某车型尾灯与侧围外板间隙面差匹配问题的优化

尾灯与侧围外板间隙面差匹配状态,影响消费者对整车外观的直接感知,本文通过优化尾灯、D柱焊合件、焊接工装,解决尾灯与侧围外板间隙面差匹配问题,在此基础上提出对关键零件关键安装配合区域增加功能尺寸控制要求,供后续项目参考.     

基于改进SIFT算法的无人机倾斜影像匹配研究

铁路无人机倾斜影像具有数据量大,覆盖地物类型多等特点,且像片间具有不同的倾角与旋角,给影像匹配造成较大困难.为解决利用原始SIFT算法进行无人机倾斜影像匹配时复杂程度高、计算效率低等问题,在原始SIFT算法的基础上进行改进,提出一种减小图像尺度空间与降低特征描述符维度相结合的方法,即将尺度空间固定为2,将特征描述符维度...     

旁通阀开度对清管器泄流流场影响研究

为了分析旁通阀不同开度对清管器泄流流场的影响,以可控速清管器为例,建立了清管器的流体区域泄流流场模型,利用ANSYS Fluent软件对清管器进行网格划分及流场特性的仿真分析,获得不同开度下清管器流场压力云图,并以清管器旁通阀开度作为优化对象,对上下游压差的数值模拟结果建立了Fluent拟合曲线图.分析结果表明,旁通阀...     

基于GPS/GSM/GIS的车辆定位导航系统的设计

设计并实现了一种将GPS全球卫星定位系统、GSM短消息服务系统、GIS地理信息系统相结合的车辆定位、导航、调度指挥系统.该系统采用GPS/DRS相结合的定位方式,通过GSM网实现移动车辆与监控中心的双向通信,并结合电子地图实现车辆的定位、导航、实时监控等功能.系统具有人机界面友好、性能稳定可靠、使用方便等特点,并具有一定的社会经济效益.     

冰蓄冷中央空调主机与蓄冷量匹配的最优算法

研究在冰蓄冷中央空调系统中如何根据外界温度变化进行主机与蓄冷量匹配最优智能算法,该冰蓄冷中央空调控制策略是优化控制策略即以全天运行费为目标函数,在满足用户负荷需求,蓄冰设备融冰能力的约束条件下,使全天运行费最小.     

低成本列车运行控制系统专用数据库及定位匹配算法

系统研究了列车运行控制系统的专用数据库,构建了数据库的数据模型与数学拓扑模型,根据铁路运输的特点,给出铁路轨道定位领域的自适应定位匹配算法,将铁路轨道分为直线和曲线两个部分,采用基于移动距离窗的定位匹配算法实现了实时、精确和快速的定位匹配.在北京局三家店调车场进行了实验,证明本文研究的专用数据库在列车定位领域具有重要的实用价值.     

以物流供需匹配度为目标的流线优化模型

为揭示典型物流活动的一般规律与特征,在分析物流供需关系的基础上,构建了具有多层、多级、多属性特征的流线网络结构和数学描述,并讨论了制造、贸易和区域物流活动的3种退化情形.定义了匹配度,以描述物流服务与物流需求在时间、数量、费用等因素方面的匹配关系.建立了以物流供需匹配度最大化为目标函数,以能力和资源限制为约束条件的流线优化模型.     

基于时频分析的去除魏格纳交叉干扰项的方法

基于对魏格纳交叉项和Matching Pursuits时频分解算法,提出了一种利用二次型标准化原理去除交叉项的仿二次型标准化魏格纳方法,并在实数域中论证了此方法的可行性.结果表明这种方法在去除交叉干扰项的应用中明显优于传统魏格纳变换,在实验中可以得出此方法和MatchingPursuits匹配追踪算法相比能达到同样效果的结论,即亦能完全去除交叉项干扰,变换时间复杂度在理论上和实验调试中远远小于匹配追踪算法,适用范围更加广泛.     

Dynamical Behavior of V~2C Control Boost Converter

A discrete iterative map model of V2C control boost converter was established to study the dynamical behaviors of the converter. By using parameter space map and bifurcation diagram, the effects of circuit parameters on the bifurcation behaviors of V2C control and current-mode control boost converters were analyzed. The phase portraits and time-domain waveforms of the V2C control boost converter were obtained by Runge-Kutta algorithm through piecewise smooth switching model. The research results indicate th...     

一种新的基于自组织映射的流形学习算法

针对自组织映射（Self-Organizing Map,SOM）算法在进行流形学习时容易陷入局部极值和产生“拓扑缺陷”问题的原因,提出了一种新的基于SOM的流形学习算法：TO-SOM（Training Orderly-SOM）．根据流形的局部欧氏性,TO-SOM算法从一个局部线性或近似线性的数据子集出发,按照数据的内在流形结构对其进行有序训练,可以避免局部极值、克服“拓扑缺陷”．根据SOM算法的鲁棒性,TO-SOM算法在成功学习数据内在流形结构的同时,对邻域大小参数和噪声也不像ISOMAP和LLE等现有流形学习算法那样敏感,从而更容易得到实际应用．