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题名多型号汽车生产项目的资源优化配置技术研究
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作者
韩毅
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机构
长安大学汽车学院车辆工程系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第32期230-232,共3页
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基金
高等院校博士学科点专项科研基金(No.2005071002)。~~
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文摘
针对多型号汽车项目资源配置的特点,提出了一种以模糊优选与动态规划思想为理论基础,融合决策过程定性与定量指标的资源优化配置方案制定方法。该方法中,通过两级模糊优选模型综合计算定性与定量指标的平均相对优属度,采用决策序列相对优属度总和最大法求解最优化资源配置方案;最后,使用某汽车企业的多型号项目进行了实例仿真,验证了方法的有效性。
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关键词
资源配置
汽车项目
模糊优选
动态规划
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Keywords
resource allocation
auto project
fuzzy optimization dynamic program
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于HCS12单片机的智能寻迹模型车的设计与实现
被引量：42
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作者
韩毅
杨天
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机构
长安大学汽车学院车辆工程系
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2008年第18期4736-4739,共4页
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基金
长安大学校青年基金项目(06Z15)
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文摘
设计并实现了一种基于HCS12单片机的智能寻迹模型车系统。采用飞思卡尔公司HCS12系列16位单片机MC9SDG128作为核心控制单元,使用CCD摄像头采集路面信息。通过对检测图像的分析和计算,自动控制舵机转向,并对直流驱动电机进行PID调速控制,从而实现智能车快速稳定的寻黑线行驶。
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关键词
智能车
HCS12单片机
路径识别
PID控制
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Keywords
intelligent car
HCS12 single-chip microcomputer
lane detection
PID control
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分类号
TP368.1
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名一种用于道路障碍物识别的激光点云聚类算法
被引量：9
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作者
张名芳
刘新雨
付锐
蒋拯民
李星星
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机构
长安大学汽车学院交通运输系
长安大学汽车学院车辆工程系
长安大学汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室
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出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第9期1186-1192,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(No.51178053
No.61374196)
+5 种基金
"十二五"国家科技支撑计划项目(No.2014BAG01B05)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(No.310822161009
No.310822171118
No.310822172001)
教育部长江学者和创新团队发展计划项目(No.IRT1286)
陕西省自然科学基金项目(No.2016JQ5096)资助
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文摘
提出一种适用于道路障碍物识别检测的聚类算法,该算法用来处理各向异性分布的激光点云数据。算法的基本思想是:针对点云空间分布的实时变化,提出在线学习合并阈值的层次聚类算法,以确定聚类数搜索范围上界和初始聚类中心的待选点集;然后提出距离乘积最大化方法,对待选点集进行初始化排序,既结合点云的空间密度分布改善了聚类结果,又克服了传统K-means算法初始聚类中心难确定的问题;最后选取Silhouette和距离评价函数为聚类有效性指标分析算法的聚类效果,确定最佳聚类数。用以上自适应、在线学习的算法对2.5D激光雷达采集的点云数据进行聚类,并与其他两种聚类算法进行实际试验比较发现,本算法可以正确分割大多数空间分布各异且相互连接的障碍物。
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关键词
K-MEANS算法
激光点云
层次聚类
初始聚类中心
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Keywords
K-means algorithm
laser point cloud
hierarchical clustering method
initial cluster centers
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分类号
TN958.98
[电子电信—信号与信息处理]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于信息融合与神经网络的复合振动故障诊断
被引量：5
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作者
陈丁跃
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机构
长安大学汽车学院车辆工程系
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出处
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
2004年第4期290-293,共4页
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文摘
依据复合故障特性 ,提出了一种基于信息融合与神经网络的复合振动故障诊断方法。进行了传感器级的时间跨度的特征融合 ,然后再实行全局的空间跨度的融合。融合过程基于神经网络式特征提取 ,该方法可以在系统状态未知的情况下 ,自适应地融合不同故障测点的信息 ,从而较全面、准确、及时地反映系统的振动故障状态。并以汽车动力系统复合故障的诊断事例详细说明了该方法的具体实现步骤。结果表明 ,经过多故障特征信息融合 ,诊断结论的可信度明显提高 ,不确定性明显减小 ,显示了该诊断方法的有效性。
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关键词
信息融合
神经网络
证据理论
复合振动故障
诊断
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Keywords
information fusion neural networks evidential theory compound vibration fault diagnosis
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于分级模糊优选的大型项目网络计划调整模型
被引量：1
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作者
韩毅
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机构
长安大学汽车学院车辆工程系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第7期283-284,F0003,共3页
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基金
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(2005071002)
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文摘
针对大型复杂项目的运行监控过程,提出一种基于分级模糊优选的进度计划调整模型。以两级模糊单元系统优选理论为基础描述计划调整的分级层次结构,通过指标特征值与混合相对优属度的计算,确定底层网络输入因素的相对优属度。运用语气算子结合决策序列排序,计算各单元输入系统的权重,获得计划调整的最优化方案。对某型汽车装配项目的网络计划进行仿真分析,验证了方法的有效性。
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关键词
分级网络计划
计划调整
模糊优选
项目管理
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Keywords
hierarchical network plan
plan adjustment
fuzzy optimization
project management
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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