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城市軌道交通信號(hào)系統(tǒng)改造倒接方案設(shè)計(jì)

隨著國(guó)內(nèi)城市軌道交通的建設(shè)發(fā)展，一些投入運(yùn)營(yíng)較早的軌道交通線路的信號(hào)系統(tǒng)已達(dá)到服役年限，為消除隱患、提高運(yùn)營(yíng)能力，迫切需要對(duì)信號(hào)系統(tǒng)進(jìn)行改造升級(jí)。基于通信的列車運(yùn)行控制系統(tǒng)（CBTC）已成為國(guó)內(nèi)外軌道交通主流的信號(hào)控制系統(tǒng)，本文主要結(jié)合北京地鐵1號(hào)線改造CBTC信號(hào)系統(tǒng)工程，闡述信號(hào)系統(tǒng)改造過(guò)程中倒接方案的設(shè)計(jì)。

發(fā)表于：2/19/2016

基于STC89C52微控制器的非接觸測(cè)量裝置

柔性物體易于變形，當(dāng)采用傳統(tǒng)的游標(biāo)卡尺、千分尺測(cè)量其外形尺寸時(shí)，不僅效率低，而且重復(fù)性和穩(wěn)定性差?；诩す馕灰茩z測(cè)與光電傳感技術(shù)，提出了一種用于柔性物體的非接觸測(cè)量方法。以STC89C52微控制器為核心并利用激光傳感器和精密絲桿導(dǎo)軌系統(tǒng)設(shè)計(jì)了測(cè)量裝置，根據(jù)被測(cè)物體遮擋光跳變間隔內(nèi)絲桿移動(dòng)的距離確定物體的寬度或外徑。一系列柔性物體的測(cè)量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，實(shí)際測(cè)量精度可達(dá)0.1 mm。這種方法也可用于高溫物體的外形尺寸測(cè)量。

發(fā)表于：2/19/2016

超算中心環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)

超級(jí)計(jì)算機(jī)對(duì)其運(yùn)行環(huán)境有極為苛刻的要求，它的持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行需要通過(guò)水冷、風(fēng)冷等設(shè)備對(duì)機(jī)房溫度進(jìn)行嚴(yán)格控制，為了檢測(cè)制冷設(shè)備的穩(wěn)定程度并制定合理的溫度控制策略，提出了以Linux操作系統(tǒng)和S3C2440處理器為平臺(tái)構(gòu)建分布式溫度采集系統(tǒng)的思想，該系統(tǒng)通過(guò)分布在機(jī)房多處的溫度傳感器采集機(jī)房?jī)?nèi)的溫度值，并將這些數(shù)據(jù)存入本地SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)，再通過(guò)Boa服務(wù)和CGI技術(shù)訪問(wèn)這些信息，系統(tǒng)管理人員則可以通過(guò)分析這些溫度信息判斷制冷設(shè)備的可靠性并制定合理的溫度控制策略。首先論述了系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)和實(shí)現(xiàn)方法，再將系統(tǒng)布置在機(jī)房中進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可靠，能夠滿足需求。

發(fā)表于：2/19/2016

基于多屬性優(yōu)先級(jí)的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃方法

針對(duì)現(xiàn)存大多數(shù)動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法目標(biāo)單一問(wèn)題進(jìn)行研究，提出基于理想點(diǎn)的多屬性決策方法解決該問(wèn)題，屬性的選取融合時(shí)間、路程及現(xiàn)代最為重視的安全因素，使得動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃的結(jié)果更加均衡。同時(shí)在多屬性決策過(guò)程中引入優(yōu)先級(jí)這一概念，使得駕駛員可以根據(jù)自身的需求及駕駛技術(shù)對(duì)交通信息的重要度進(jìn)行排序，得到匹配度最高的駕駛方案。仿真結(jié)果表明，基于多屬性優(yōu)先級(jí)的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法既能夠起到多目標(biāo)均衡的路徑規(guī)劃效果，同時(shí)又能夠?qū)崿F(xiàn)個(gè)性化駕駛。

發(fā)表于：2/19/2016

某型航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能測(cè)試方法研究

針對(duì)某型航空發(fā)動(dòng)機(jī)內(nèi)外場(chǎng)電氣附件測(cè)試、壓力檢測(cè)、轉(zhuǎn)速檢測(cè)3個(gè)方面存在的困難，采取自動(dòng)化測(cè)試技術(shù)，利用模塊化設(shè)計(jì)思想研究其性能測(cè)試方法。研究表明，該方法可實(shí)現(xiàn)航空發(fā)動(dòng)機(jī)電氣附件、壓力、轉(zhuǎn)速的快速測(cè)試檢測(cè)，提高參數(shù)檢測(cè)精度。

發(fā)表于：2/19/2016

數(shù)據(jù)中心間歇性綠色能源供給管理策略研究

間歇性能源功率變化與數(shù)據(jù)中心的功率需求異步變化，容易產(chǎn)生供需不一致現(xiàn)象，給利用間歇性能源這種綠色計(jì)算思路帶來(lái)了挑戰(zhàn)。在對(duì)間歇性能源功率和數(shù)據(jù)中心功耗需求變化進(jìn)行建模的基礎(chǔ)上，提出了一種高效利用間歇性能源的數(shù)據(jù)中心能源供給管理策略框架。模擬實(shí)驗(yàn)顯示，該策略理論上不僅可以確保數(shù)據(jù)中心能量供應(yīng)，同時(shí)可以達(dá)到高效利用間歇性能源的目的，為今后間歇性能源在數(shù)據(jù)中心的實(shí)際應(yīng)用提供理論依據(jù)。

發(fā)表于：2/19/2016

代碼文件的自動(dòng)提取

為了提高代碼文件提取的效率，提出了基于特征詞的關(guān)鍵詞自動(dòng)提取算法（算法一）和基于調(diào)用圖的自動(dòng)提取算法（算法二）用于關(guān)鍵詞的提取，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)代碼文件的自動(dòng)提取。將兩種算法應(yīng)用于CLAPACK庫(kù)源文件的精簡(jiǎn)自動(dòng)提取，測(cè)試結(jié)果表明，兩種算法的正確提取率分別是92%和44%，它們能實(shí)現(xiàn)代碼文件的自動(dòng)提取，提高了提取的效率。

發(fā)表于：2/19/2016

基于IVI-CFAR的模糊恒虛警

將模糊邏輯和IVI-CFAR檢測(cè)器相結(jié)合，提出了模糊IVI-CFAR檢測(cè)器。模糊IVI-CFAR檢測(cè)器將兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行模糊化并選擇對(duì)應(yīng)的模糊檢測(cè)器計(jì)算相應(yīng)的隸屬函數(shù)，然后傳給融合中心,融合中心根據(jù)這些值采用本文提出的模糊融合準(zhǔn)則進(jìn)行判決。仿真結(jié)果表明:模糊IVI-CFAR檢測(cè)器在均勻背景下與傳統(tǒng)IVI-CFAR檢測(cè)器有相近的檢測(cè)性能;在多目標(biāo)背景下和雜波邊緣背景下檢測(cè)性能有明顯的改善，在實(shí)際檢測(cè)中有更強(qiáng)的魯棒性。

發(fā)表于：2/19/2016

基于RFID室內(nèi)定位的語(yǔ)音揀選系統(tǒng)設(shè)計(jì)

針對(duì)傳統(tǒng)的表單揀貨方式越來(lái)越不能滿足大型物流中心的需求，設(shè)計(jì)了基于語(yǔ)音的揀選系統(tǒng)，解決傳統(tǒng)揀選方式存在的不足，提高貨物揀選效率。為實(shí)現(xiàn)揀選操作員的合理調(diào)度，系統(tǒng)引入RFID室內(nèi)定位技術(shù)，針對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)揀選實(shí)際應(yīng)用，以LANDMARC算法為基礎(chǔ)進(jìn)行算法改進(jìn)，改進(jìn)后系統(tǒng)的定位準(zhǔn)確度提高了2%~60%，同時(shí)增強(qiáng)了實(shí)用性。系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)表明，基于室內(nèi)定位的語(yǔ)音揀選系統(tǒng)能夠有效實(shí)現(xiàn)相應(yīng)功能，具有較好的市場(chǎng)應(yīng)用前景。

發(fā)表于：2/19/2016

基于改進(jìn)SURF算法的POCS圖像復(fù)原技術(shù)

運(yùn)動(dòng)估計(jì)是圖像超分辨率復(fù)原重要的步驟，直接影響最終的復(fù)原結(jié)果。針對(duì)運(yùn)動(dòng)估計(jì)中特征點(diǎn)匹配的問(wèn)題，提出運(yùn)用改進(jìn)加速魯棒特征（SURF）算法對(duì)圖像的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配。再使用凸集投影（POCS）算法重建圖像序列，最終得到復(fù)原的高分辨率圖像。所提出的基于改進(jìn)SURF算法的POCS算法對(duì)比其他圖像復(fù)原算法，得到了峰值信噪比值較高、均方誤差較低的復(fù)原圖像，說(shuō)明該算法的有效性。

發(fā)表于：2/19/2016