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本發(fā)明公開了一種多徑網(wǎng)絡(luò)中基于鏈路時(shí)延控制的軟負(fù)載均衡 方法。在此算法模型中，決定流量的最佳路徑分配時(shí)，同時(shí)考慮了傳 播時(shí)延和鏈路帶寬，在無(wú)額外開銷的基礎(chǔ)上，一方面，可以實(shí)現(xiàn)最小 化最大鏈路端到端時(shí)延，減小接收端數(shù)據(jù)包重排序的等待時(shí)延；另一 方面，可以使各條鏈路的端到端時(shí)延差最小，因此減小了數(shù)據(jù)包時(shí)延 抖動(dòng)，降低了數(shù)據(jù)包進(jìn)行重排序的風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)包進(jìn)行重排序的風(fēng)險(xiǎn)越 低、等待時(shí)延越小，數(shù)據(jù)包重排序進(jìn)程帶來的時(shí)延越小。因此，本發(fā) 明提出的算法模型不僅能減小端到端時(shí)延，還能減小數(shù)據(jù)包重排序進(jìn) 程的時(shí)延，進(jìn)而使得成功傳輸一個(gè)數(shù)據(jù)包的時(shí)延減小，優(yōu)化多徑網(wǎng)絡(luò) 整體的吞吐量。

該項(xiàng)目是863計(jì)劃項(xiàng)目，現(xiàn)處于實(shí)驗(yàn)室研究階段。項(xiàng)目成果受專利保護(hù)。 1、項(xiàng)目概述 本項(xiàng)目針對(duì)高速公路進(jìn)出城路段交通擁堵嚴(yán)重、事故頻發(fā)，以及高速公路監(jiān)控系統(tǒng)和城市快速路監(jiān)控系統(tǒng)各自為政、協(xié)同性差的普遍現(xiàn)象，構(gòu)建了基于互聯(lián)網(wǎng)的分布式交通特征信息共享平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了不同監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享；借助信息共享平臺(tái)，系統(tǒng)分析了結(jié)合部的動(dòng)態(tài)交通特征，提出了適應(yīng)不同交通條件的短時(shí)交通特征預(yù)測(cè)技術(shù)；采用分層遞階控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的方法，研發(fā)了多匝道的協(xié)同控制系統(tǒng)軟件，并實(shí)現(xiàn)了結(jié)合部道路交通系統(tǒng)的微觀仿真。 2、技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn) 在監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享研究方面，初步建立了交通特征信息共享的平臺(tái)，其中對(duì)異構(gòu)監(jiān)控系統(tǒng)之間交通特征級(jí)信息共享的內(nèi)容和模式進(jìn)行了系統(tǒng)分析，對(duì)異構(gòu)信息進(jìn)行了融合處理，實(shí)現(xiàn)了特征級(jí)信息的發(fā)布。 在短時(shí)交通特征預(yù)測(cè)研究方面，已對(duì)京津塘高速公路及北京市快速環(huán)路監(jiān)控系統(tǒng)的海量交通流實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了特征與關(guān)聯(lián)分析，完成了短時(shí)交通特征的預(yù)測(cè)，并實(shí)現(xiàn)了交通擁擠的預(yù)判。 在結(jié)合部的協(xié)同控制方面，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模和學(xué)習(xí)方法，對(duì)高速公路多匝道控制系統(tǒng)算法進(jìn)行設(shè)計(jì)，并進(jìn)行了控制效果仿真。   3、能為產(chǎn)業(yè)解決的關(guān)鍵技術(shù) （1）基于服務(wù)水平的特征級(jí)交通動(dòng)態(tài)信息融合技術(shù) 針對(duì)目前高速公路和城市快速路監(jiān)控系統(tǒng)所采集的交通流基礎(chǔ)數(shù)據(jù)格式和像素級(jí)融合技術(shù)都有所不同，控制目標(biāo)參數(shù)不統(tǒng)一的現(xiàn)實(shí)情況，項(xiàng)目提出的交通特征信息共享平臺(tái)首先要處理現(xiàn)有高速公路和城市快速路服務(wù)水平判定標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的問題，其次需要解決區(qū)域交通監(jiān)控系統(tǒng)的特征級(jí)數(shù)據(jù)融合問題，尋求基于服務(wù)水平的動(dòng)態(tài)信息融合技術(shù)和方法。 （2）交通特征信息共享平臺(tái)的設(shè)計(jì)技術(shù) 針對(duì)集中式信息共享平臺(tái)投資大、實(shí)施困難的缺點(diǎn)，提出采用成熟的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，以及分布式技術(shù)建立交通信息共享平臺(tái)，為異構(gòu)監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享模式提供了一種新的建設(shè)思路。不需要增加額外的硬件投資、操作方便，就現(xiàn)有的管理體制來說，也容易實(shí)現(xiàn)。 （3）基于關(guān)聯(lián)分析和智能控制技術(shù)的短時(shí)交通特征預(yù)測(cè)模型 將時(shí)間序列理論與關(guān)聯(lián)理論引入交通狀態(tài)分析，并根據(jù)不同交通條件建立的短時(shí)交通預(yù)測(cè)模型，在很大程度上提高了預(yù)測(cè)方法的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和可靠性，有利于預(yù)測(cè)技術(shù)的應(yīng)用和推廣。 （4）高速公路和城市快速路結(jié)合部實(shí)現(xiàn)協(xié)同控制的關(guān)鍵技術(shù) 基于區(qū)域道路交通網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)信息采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)資源的綜合利用與共享，在交通服務(wù)水平判定技術(shù)的支持下，運(yùn)用系統(tǒng)論、控制論的思想以及智能交通系統(tǒng)工程的理論方法，實(shí)現(xiàn)高速公路和城市快速路結(jié)合部的協(xié)同控制。 4、相關(guān)的行業(yè)發(fā)展水平，以及同類技術(shù)產(chǎn)品或成果比較 目前，我國(guó)已建設(shè)的交通信息系統(tǒng)中，各子系統(tǒng)基本上是作為一個(gè)個(gè)分支存在的，不僅子系統(tǒng)自身的數(shù)據(jù)尚未實(shí)現(xiàn)充分融合，集成度很低，而且系統(tǒng)之間存在行政分割問題，異構(gòu)情況嚴(yán)重；在信息共享平臺(tái)設(shè)計(jì)上，大都采用集中式為主，需要新建一個(gè)監(jiān)控總中心，投資大，操作困難。 與本項(xiàng)目所提出的預(yù)測(cè)思路及預(yù)測(cè)方法相比，現(xiàn)有預(yù)測(cè)方法的適用性方面還存在不少缺陷。 目前，我國(guó)高速公路和城市快速路交通控制所采取的區(qū)域控制策略尚未形成較成熟的控制模式，高速公路和城市快速路的協(xié)同控制模式更是處于起步階段，尚未形成成熟的技術(shù)產(chǎn)品。 應(yīng)用范圍： 本課題針對(duì)的主要對(duì)象是高速公路與城市快速路的結(jié)合部，課題研究成果不僅充分利用了現(xiàn)有的道路監(jiān)控系統(tǒng)硬件資源，節(jié)省了建設(shè)成本，而且可以滿足結(jié)合部的交通控制與管理需要，具有較強(qiáng)的應(yīng)用和推廣價(jià)值。在實(shí)際的應(yīng)用和推廣中，還需進(jìn)一步擴(kuò)充和細(xì)化協(xié)同控制目標(biāo)，優(yōu)化大范圍內(nèi)的多匝道協(xié)同控制模型及其算法，并對(duì)具體的控制策略和控制設(shè)施進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)，以提升協(xié)同控制的實(shí)際效果。 預(yù)期效果： 運(yùn)用系統(tǒng)論和其他相關(guān)領(lǐng)域研究的最新成果，探索建立區(qū)域高速公路和城市快速路交通信息共享平臺(tái)的新思路和新方法，并在系統(tǒng)平臺(tái)的基礎(chǔ)上研究協(xié)同控制的策略和方法，并形成整套協(xié)同控制系統(tǒng)算法和軟件。在實(shí)踐中，研究成果能夠得到較好的應(yīng)用，并且能夠部分解決高速公路和城市快速路結(jié)合部的交通問題。

本發(fā)明公開了一種基于勢(shì)能場(chǎng)梯度線的平面加工混合刀路生成 方法，其利用勢(shì)能場(chǎng)梯度線長(zhǎng)度的變化趨勢(shì)對(duì)加工區(qū)域分區(qū)，并在不 同的加工區(qū)域分別產(chǎn)生單向行切刀路和螺旋刀路，包括：在平面加工 區(qū)域生成一個(gè)虛擬勢(shì)能場(chǎng)，得到一系列梯度線。從毛坯的拐角處出發(fā)， 沿毛坯外邊界采用基于梯度線長(zhǎng)度的搜尋算法獲得兩種刀路區(qū)域的分 界線的極限位置。通過引入比例因子(用單向行切刀路加工的區(qū)域占整 個(gè)加工區(qū)域的比例)，在極限分界線基礎(chǔ)上根據(jù)毛坯和葉片的具體形狀 決定兩種刀路所占的比例，從而得到兩種刀路的加工區(qū)域，分別在兩 個(gè)區(qū)域上

本發(fā)明公開了一種測(cè)量激光光束質(zhì)量的裝置、方法及光路準(zhǔn)直 方法，解決了現(xiàn)有激光光束質(zhì)量測(cè)量系統(tǒng)放置激光器后需要花費(fèi)大量 時(shí)間進(jìn)行手動(dòng)準(zhǔn)直的問題。本發(fā)明包括激光器，第一衰減片，第二衰 減片，全反射棱鏡，反射鏡，圖像采集模塊，光束傳輸距離調(diào)節(jié)模塊， 光束傳輸角度調(diào)節(jié)模塊，數(shù)據(jù)處理模塊。本發(fā)明通過光束傳輸距離調(diào) 節(jié)模塊和數(shù)據(jù)處理模塊測(cè)量出不同光束傳輸距離下的光斑中心位置計(jì) 算出光束偏離角度，從而通過光束傳輸角度調(diào)節(jié)模塊對(duì)激光

本發(fā)明公開了一種不相關(guān)并行機(jī)混合流水車間調(diào)度的建模方法， 該建模方法以最小化最大完工時(shí)間為目標(biāo)。針對(duì)不相關(guān)并行機(jī)混合流 水車間調(diào)度自身的特點(diǎn)，基于機(jī)床位置關(guān)系、同一機(jī)器兩工件先后關(guān) 系、同一機(jī)器兩相鄰工件間先后關(guān)系、同一加工階段兩工件先后關(guān)系、 加工階段位置關(guān)系等 5 種建模思想，提出了多個(gè)混合整數(shù)線性規(guī)劃模 型。接著，對(duì)所提出模型從建模過程、模型尺寸復(fù)雜度、計(jì)算復(fù)雜度 等方面進(jìn)行了詳細(xì)的對(duì)比評(píng)估。使用CPLEX求解器對(duì)HFSP調(diào)度實(shí)例 進(jìn)行求解，驗(yàn)證了本文 MILP&

本發(fā)明公開了一種螺旋立銑刀正交車銑加工三維穩(wěn)定性建模方 法，包括以下步驟:(1)將機(jī)床-刀具-工件系統(tǒng)簡(jiǎn)化為質(zhì)塊-彈簧-阻尼器 連接的振動(dòng)系統(tǒng)，建立坐標(biāo)系 xFyFzF，建立振動(dòng)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方程;(2) 利用錘擊法模態(tài)試驗(yàn)分別得到振動(dòng)系統(tǒng)分別在 xF，yF，zF 每個(gè)方向的 頻響函數(shù)，辨識(shí)出振動(dòng)系統(tǒng)的模態(tài)質(zhì)量、剛度和阻尼，計(jì)算振動(dòng)系統(tǒng)的慣性力、彈簧力、阻尼力;(3)計(jì)算螺旋立銑刀的動(dòng)態(tài)切削力;(4)求 解振動(dòng)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方程得到振動(dòng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性葉瓣圖。本發(fā)明考慮了

西湖大學(xué)李子青團(tuán)隊(duì)與廈門大學(xué)、德睿智藥合作，首創(chuàng)研發(fā)了能夠刻畫蛋白質(zhì)構(gòu)象變化與親和力預(yù)測(cè)的AI模型ProtMD。這是第一個(gè)嘗試解析蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)構(gòu)象的AI方法，可輔助藥物化學(xué)專家更加精準(zhǔn)的篩選出高活性小分子，從而加速臨床前藥物研發(fā)。

本發(fā)明公開了一種帶漂移干擾的模型預(yù)測(cè)控制器的建模質(zhì)量監(jiān)控方法,包括如下步驟：建立閉環(huán)控制系統(tǒng)的干擾模型；根據(jù)閉環(huán)控制系統(tǒng)的實(shí)際情況以及給定的控制目標(biāo)，設(shè)計(jì)過程的動(dòng)態(tài)模型 MPC 控制器；采用干擾模型及 MPC 控制器控制閉環(huán)控制系統(tǒng)，并采集閉環(huán)控制系統(tǒng)運(yùn)行所得的過程數(shù)據(jù)；根據(jù)閉環(huán)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，對(duì)過程輸出及過程輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行正交投影，獲得過程估計(jì)干擾更新；根據(jù)閉環(huán)控制系統(tǒng)既定參考信號(hào)和過程實(shí)際輸出，獲取閉環(huán)控制系統(tǒng)的實(shí)際

本發(fā)明公開了一種基于 XML 建模的印刷出版中多元組合符號(hào)自動(dòng)生成方法，包括步驟 1：根據(jù)定 義的組合符號(hào)模型，在數(shù)據(jù)采集端使用可視化的符號(hào)輸入方式自動(dòng)采集符號(hào)；步驟 2：在數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中 添加相應(yīng)的符號(hào)數(shù)據(jù)字段，根據(jù)組合符號(hào)模型進(jìn)行數(shù)據(jù)采集；步驟 3：按照所需發(fā)布信息內(nèi)容，抽取符 號(hào)信息生成符號(hào) XML 模型；步驟 4：通過對(duì)符號(hào) XML 模型解析，進(jìn)行出版顯示。本發(fā)明基于 XML 描 述語(yǔ)言，對(duì)組合符號(hào)進(jìn)行組合設(shè)計(jì)。使用本方法的模型，可以生成動(dòng)態(tài)的自適應(yīng)符號(hào)，有助于符號(hào)發(fā)布 的自動(dòng)化、標(biāo)準(zhǔn)化。而這種模型不僅可用于出版印刷，也可用于網(wǎng)頁(yè)顯示以及其他顯示系統(tǒng)。而使用符 號(hào)編碼調(diào)用基本的符號(hào)庫(kù)，可使用 TrueType 字體或 Cad，這又保證了在不同的平臺(tái)上的兼容性。