大面积三维场景中的无人机碰撞检测快速算法

无人机实时监控与驾驶员模拟训练系统的三维可视化子系统具有计算无人机与其他物体 (包括山脉、树木、建筑物等 )碰撞可能性、具体碰撞点、碰撞方向和碰撞力量的功能。但无人机测控系统中的三维场景可视面积很大 ,场景中的物体数量庞大 ,至使碰撞检测的运算量很大 ,因而会大幅度降低三维场景的实时性。因此 ,设计快速有效的碰撞检查算法十分必要。作者设计的快速算法快速有效 ,效果良好     

基于离散点距离的三维线缆干涉检测算法

针对CREO三维线缆具有柔性可随意变形特性而引起难以进行干涉检测的问题,提出基于离散点距离的三维线缆干涉检测算法。该算法通过线缆中心线动态离散点对三维线缆进行表达,分析结构件的空间位置关系,利用线缆与线缆、线缆与结构件之间的空间位置关系进行干涉检测,实现了对三维线缆进行快速干涉检测的目的。最后在Visual Studio 2010与CREO 平台上采用C++语言和TOOLKIT工具对所提算法进行了验证。结果表明该算法具有较好的快速性与准确性,可以满足工程实际需求。     

超燃燃烧室内流场数值模拟研究

对超燃燃烧室的高速流动与燃烧的耦合流场进行了一维和三维数值模拟,揭示了其流场的本质和各个参数的关系。首先阐述了超燃燃烧室一维流动特性,然后分析了一维流动模型,获得了芯流面积的计算公式。将一维流动模型应用到实际超燃燃烧室中,与试验数据对比,误差小于5％,并且选出了最优模型。由于一维模型仅能模拟轴向的一维参数变化规律,不能...     

基于电子技术虚拟实验平台的实验教学实践

阐述了电子实验教学方式改革和教学手段现代化的思路,介绍了基于虚拟仪器技术的综合实验平台和虚拟电子实验环境的建设,及其在电子实验教学内容和方式改革中的应用.     

将岗位标准嵌入工艺流程的实践

分析岗位标准对工艺质量的影响,运用标准化信息管理系统与三维工艺规划系统相集成的技术手段,提出将岗位标准嵌入工艺设计流程的方法,举例说明此种新方法对于有效增强岗位标准的可执行性。     

损伤形式对三维编织复合材料细观结构和弯曲性能的影响

通过分析损伤前后三维编织复合材料细观结构的变化,建立了剩余纱线长度的计算公式.对损伤前后三维编织复合材料试件进行了三点弯曲实验,分析了材料弯曲强度和弯曲弹性模量的变化规律和失效形式.主要讨论了2种编织角和4种损伤方案,包括沿宽度方向单边切割、沿宽度方向双边切割、沿厚度方向单边切割、沿宽度和厚度方向同时切割.实验结果表明,损伤前后的弯曲性能均随编织角的增大而减小;沿宽度方向切割对弯曲性能影响不明显,沿厚度方向切割对弯曲强度和模量影响较大,沿厚度和宽度同时切割的试件力学性能下降最大,接近60%.切割面受拉试件比切割面受压试件的弯曲性能降幅稍有增大.     

企业风险管理成熟度评价（下）

二、企业风险管理成熟度评价模型构建 笔者通过广泛、深入的规范研究和实证研究．充分考虑企业风险管理活动的实际情况．来构建企业风险管理成熟度评价模型。本文建立的企业风险管理成熟度模型为三维模型。第一维是关键风险因素．包含19个企业核心风险因素;第二维是风险管理要素．包含3个风险管理能力要素（制度管理、过程管理和人员管理）;第三维是成熟度等级,包含5个风险管理成熟度等级（初始级、可重复级、已管理级、精确管理级和优化级）。     

基于系统方法论的标准实施系统模型构建与结构研究

从标准实施的内涵、作用和基本形式出发,将标准实施活动视为一个系统整体,尝试用系统方法论对标准实施活动进行模型构建和研究,探讨标准实施工作的宏观管理、标准实施问题分析与研究的思路,探索标准实施系统分析和应用的技术框架体系。     

基于场景模型的视频无线信道鲁棒传输

根据无线信道的特点，提出了一种基于场景统计模型的联合信源信道编码和网络拥塞控制的多媒体鲁棒传输系统。首先进行场景统计模型和特性分析，采用MPEG-4分级编码将所有的层划分成几类，接着由码流对网络拥塞和重建视频质量的影响将其分成两个传输优先级队列。在传输过程中，依据信道误码率和网络丢包率进行自适应的信源不同保护等级编码和网络拥塞控制策略。试验数据表明，本方案与以前文献中提出的IPB等方案相比，能够明显的提高重建视频质量。     

基于深度强化学习的机器人推拨优化装箱问题研究

三维装箱问题是指在满足容积限制、稳定性限制等条件下,将一定数量的物体放入较大容量的箱子中并使空间利用率最大的组合优化问题.三维装箱问题是典型的NP完全问题,通常采用启发式算法规划物体放置的位姿.在使用机器人完成装箱任务时,还要额外考虑机器人操作限制,如机械臂或末端执行器与物体或箱子之间的碰撞、机械臂运动轨迹的规划等,使得部分最优位姿不可行,只能将物体从更高处落下或者将物体放在最优位姿的附近.机器人在抓取、识别和放置时的不确定性也会导致最终放置位置与规划产生偏差.因此,本文提出基于深度强化学习的机器人三维装箱推拨优化方法,以最小化包装箱中物体放置位置的启发式算法分数为目标,通过推拨动作对于已放置的物体位置进行调整、归集,将物体朝角落中压缩,以腾出更多空间,提高装箱空间利用率,减小由于机器人操作不确定性对装箱结果的影响.