简介:针对大型设备故障诊断中特征量表现出来的不确定性和非精确性,提出了一种基于灰色关联理论来获取基本概率测度(BPA)的方法。该方法确定各故障特征量的参考样本,然后根据灰色相关性理论求得待诊断样本的相关系数,所取得的相关系数进行归一化处理即得到BPA值,经过Dempster多源组合规则进行多证据融合,得到最后的诊断结果。将所提方法用于电机转子故障诊断,实验结果表明该方法有效。
简介:从经典的最短路径算法——-Dijkstra算法入手,针对同一算法,分别采用三种不同的存储结构存储临时标号节点,通过对无序结构、桶结构、堆结构存储的分析与比较,提出基于堆结构的Dijkstra算法的效率高于其他两种算法,特别适合于大规模网络。
简介:针对无线可充电传感器网络中充电车充电路径求解的复杂问题,提出了一种改进的蛙跳算法对充电路径进行优化。建立移动充电车对网络节点的充电模型,引入精英策略对蛙跳算法进行改进,解决充电车的充电路径优化和能量利用率最大化问题。仿真结果表明:通过该算法优化,能够有效寻找到一条最优路径,同时提高了充电车的电池能量利用率。
简介:在借鉴现有界面设计的理论基础上,结合对优秀案例的分析,总结了在多终端的背景下,塑造视觉上一致、简约同时富有特点的品牌界面形象。提出了在众多限制因素下营造沉浸式的人机交互界面的设计路径,通过实现有用易用的功能,运用多通道动态化的交互技术,用"叙事化"的手段对界面进行创造性的艺术化"生产",增强用户的参与感、体验感和沉浸感。
简介:利用刚体动力学和多项式插值方法建立了6自由度机器人运动最佳路径的数学模型,从机器人做功与精确定位角度建立了目标函数,并针对不同约束给出相应算法。在模型中将机器人运动所耗能量与运动路径很好地结合在一起,精确地刻画了机器人的运动轨迹。
基于灰色关联证据的多源故障信息融合方法及其应用
最短路径算法效率研究
无线可充电传感器网络充电路径优化
多终端背景下营造沉浸式的人机界面路径
基于能量与精确定位下机器人运动最佳路径的研究