云制造环境下机床装备资源选择方法

针对云制造环境下机床装备资源具有数量大、异质异构、服务制约因素多等问题，提出了基于多准则决策的机床装备资源选择方法。首先，利用本体论对机床装备资源建模，将物理资源虚拟化封装，实现虚拟资源与物理资源的逻辑映射。进一步地，使用语言变量量化决策者评估信息，采用模糊决策与试验评价实验室（FDEMATEL）和熵值法（EW）相结合的组合赋权法，引入模糊VIKOR（FVIKOR）多属性决策方法对机床装备资源进行综合评估，建立FDEMATEL-EW-FVIKOR的多准则混合决策模型。最后，将该方法应用于某生产制造企业，实验对比决策结果验证了多准则混合决策模型的可行性和有效性。     

比特并行Reed—Solomon编码器的设计

研究高速ＲＳ码编码器设计问题。给出了最优对偶基的计算方法,研究了用对偶基下的ｂｉｔ－ｐａｒａｌｌｅｌ乘法器构成ＲＳ码系统码编码器。编码器可以达到较高的吞吐率。     

BOM的产品层次结构自动生成算法

以数据库技术为基础,本文提出了一种自动生成BOM表的产品装配层次的递归算法。算法简洁、稳定、可靠。     

卫星云图数据的同步技术

卫星云图的帧周期变化,数据是突发性的。为了提取帧同步信号,研制出“定位孔径技术”,可靠地提取帧同步信号。利用孔径技术的子帧保护,应用于实际系统,能连续、稳定、可靠的工作。     

风云二号卫星 CDAS 原始云图解调器

在传统四次方环基础上提出了一种适用于快捕的新方法——四次方环开关法;根据这一原理研制的风云二号ＣＤＡＳ原始云图解调器具有捕获快,捕捉带宽,误码率性能好等特点;经测试及实用证明,此解调器性能优良,完全能满足实际需要。     

结冰风洞中过冷大水滴云雾演化特性数值研究

为明晰结冰风洞中过冷大水滴（SLD）云雾演化特性,发展了基于欧拉法的SLD液滴运动、传热和传质耦合计算方法,针对3 m×2 m结冰风洞主试验段水平收缩构型,分析了SLD云雾沉降收缩特性、动量平衡特性和热平衡特性,探索了液滴变形破碎的影响,评估了构型出口处SLD液滴动量平衡和热平衡状态。研究结果表明：直径超过250 μm的SLD液滴在构型内会发生显著形变,液滴尺寸越大则变形程度越强,尤其在160 m/s工况下,当液滴直径超过750 μm后,SLD液滴甚至会发生破碎;液滴变形破碎效应会增大液滴加速度和液滴温度下降率,促使SLD液滴趋近动量平衡和热平衡状态;SLD云雾（最大液滴直径小于1 000 μm）在构型出口处会出现显著的粒径浓度分层、动量分层和热分层现象,其中直径小于100 μm的小尺寸液滴速度快、温度低且不断凝结,趋于平衡态,但直径超过500 μm的大尺寸SLD液滴速度慢、温度高且不断蒸发,则显著偏离平衡态;增大试验段气流速度尽管会减弱SLD云雾粒径浓度分层程度,但会增强动量分层和热分层程度,尤其在160 m/s工况下,SLD云雾会均匀分布在构型出口中心区域内（-0.75 m < Y < 0.75 m且-0.5 m < Z < 0.5 m）,与其平衡态间的最大速度差和温度差将分别超过18 m/s和20℃。     

基于云平台的电机设备远程运维系统设计

针对电机设备远程运维需求,在分析电机设备远程运维优势的基础上,设计了基于云平台的电机设备远程运维系统。对远程运维系统的架构和主要功能进行了详细阐述。电机设备远程运维系统可降低设备售后成本、提高售后服务质量,进而改进设备质量;同时也可降低用户停机、维修时间,极大地提高用户生产效率。     

基于超网格的重叠网格守恒插值方法

保证重叠网格边界数据插值的守恒性是计算流体力学面临的一大难题。基于超网格方法与格心格式有限体积法,发展了一种新型混合重叠网格守恒插值方法。详细研究了用网格切割技术在重叠网格边界构造局部超网格,用网格求交算法合理地扩大贡献单元模板,建立了一种适用于任意网格类型的隐式并行重叠网格守恒插值方法,以超网格为媒介可实现重叠网格二阶精度的守恒插值。数值结果表明,本文方法对二阶分布的流场变量具有严格的守恒性,相比三线性插值方法和逆向距离权插值方法,本文方法减小了数值误差,提高了重叠网格边界的插值精度,加快了计算收敛速度,改善了重叠区域网格尺度相差较大时流场的光滑性和连续性。     

基于云映射的多粒度语义决策属性识别

异类多传感器多属性目标识别中的描述性语义和决策属性信息无法直接进行识别判定,为此基于粒层转化的思想,提出了一种语义和决策属性识别方法。首先构造云映射函数,将语义和决策属性粒层统一到区间粒层,再根据灰色关联的思想计算区间化后的语义和决策属性信息与数据库之间的区间关联度,实现了不等粒层属性的粒度计算,最后采用证据推理进行了识别判定。结合语义和决策属性识别算例及对比分析,验证了所提出方法在异类数据模糊转化处理和识别上的有效性。     

矩的显式积分算法研究与应用

矩的求解通常被用于求解有限元、体积、惯性矩等问题中.基于矩的叠加性,首先给出了在三维空间中计算域的离散方式,并推导了矩的显式积分公式,随后将其推广到n维空间中,该表达式易于在计算机上实现;设计了矩的并行计算算法,并通过Fortran和Python混编的方式,实现了矩的并行计算;对多重精度下的样例数据给出了一个算例,实现了零阶矩和二阶矩的计算,并和串行算法、逐次降维算法作出比较,进行了效率分析和误差分析.结果显示,矩的显式积分并行计算算法易于程序实现,并且在效率上高于串行算法,能够很容易推广到高维空间,该算法具有高度可并行性,误差主要来自计算域离散.