型中,在Fisherian和Mahalanobis损失函数下,几乎无偏刘估计对于最小二乘估计的不可容许性;结论表明:几乎无偏刘估计在Mahalanobis损失函数下是不可容的;最后进行了数值模拟来表明结果.     

动物试验方法的专利申请

 为判断动物试验方法是否具备实用性，分析了中国关于实用性的相关规定，通过4个典型案例对动物试验方法是否属于非治疗目的的外科手术方法、是否具备实用性进行了分析，总结判断标准并给出了撰写权利要求的建议。在撰写动物试验方法的专利申请时，应当注意该方法的目的及该方法是否包含外科手术步骤，并针对该方法的不同情况采用不同的撰写策略。     

利用反预报方法从截面预言近滴线丰质子核的结合能

在Origin等数据处理软件中,当实验数据较少时,自由参数的不同初始化设置会导致较大的结果差异,这为物理结果的确定带来较大不确定性.通过最小二乘法分析了345MeV/u ~(78) Kr+~9Be反应中产生的丰质子同位素的截面和结合能,并得到线性回归方程.通过回归方程,利用结合能预报部分丰质子核素的截面,以及通过实验截面对近质子滴线核素的结合能进行反预报测量.这对于近质子滴线的丰质子核素实验测量具有较好的借鉴意义.     

基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.     

基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制方法

针对传统混合动力汽车控制方法不考虑已知道路交通信号灯信息对车辆能量管理影响的问题,提出了基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制智能优化策略。通过建立混合动力汽车系统的简化模型,并采用连续广义最小残量方法求解模型预测控制问题。运用MATLAB/Simulink进行仿真,仿真结果验证了交通信号灯信息模型的有效性,以及所设计的模型预测控制算法大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性的能力和实时控制性能。研究结果表明所提出的控制策略可以实现车辆行驶轨迹的优化控制,显著提高了车辆的燃油经济性,并满足系统的实时最优控制要求。     

冷轧带钢局部高点卷取过程起筋控制的建模与仿真

为了研究带钢局部高点卷取起筋的控制方法，利用三维弹塑性变形基本理论，并引入带钢塑性流动因子，建立了弹塑性卷取应力和起筋量模型.基于应力函数假设、S. Timoshenko最小功原理和伽辽金虚位移法建立了起筋带钢的应力场分布和可用于在线计算的起筋临界卷取张力设定模型.仿真结果表明：局部高点在径向累积叠加所引起的带钢张力不均匀分布和轴向压应力是导致带钢起筋的主要原因；起筋量随局部高点高度、卷径和卷取张力增加而增大，薄带钢比厚带钢起筋量增幅明显；临界卷取张力随卷径、带钢厚度和局部高点高度增大而减小.     

一个基于Exchange的企业办公自动化系统的实现

介绍了一个基于Exchange的企业办公自动化系统的实现，其中包括系统目标、开发平台和工具的选择、系统的功能模块、关键技术以及系统的安全机制。     

基于套接字关于HTTP的研究

本文详细阐述了套接字(SOCKET)和HTTP的工作原理，并以此为依据简化HTTP服务器程序，从而提出隐藏网络底层复杂的结构和协议的方法。