November1989 November1989
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20140531-02_[控制]机器人控制包括路径规划和通过障碍物的调试 作业内容有两个,第一个是群体机器人寻找目标,例如在设计的一个地图中设置几个坐标点,然后一定数量的机器人在不知道地图是什么样子的情况下,通过移动,并四处探测,当发现目标点时,就可以通知身边的机器人。第二个作业是具体到单个机器人如何通过障碍,其中包括simulink的PID控制。 这两个部分,老师都已经把主要程序都提供了,包括怎样设置坐标点,怎样画地图,机器人如何获得周围的数据,如何联系身边的机器人等等,需要设计的部分就是逻辑控制,比如机器人发现身边有障碍物时,该怎么移动来避免碰撞,怎样可以更快的找到目标点等等,至于如何实现机器人移动,这些都已经编好了,第二个作业的simulink老师也给了,需要调试。这是第一个作业的图,红色的点就是目标点,蓝色的点是散布出去的机器人,现有的程序是可以实现上面这个图的,也可以修改参数来进行更改,而且很方便,但是需要做到就是设计fsa策略,就是说设计这些蓝色的点如何移动可以更快地找到目标点,并且这些机器人之间是可以探测到身边一定范围内的数据的,比如是否有障碍物,是否有目标点,以及探测范围内的其他机器人的数据。目前程序里面只有一个样板,机器人随机移动,即使检测到障碍物也不躲避,作业内容就是设计机器人是否可以用一些其他的移动方式,并且有效联系身边机器人,以及躲避障碍物这是第二个部分的内容,具体到单个飞行器的移动。如图设计的障碍物,让飞行器可以顺利通过就算成果,程序也包含了具体障碍物的绘制,飞行器以及运动的设计,但是需要设计飞行路径以及要通过pid调试使得飞行器顺利通过所有障碍物,其中pid调试所需要的simulink的模型也搭建好了,需要修改参数进行调试 这个作业内容很开放,不一定要遵循现有的理论去做复杂的设计,重点是自己如何去尝试和调试,并且发现了什么。 由于这个作业是几个星期的选修课,并且是对所有工程类的学生开放,甚至之前都没有要求必须会matlab才能选,所以老师考虑这个,把程序主体写好,所以难度降低了许多,第一个二维的部分相对简单,第二个也许要多花一点时间。 我所提供的材料,课件是最重要的,它不但包含了课程内容,而且将作业具体要求以及怎么做,包括程序里面的内容也都做了介绍,所以做之前必须先看课件 最后需要一个6页的报告,主要就是讲所做的内容进行简单的介绍,包括自己的发现,总结和不足等等,用插图和一些重要的程序进行说明
20140530-企_[图像]软件+硬件实现织物表面纹理检测 [基本要求]: 连续运转,实时监控,包括设备,不仅仅是软件。我们有125台织机要做这个检测,最好要有一个集中控制的电脑。每台布宽不一样,有时候还会换型,布的幅宽会变。控制部分要一个停机信号,可以做出报表 哪个位置有出现疵点,什么类型的疵点,如果能实现的话最好。机器出布速率稳定。这边ERP有接口。这边用的是,用友的ERP。还有,探头的焦距,你们也要考虑 我们这边空间很拥挤。可能需要去现场拍照,实验拍照探头性能。[具体细节]: 1 目的 对公司生产的纱线、织物进行质量判定和定等。 2 适用范围 适用于公司生产的纱线、织物。 3 职责 3.1 生技部负责制订纱线及织物的技术要求。 3.2 物检室负责纱线及织物的内在质量检验和判定。 3.3 纺丝部负责生产过程中纱线的内在质量控制、抽检,以及外观指标的检验。 3.4 织造部负责半成品织物的外观检验和质量控制。 3.5 后加工及仓库负责成品织物的外观检验和最终定等。 4 技术要求及质量评定 4.1 半成品纱线及织物的技术要求分为内在质量和外观质量,具体见4.2、4.3执行。 4.1.1纱线的内在质量考核项包括纤度、伸长率、拉力、收缩率、宽厚度等。其中纤度、伸长率、拉力、收缩率、宽厚度作为质量评定的基本项,其它作为选择项。在基本项单项合格率大于80%的前提下,根据其外观质量情况分为合格和不合格两个等级。 4.1.2织物的内在质量考核项包括经纬密度、布身重量、断裂强力、断裂伸长率、热收缩率和含油量,在考核项全部达到设定要求的前提下,根据其织造外观质量情况分为A、B、C和等外四个等级,内在质量考核项不符合要求则无论外观如何都定为等外品。 4.1.3后加工及仓库外观检验员根据织物原始记录及验修要求修补疵点,验修完成后,结合织物内在质量指标,对织物进行定级。 4.2 内在质量评定 4.2.1内在质量指标分批检验,按批评定。半成品纱线以同线同时间落筒的纱线为一个批次进行评定,成品布卷的质量以卷为单位评定。 4.2.2内在质量全部达到要求时为合格;如有项目达不到要求时,允许从该批产品中加倍抽样复检不合格项,若复检达到要求则判该批产品内在质量为合格,否则为不合格。 4.2.3内在质量的技术要求见‘经纱质量内控指标’(附录一)、‘织物质量内控指标’(附录二),其标准值为生产控制性指标,对于合同另有要求的,则以合同规定作为考核指标。 4.3 外观质量评定 纱线及织物外观质量逐卷检验,按卷评定;复合底布外观质量指标分批检验,按批评定。 4.3.1纱线外观评定标准 纱线端面平整、均匀,成形良好;无油污、无毛丝、无色差;纱筒内无断头,纬纱筒子100%有纱尾且尾巴长度不小于250px,每筒重量不小于3Kg。 4.3.2织物外观评定标准 4.3.2.1 疵点 a 织物疵点定义 序号 疵点名称 定 义 1 断纱 在织物某处或经向或纬向缺一根纱。断缺长度小于织物幅宽长度 2 缺纬 织物某处整个幅宽内少一根纱 3 缺经 在某处经向缺一根纱(长度大于织物幅宽长度) 4 浮纱 经纬纱没按规律正确交织形成松散状 5 稀路 织物在10厘米内不连续缺纱≥2根,织物在某处连续缺纱≥2根 6 豁边、边不良 织边不正常,形成松、散、烂状 7 破洞 织物某处经纬纱同时断纱≥2根,形成破损面积≥0.2 cm2 (破口长度≥ 12.5px) 8 杂物 生产过程中形成的纱线粗节点和其它硬质异物 b 疵点分类 缺 陷 名 称 轻缺陷(次要疵点) 重缺陷(主要疵点) 1 断纱    1 浮纱多于2根 ( 相邻 ) 2 缺纬 2 稀路:10 cm内缺少2根以上纱 ( 不相邻 ) 3 缺经 ( 包括错筘 ) 3 松边长度大于5000px、散边、烂边 4 浮纱少于2根(75px以内) 4 破洞口长度≥ 12.5px 5 边松(1250px以内) 5 硬质异物、粗节点≥ 12.5px 6 破口小于 12.5px长的破洞 7 250px内不相邻缺少2根纱的稀路 8 杂物( 软质、粗节点≤12.5px ) 4.3.2.2地毯底布、草坪底布、复合底布外观评定标准 等级 序号 说 明 A 1 断、缺纬总数小于60并且任何100m内不允许超过6根断、缺纬 2 有少量的单根双经、单根双纬、单根缺经 3 有25px以下的密路(大于正常纬密的20%)存在,不允许有稀路(缺一根以上纬纱) 4 布卷端面整齐,边差不大于50px 5 幅宽不允许负偏差 6 布面平整、张力均匀(纵、横向无折皱) 7 布面清洁无油污,卷长大于800m 8 允许有相邻三根以下,长度小于500px的浮经纱(需修补) 9 纬纱密度均匀 10 布边不允许有散边 11 不允许有毛边 B 1 断、缺纬数为60~120根,并且任何100m内不超过12根 2 允许有75px以下的密路存在,稀路不大于3处(需修补) 3 修补过相邻3根经以下,长度在20~1000px的浮经纱和相邻4~5根,长度小于500px的浮经纱 4 有轻量纵、横向折皱(无折叠产生) 5 全幅斜纬小于250px 6 幅宽负偏差不大于25px(包括紧纬纱造成的幅窄) 7 允许有1处2500px以下的散边(需烫结) C 1 断、缺纬数超过120根,并且任何100m内断、缺纬超过12根 2 有125px以下的密路存在,稀路多于3处(需修补) 3 修补过相邻4~5根,长度在20~1000px的浮经纱 4 有轻量(累计面积40平方厘米以下)油渍存在 5 有75px以内250px长破边存在,但边要成形 6 幅宽负偏差不大于50px(包括紧纬纱造成的幅窄) 7 允许有2处不连续7500px以下的散边(需烫结) 等外 1 内在质量考核项不符合要求 2 有严重纵、横向折皱(大面积产生折叠) 3 拼接布卷(由200米以下布卷相接) 注:(1)距布边125px以内的小断纬不用修补,也不计考核数,但要在质量报告中记录。 (2)高纬密品种,半幅以内的断纬可不修补,但要统计数量,并做为定等依据。 (3)修断纬针距为2~3经,针线平整。 (4)裂纬造成的粗节必须挑出,稀疏处刮匀。 (5)紧纬若不影响幅宽,允许存在。 4.3.2.3 二底布外观评定标准 等级 序号 说 明 A 1 布面张力均匀,内在质量(考核项)符合设定要求 2 整卷布中无稀路(相邻缺纬≥2根) 3 单组缺经(一组为二根经纱)长度不大于2500px/处(浮经要修剪掉) 4 断、缺纬总数不超过30根/800m。任何5千纬内断纬不超过2根 5 布卷端面基本平齐,偏差控制在75px以内 6 拉毛均匀,毛感效果好 7 卷长大于500m C 1 单组缺经(浮纱)大于2500px/处 2 粗节面积超过幅宽×125px 3 卷长少于500m 等外品 1 内在质量(考核项)不符合设定要求 2 卷长少于200m 其它发生该列严重疵点必须割掉(落布) 1 缺经(浮纱)二组以上(不含二组)浮纱面大于2×50px 2 整幅稀路(相邻缺纬≥2根) 3 有较大面积油污 4 拉毛过度造成破洞 4.3.2.4 土工布外观评定标准 等级 序号 说 明 合格品 1 在一卷土工布上允许轻缺陷存在10个(处)/100m 2 在一卷土工布上最多有2个接缝。拼接段长要大于30m 3 布卷总长度比定长值增加0.5 ~ 1m。有接缝时增加1~1.5m 其它 在一卷土工布上不允许有任何重缺陷存在(遇重缺陷一律割除) 不合格品 1 内在质量(物理性能)的考核项不符合要求 2 在一卷(200~300m)中轻缺陷超过10个/100m 3 长度小于30m的多段拼接布 其它 1 重卷、定等后的小卷应用胶带缠紧,以保证在贮存、发运过程中不散卷 2 产品发运前后加工应及时修剪卷端毛纱,使卷端整齐、美观 5 相关文件 5.1 《聚丙烯底基布》企业标准 Q/321081 WBA003—2013 5.2 《裂膜丝机织土工布》企业标准 Q/321081 WBA001—2013 6 记录 6.1 附录一 《经纱质量内控指标》 RD206.01-1 6.2 附录二 《织物质量内控指标》 RD206.02-1 7 本标准由生产技术部编制
20140324-04_[优化]遗传算法在车间布局优化中的应用研究 《遗传算法在车间布局优化中的应用研究 》 本毕业设计(论文)课题任务的内容和要求   车间设备布局问题是一种组合优化问题,具有非线性等特性。车间设备平面布局问题可抽象为一维布局和二维布局问题。其中,一维布局可被看做单行设备布局问题;二维布局可归结为多行设备布局问题。   具体要求如下:   (1)掌握遗传算法的算法原理,将车间设备简化为数学模型。   (2)建立初始种群,确定适应度函数。   (3)通过选择、交叉等运算,经过多次进化,取得优化解。 3.对本毕业设计(论文)课题成果的要求   (1)完成遗传算法的算法设计。   (2)建立遗传算法模型,进行性能仿真。   (3)对车间实际进行仿真分析,得到优化解。 (4)按照设计的相关规定撰写毕业论文。    [1] 曹战,基于遗传算法的车间设备布局问题的研究[D],大连,大连交通大学硕士学位论文,2007:1-3   [2] 吴鹏,MATLAB高效编程技巧与应用:25个案例分析[M],北京,北京航空航天大学出版社,2010   [3] 龚全胜,李世其,基于遗传算法的制造系统设备布局设计[J],计算机工程与应用,2004,26:202-205   [4] 王定益,王丽亚,一种单元制生产方式设备布局问题的研究方法[J],工业工程与管理,2006,1:10-13   [5] 汪一筇,米智伟,SLP和遗传算法结合在车间设备布局中的应用[J],计算机工程与应用,2010,46(5):211-213
20140318-33_[图像]摄像机图像处理 现设计算法描述如下,用以实现如下功能:识别摄像机视野中的每一块红外灯密集区,并从图中读出各个密集区的几何中心的像素点坐标,输出视野中出现的各个红外灯密集区所对应的物理世界坐标(根据识别结果得到事先标定好的物理世界坐标)和图像中像素坐标对(每幅图像至少4对,至多8对),最后根据摄像机视野的成像中心点的坐标逆投影计算出视野中心点所对应的物理世界中的精确坐标。 算法设计如下: 1.二值化图像,搜索图像中所有的连通域,并逐一求解各连通域质心的像素坐标 2.从所求得的质心像素坐标中的横纵坐标最小的点开始,以某一半径R为领域搜索该领域里出现的连通域质心点的个数(无领域搜索的现成算法就用两点逐一求距离来计算满足距离小于R的点的个数),在开始选取下一个搜选参考点(搜寻领域的中心点)时,最好有优化算法可以排除掉被上一个搜寻参照点搜寻到的质心点,从没有被之前搜寻所圈定的质心点中选取搜寻参照点。此处遍历完成所有密集连通域质心点圈定(相邻距离符合小于R的质心点的归类)。 3.将搜寻到的被圈定好属于同一密集区域的质心点的坐标放入一个N*2数组(N由每一个密集区域质心点个数决定,实验中可能会对这个数目进行调整建议N取5,不足5的部分用0元补齐),将每一块密集区域的质心点坐标构成的数组组合成一个N*2*8的三维数组,数组总共有8页是由摄像机视野事先标定好最多只会有8个密集区域、最少有4个密集区域决定的,不足8个密集区域的部分全部用0元补齐。 4.统计所得三维数组每一页中数组的非零元个数,存入数组K=[x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8]; 5.X1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8即为各红外灯密集区的识别特征值。根据该特征值匹配视野中的红外灯密集区,直接输出物理世界坐标点A、B、C、D、E、F、G、H与摄像机成像平面中各密集区域的几何中心点的像素坐标。比如第三幅图得K=〔4,4,3,3,0,0,0,0〕,输出C、D、G、H的物理世界坐标和其对应的图像中像素坐标。 6.根据射影变换逆变换,所得4——8点的中任取4个点的物理世界坐标与图像中对应的像素坐标对,以及摄像机成像中心点的像素坐标计算摄像机成像中心点对应的物理世界坐标。群文件[附件]:问题描述+算法说明“20140318-33_[图像]摄像机图像处理”
20140321-01_[通信]WSN无线传感器网络能量感知的路由算法 建议详细设计 许多无线传感器网络的能量感知路由算法已被提出在最近几年。这些路由算法可以分为两种。一种是集中式路由算法,该算法应用於优化策略,以找到基於网络的拓扑结构和功率消耗的全局信息的能量平衡路由。另一种是分布式集群路由算法,这组传感器节点到集群和平衡,以延长网络的生命周期由簇头选择策略的能耗。 典型的路由算法选择下一跳最近的相邻节点,如( HDP )。由於来自其他节点的路由工作量很高,所以这些接近基站(BS)的节点耗尽电池的速度最快。当无线传感器网络内的这些网桥节点没了电,可能令大部分的节点无法连接到基站。由於连接丢失会影响数据的准确性,应尽量避免。 新的思路是先定义低能量节点,其中,他们均低於40 %,电池电量,每次他们的睡眠时间为2个单位。高能量节点是那些超过40 %的功率。每次他们的睡眠时间为1个单位。有了这个设置,我们预计相邻於基站大部分节点可节省大量的电力,将延长无线传感器网络的寿命。 当源节点(表示为节点A图1 )通过节点Z将数据发送到基站下的正常阶段,在WSN使用最短路径路由数据到基站。当它们完成收集数据和完成路由后,这节点会睡1个单位(初始值10秒)。 随著时间的过去,在WSN节点将可能最终剩余不同的电池电量。当某节点已经处理了它的任务和它的电池电量低於40%(如图1所注释的节点Z )将睡1.5 - 2个时间单位后,如果数据到达节点Y ,而节点Z是睡著了,节点Y会自动传递数据给邻居节点Z。在这个项目中,我们想找出这些2套的睡眠时间适当比例节点(多电池电量节点> 40 %及少电池电量节点<40%),将平衡的延迟和功率消耗,同时在同一时间延长了无线传感器网络的生命周期。 WSN继续用以上的设计运作直到大部分的节点都少於40%的剩余电池。无线传感器网络将所定义的低电池电量值调整到10%,以维持系统的性能。这种设计的优点是,每一个节点可以具有自我控制,使得不会有任何集中式协调。它也将尽量减少网络洪水的可能性。群文件[附件]:说明文档“20140321-01_[通信]WSN无线传感器网络能量感知的路由算法”
20140320-24_[预测]GARCH类模型求极大似然估计 我想做的是对一个模型求极大似然估计,模型的是在GARCH类模型基础上进行的变形,可以得到条件方程和方差方程,也求出联合密度函数,现在的问题是如何对这个联合密度函数进行最大值分析求得未知参数,不知道我说明白了没有,不知道这种任务对你们来说难不难。 有外文文献,我主要是想模仿这篇文章,利用其模型运用中国的数据做一遍,我可以把外文文献以及我翻译过来的中文给你们。其实我更想知道是怎么做出来的,因为这个涉及到我的博士科研基金和未来的毕业论文,ps:(本文是中南财大博一统计学学生) 我已经求出了了模型的联合密度函数,咋么样才能得到其极大似然估计的参数值呢?我问了下我老师,他说powell算法可以,但是我研究了下,发现好像其不能得到系数的显著性情况,请问下您这个算法可以进行极大似然估计吗。可以得到参数的t值吗? 任务说明: 你好: 这篇文章我存在的问题有两大类如如何模型的参数估计以及如何进行模拟,具体到论文中有如下几个: 1、如何运用最大似然法估计出“收益-RV”双变量模型的系数 (如HAR模型和成分模型) 2、在求出了后,如何对收益和RV的动态性进行模拟(N次),进而求得到未知的 3、如何对EGARCH模型在预测期限k下进行N此模拟,求得每次的波动率的预测值 4、在运用统计检验来对模型的预测结果进行比较时,如何根据模型在全样本下的参数估计量用模拟的方法来生成300个样本数据。 参考文献: 《高频测度的波动率可以特高收益分布的预测》 群文件[附件]:说明文档+文献+翻译 “20140320-24_[预测]GARCH类模型求极大似然估计”
20140320-23_[规划]排课问题多目标的组合规划问题 排课的求解目标 排课问题实质上是一个多目标的组合规划问题,对组合规划问题如果想 找到最优解,必须有相应的约束条件来实现。可是,对于部分属于人文范畴 的排课问题,不可能找到充足的约束条件,而且由于课表方案优劣差异的融 合,能够找到的解将不可避免的是一个解集合,这个集合中所有解都是可行 的。 因此,我们放弃了寻求“绝对最优”的企图,除了基本的“教师、班级、 教室在任意时间的安排只能出现一次”的硬约束条件外,课表能够满足人工 排课中的“合理、实用、有特色”的要求,就认为被安排的课表是可行的并 且相对占优的。无任何硬性冲突的课表,是我们进行排课的基本要求,也是 课表的最低限度。而一套可行课表在整体上表现出来的指标,是我们衡量课 表优劣判断的依据。 根据以上的分析,以及人工排课的过程,我们可以确定用计算机系统来 编排课表的目标。 课表中没有硬性冲突,是可行的。它表示课表必须符合硬约束条件,没 有无法执行的冲突,例如,一个教室不能在同一个时间安排两门不同的课程, 或者同一位教师在同一时间不能上两门不同的课程等。它是课表应遵守的硬 约束条件,也是现实中衡量课表是否可行的标准之一。 延边大学工学硕士学位论文 课表具有较高的质量。一套高质量的课表,在时间、教室资源、课程安 排等很多方面都应该做到科学的安排,并且应该具有人性化的考虑。 课表问题的难点在于如何保证课表在时间的分配上符合一切共性和个性 要求,质量过关,没有违法规则的地方,在此基础上,所有的课程都能够安 排合适的时间和教室,使排课方案在各个目标上尽量达到全局最优。 硬约束条件: (1)在同一时间同一班级不能上两门不同的课程。 (2)在同一时间同一教师不能教授两门不同的课程。 (3)在同一时间同一教室不能安排两门不同的课程。 (4)教室容量必须如大于或等于实际上课人数。 软约束条件: ()l班级课程表在星期上尽量分布均匀。 (2)一周的课表中每个上课时间都有一定的优度。 心3)对于一门课程一周上多次情况,考虑上课时间尽量分 隔。 (4)相邻上课地点尽可能距离较近,等等。 2排课问题的求解方案 根据确立的排课目标和建立的数学模型,我们把排课问题的求解过程分 为两个部分来进行,第一部分是根据教学任务书将无序的原始数据(教学任 务)进行随机可行排课操作,生成有序的最终数据(课表);第二部分是应 用遗传算法对产生的随机可行排课方案进行“全局优化”。 随机求解排课方案过程,以开课计划为主线,将开课任务书中的教师、 班级、课程作为一个整体绑定,我们定义这个整体为班级元组。即一个班级 元组包含三个元素:教师、班级、课程。把教学任务书中的每门课程随机分 配时间和教室,生成可行排课课表。再应用遗传操作对产生的随机可行方案 进行全局优化。由于遗传算法在求解组合优化问题中表现出来的智能性、并 行性、和鲁棒性,而且遗传操作简单,用来求解有约束的、模糊多目标的排 课问题是十分适宜的。根据遗传算法的一般结构,拟进行以下工作: ()l对排课问题进行编码,以基因和染色体的方式来表示排课问题中的各 个变量。进行复制、交叉、变异的遗传操作算子的设计。 (2)计算适应度函数。用适应度函数来判定课表方案的优劣,使之收敛于 一个全局最优解。 (3)排课算法的作用就是将无序的原始数据进行一系列的操作,将时间因 素和教室因素加入到教学任务中去,从而生成有效的课表。 群文件[附件]:数据+说明文档“20140320-23_[规划]排课问题多目标的组合规划问题”
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