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基于改进蚁狮算法的广义预测控制对T_S模糊模型的控制研究_张文彬

针对广义预测控制(GPC)参数设定问题,提出一种改进的蚁狮算法(IALO)应用于广义预测控制进行参数优化,并将提出的方法对Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型进行控制,取得良好的效果。对智能材料中广泛存在的迟滞非线性特点用T-S模糊模型进行了建模。对于传统蚁狮算法存在的收敛速度慢,易陷入局部最优解的问题进行改进,并用测试函数来验证改进方法的有效性。最后将改进后的蚁狮算法同GPC相结合,对所建立的T-S模糊模型进行控制,结果表明所提出方法的有效性。

  • 2021-06-17
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工业互联网标识解析 VAA编码导则

工业互联网标识解析体系是工业互联网网络体系的重要组成部分,是支撑工业互联网互联互通的神经中枢。目前全球范围内已存在Handle、OID等多种高速创新发展的标识体系,分布式身份等新型标识体系不断涌现。我国工业互联网标识解析体系建设采用融合技术路线,兼容VAA、BID、GS1、Handle、OID、Ecode等多种国际主流标识体系。

  • 2021-12-10
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01005电阻元件回流焊接工艺_2020-11-21

电阻元件的电阻值大小一般与温度,材料,长度,还有横截面积有关,衡量电阻受温度影响大小的物理量是温度系数,其定义为温度每升高1℃时电阻值发生变化的百分数。电阻的主要物理特征是变电能为热能,也可说它是一个耗能元件,电流经过它就产生内能

  • 2021-12-17
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中国信通院:物联网白皮书(2020)

随着物联网被明确定位为我国新型基础设施的重要组成部分,成为支撑数字经济发展的关键基础设施,其面临的碎片化、安全风险、成本高必将成为未来规模化发展的关键难题。 本白皮书从用户侧和供给侧出发,分析物联网三大核心问题的需求,总结问题涉及关键环节的发展现状及问题,给出针对性策略建议。

  • 2021-03-16
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基于协作反馈控制算法的车联网行车安全动态强化模型_黄辰

针对车联网(IoV)环境下,单车的信息采集和处理能力不足以满足时间敏感的行车安全应用需求,需要通过多车协作增强车间信息共享和信道接入能力等问题,提出一种基于协作反馈控制算法的行车安全动态强化模型。首先,提出虚拟车队协作模型,提升交通信息的采集精度,扩大采集范围,建立车间的稳定协作关系,在形成协作虚拟车队的同时降低信道拥塞;然后,实现一个针对消息传输和驾驶控制的联合优化模型,通过异构交通数据的深度融合最大化IoV的安全效用;最后,在对车流量时空变化进行预测的基础上,提出自适应的反馈控制模型实时调整驾驶安全策略。仿真结果表明,所提出的行车安全动态强化模型在各种车流分布模型下,均能够取得良好的性能指标,可以有效支持驾驶辅助控制系统,在保障行车安全的同时降低信道拥塞。

  • 2021-06-16
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动态扩展蚁巢模型的通航报告位置预测算法_王鹏

为满足我国通用航空器动态预测的迫切需求,提出了动态扩展蚁巢模型的通航报告位置预测算法。该算法根据错误报告点预测信息动态扩展新蚁巢,根据蚁巢间的相互排斥性将扩展的新蚁巢与临近蚁巢间的路径点添加到路径禁忌区,从而减少路径点选择范围,降低迭代次数及收敛于局部最优解的概率,在提高算法正确率的同时兼顾搜索效率。仿真实验表明该算法能够满足通用航空器动态预测的业务需求,为保障通用航空器安全飞行提供技术参考。

  • 2021-06-17
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考虑质量预测的前摄调度问题模型与算法_陆志强

为有效描述装配人员水平、工件质量等因素对飞机装配作业质量的影响,并为飞机装配过程建立合理的前摄调度计划,提出支持向量回归(SVR)预测模型和两阶段循环迭代搜索算法.采集相关历史质量数据,以装配人员水平和工件质量等数据为输入,作业质量为输出训练SVR预测模型.基于已训练的SVR预测模型,采用基于作业列表禁忌搜索框架对作业列表进行邻域搜索,并通过内嵌人员分配搜索模块的串行调度实现人员配置的优化.数值实验结果表明:采用SVR预测模型求得的作业质量预测值相较实测值的误差能够控制在5%以内,预测精度最高达到97.38%;两阶段循环迭代搜索算法求解所得模板计划与CPLEX偏差均值保持在9.99%~27.54%,与其他前摄调度生成方法相比偏差最小;在不确定性环境中,右移算法在两阶段循环迭代搜索算法所得模板计划中能取得最优或次优的平均装配工期和平均计划偏差. SVR预测模型能够对飞机装配作业质量进行有效预测,而两阶段循环迭代搜索算法则能满足构建飞机装配前摄调度计划的需求.

  • 2021-06-17
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物联网在智能办公自动化中的应用

COVID-19大流行以以前难以想象的方式改变了商业。虽然世界各地的许多员工仍在远程工作,我们开始返回现场工作,但办公室生活将大不相同。许多企业求助于智能办公自动化等技术,这些技术利用物联网(IoT)来提高工作场所的安全性并降低成本,同时公司也在重建因疫情而损失的收入。

  • 2021-04-25
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