摘要：传统暗挖技术存在施工风险大、施工效率低、对周边环境影响大、工程投资大等问题,很难适用于软弱地层或复杂环境下大型地下结构暗挖施工。为解决以上问题,提出一种基于大刚度支护体系的新型暗挖技术。新型暗挖技术利用纵向管幕、顶横梁和中间立柱构筑大刚度支护体系,支护体系各构件通过非开挖方式或者在管幕保护下利用小空间构筑,保证施工安全的同时,防止地层出现较大应力释放,支护体系构筑完成后即可进行大面积暗挖施工。新型暗挖技术工序简单、施工效率高、风险低、对周边环境影响小、工程投资小。数值分析和工程实例验证了新型暗挖技术的可行性和实用性,新技术为大型地下结构暗挖技术提供了新的思路。

摘要：文章设计了一种基于ZigBee的冗余通信电源监控系统,旨在适应通信基站电源设备的特点,提高系统的健壮性和实时监测性能。在硬件结构优化方面,采用了分层监测方法,使用MSP430F149软件对硬件结构和操作功能进行了优化。系统处理器由16位超低功耗单片机控制,具有5种低功耗模式。系统利用视频捕获、核心控制和智能视觉识别等功能,借助ZigBee协议栈和CC2530芯片实现了无线通信,保障企业网络信息的安全传输。在软件运行算法方面,建立了系统设备维护的数学模型,并使用遗传算法对维护系统进行了优化,取得了良好效果。通过实验验证,所设计的系统在信号干扰下表现出优异的硬件性能,且具有较低的异常功率,有效提高了监测系统的可靠性。

摘要：针对监测环境中可能存在易燃、易爆条件,湿度大,灰尘多,监测场所分散,距离较远等特殊问题,通过对比两种不同环境的特点,分析了两种监测环境的平台选择,讨论了苛刻环境监测平台的通信与编码标准,阐述了建立苛刻环境嵌入式智能监测平台的思想,介绍了智能监测平台的设计与实现.

摘要：在煤矿井下、野外露天或环境恶劣的监测现场,使用计算机和数据采集卡来实现监测任务是相当危险和不可靠的。针对监测环境中可能存在易燃易爆条件、湿度大、灰尘多、监测场所分散、距离较远等特殊问题,分析了苛刻监测环境中的平台选择,讨论了监测平台的通信方式和监测数据的压缩编码标准,提出了建立苛刻环境嵌入式智能监测平台的思想,介绍了智能监测平台的设计与实现。

摘要：各类安全攸关系统的可靠运行离不开软件程序的正确执行.程序的演绎验证技术为程序执行的正确性提供高度保障.程序语言种类繁多,且用途覆盖高可靠性场景的新式语言不断涌现,难以为每种语言设计支撑其程序验证任务的整套逻辑规则,并证明其相对于形式语义的可靠性和完备性.语言无关的程序验证技术提供以程序语言的语义为参数的验证过程及其可靠性结果.对每种程序语言,提供其形式语义后可直接获得面向该语言的程序验证过程.提出一种面向大步操作语义的语言无关演绎验证技术,其核心是对不同语言中循环、递归等可导致无界行为的语法结构进行可靠推理的通用方法.特别地,借助大步操作语义的一种函数式形式化提供表达程序中子结构所执行计算的能力,从而允许借助辅助信息对子结构进行推理.证明所提出验证技术的可靠性和相对完备性,通过命令式、函数式语言中的程序验证实例初步评估了该技术的有效性,并在Coq辅助证明工具中形式化了所有理论结果和验证实例,为基于辅助证明工具实现面向大步语义的语言无关程序验证工具提供了基础.

摘要：针对信息化条件下联合作战要素跨域融合、过程耦合铰链、体系能力涌现等典型复杂系统特征,亟需创新认识、研究联合作战的方法,仿真模拟为联合作战模拟与推演、联合作战概念与战法研究、作战方案评估等军事应用提供了科学有力的手段。面向联合作战模拟推演需求,提出了分层解耦的人在回路的模拟推演系统总体架构,设计了分布式可扩展推演引擎,建立了涵盖智能行为的模型体系,可有效支撑基于人在回路的联合作战模拟推演活动。

摘要：外观覆盖件在整个汽车构件中占据非常大的比例,这些覆盖件的生产制造主要采用冲压工艺。实际生产中,针对一些小尺寸且对称性部件需要使用成双冲压技术,科学的工艺设计是关键。文章概述成双冲压工艺,分析了该工艺设计的关键环节和设计框架,并探讨了具体的设计方法,以供相关人员参考学习。

摘要：为满足航天器有效载荷间高速数据多路传输的未来发展需求,该文研究提出了基于SpaceWire的星载数据路由的设计方案。在SpaceWire总线标准网络层分析的基础上,结合虫孔路由原理构建路由器内部结构,提出了采用无阻断交差开关的SpaceWire路由器设计方案。在Simulink环境下建立了路由器仿真模型,并通过BWR解决了虫孔路由阻塞机制带来的刹车问题,使路由器的满负荷通信下的平均丢包率减少了70%。

摘要：针对基于深度强化学习的机械臂轨迹规划方法学习效率较低,规划策略鲁棒性差的问题,提出了一种基于语音奖励函数的机械臂轨迹规划方法,利用语音定义规划任务的不同状态,并采用马尔科夫链对状态进行建模,为轨迹规划提供全局指导,降低深度强化学习优化的盲目性。提出的方法结合了基于语音的全局信息和基于相对距离的局部信息来设计奖励函数,在每个状态根据相对距离与语音指导的契合程度对机械臂进行奖励或惩罚。实验证明,设计的奖励函数能够有效地提升基于深度强化学习的机械臂轨迹规划的鲁棒性和收敛速度。

摘要：高速串行现场总线(controller area network,简称CAN)被广泛部署到机器人通信系统中.而服务机器人任务具有并发性和高实时性的特点,因此,如何根据总线协议规范和应用需求精化设计模型,保证系统设计的正确性和实时性要求,避免设计阶段的漏洞十分必要.针对传统方法的局限性,提出使用形式化方法对基于CAN现场总线型控制系统进行建模分析.首先,对系统进行模型抽象和形式表达;其次进行形式建模和自动验证,在UPPAAL中实现主控制器、关节控制器、收发器、仲裁器和CAN总线的时间自动机模型;最后对机器人通信系统进行正确性验证和实时性分析.实时性分析发现:随着总线上关节节点数的增多,低优先级节点的最坏仲裁时延的增长速率加大.针对这个问题,在形式模型中加入了改进的动态优先级策略.实验结果表明:部署动态优先级策略后不仅减小了低优先级节点的仲裁时延,而且还可以加大CAN总线的节点负载量,为系统设计提供有效的指导和参考.