基于SOA-BPM的军事装备管理综合信息系统体系结构研究

随着新型装备的不断涌现和装备管理模式的改革创新,当前各级研发使用的装备管理信息系统面临的性能瓶颈和新技术的冲击越来越大.从面向服务的系统设计需求出发,在对不同层次装备管理系统体系结构进行需求分析的基础上,引入了将面向服务（SOA）和业务流程管理（BPM）的思想,阐述了装备管理信息系统各框架的组成和参考模型,所设计框架具有较好的可靠性和可升级性,为军事装备管理信息系统的研制打下基础.     

无齿减速器研究与试制

介绍了圆柱凸轮机构的一种特殊应用形式,特殊在于多圈螺旋的圆柱凸轮,使多个滚子同时处于啮合状态,提高系统的刚度和承载能力。该传动件虽为超静定机构,但通过控制间隙（精度）和构件的弹性变形来实现连续传动。在传动设计合理的前提下将该机构应用于减速器行业,设计出无齿减速器。通过在工厂加工试制样品并实验表明：类比于同类减速器,无齿减速器具有传动平稳,承载能力强,传动精度大,大传动比,制作工艺简单等特点。     

城市交通限行需求管理措施实践评述

机动车总量的不断增长给城市道路网流量带来了巨大的压力。为保障道路的基本畅通,我国部分大城市通过限行措施来控制路网交通流量。有些城市是针对中心城区进行全面的限行,有些则是在城市重要交通节点,如桥梁、隧道或是主要干道进行限行。从各地实施效果看,限行措施确实对缓解交通拥堵起到了一定程度的作用,但同时也引发了其他一些问题,而这些问题可能会随着限行措施的不断持续而逐渐扩大。通过选取分析北京、杭州和成都三市限行管理措施方案,可以从不同需求特性的角度详细分析限行措施的实施效果,比对限行措施优缺点,总结限行应采取的配套保障措施,从而有助于进一步提升对限行管理措施的实践认识,供案例城市以及其他正在考虑限行需求管理措施的城市参考。     

单片机实验系统中GPS实验模块的设计与应用

以单片机实验系统中全球定位系统（GPS：Global Positioning System）模块的设计与应用为例,介绍单片机应用于无线通信技术实验的一个简单而完整的解决方案．     

仿生理念在桥梁设计中的应用

基于仿生学的分类和应用目标,通过引入一些仿生学的理念,尝试解决桥梁设计中存在的问题,并为新型桥梁的设计提供新思路和途径.通过探讨仿生学宏观仿生与微观仿生方面的应用,建立桥梁的"活体"概念以及工程设计中的生态观.从无意识的引用到有意识运用仿生理念,将会推动桥梁设计迈入新的阶段,并能帮助人类建造更多安全、可持续、节能并与自然和谐的桥梁.     

Technique Note for Staged Resection of Giant Invasive High-Cervical Schwannoma and Reconstruction of C2—C4 with 3D Printing Technique

A schwannoma is a relatively common benign spinal cord tumour;however,giant schwannomas with extensive cervical vertebral erosion are rare,and the treatment str...     

Clinical Observation of 3D Printing Technology in Insoles for Flexible Flatfoot Patients

Flatfoot is defined as the flattening of the medial arch of the foot,and it is classified into flexible flatfoot and rigid flatfoot based on whether the flatten...     

基于PCA和RBF神经网络的绞吸挖泥船实时产量预测

绞吸挖泥船在实际作业过程中的动态特性非常复杂,影响产量的控制因素众多.若这些控制因素全部参与产量预测比较耗时.为了实时训练网络及预测产量,先对影响绞吸挖泥船产量的控制因素进行主成分分析(PCA),再根据分析结果约减控制因素;在系统仿真建模中,分别以全部因素和约减后因素作为径向基(RBF)神经网络的输入变量,以产量作为输...     

基于对称残差U型网络的路网交通流量数据修复

针对路网交通数据采集过程中,采集设备稀缺或故障等原因造成路网交通流量数据缺失问题,提出基于对称残差U型网络(Residual U-Net,RU-Net)模型的大规模路网交通流量数据修复方法.通过将路网交通流量数据网格化和时序通道化操作,构成可供卷积操作的张量数据格式;利用RU-Net编码解码能力,对交通流量数据进行编码;在解码过程中保持失真度较小,使模型学习到交通流量数据内部多因素耦合特性.通过残差学习使交通流量数据编码后的信噪比提升,压缩率降低,提升模型修复精度.实验结果表明,RU-Net模型能够利用交通流量特性学习历史和非故障采集点数据与待修复数据的映射关系,在不同数据缺失率,不同缺失模式下,高效地完成对大规模路网交通流量数据的修复.     

欠驱动船舶自适应迭代滑模轨迹跟踪控制

针对欠驱动船舶轨迹跟踪控制问题, 考虑系统存在未知参数和外界扰动, 提出了一种带强化学习的神经网络自适应迭代滑模控制方法; 利用轨迹跟踪的横向和纵向误差信息构造非线性迭代滑模面, 分别设计了船舶柴油机转速和舵角的神经网络迭代滑模控制器; 根据船舶柴油机转速和舵角的实时测量值, 计算了反映控制量抖振状态的强化学习信号, 在线优化了神经网络的结构和参数, 以抑制控制量的抖振, 进一步增强控制系统的自适应性; 建立了5446TEU集装箱船舶数学模型, 分别对圆轨迹和正弦轨迹进行了跟踪控制。仿真结果表明: 在风浪扰动下圆轨迹跟踪时, 与迭代滑模控制策略相比, 采用提出的控制策略250s左右能跟踪上目标轨迹, 速度提高约1倍, 最大跟踪偏航距离为250m, 误差减小约30%, 控制舵角在400s后基本平稳, 波动幅值约为2°, 舵角和柴油机转速的抖振变化幅值均减小了50%以上, 柴油机转速控制参数和舵角控制参数分别在38~45和3.3~3.9之间实现了自适应调节; 在正弦轨迹跟踪时, 与模糊迭代滑模控制策略相比, 采用提出的控制策略纵向跟踪平均误差小于20m, 减小了50%以上, 舵角抖振量平均幅值小于10°, 减小了60%以上, 柴油机转速控制参数和舵角控制参数分别在5.7~5.8和0.8~2.5之间实现了自适应调节。