独立智能外设的性能建模与分析
《新型六自由度运动模拟器的性能分析与设计》
《新型六自由度运动模拟器的性能分析与设计》篇一一、引言随着科技的不断进步，六自由度（6-DOF）运动模拟器在许多领域如军事训练、航天仿真、医疗康复等应用越来越广泛。
本文旨在深入分析新型六自由度运动模拟器的性能，并对其设计进行探讨。
二、六自由度运动模拟器概述六自由度运动模拟器是一种能够模拟多种运动状态的设备，它能够在三维空间内实现平动和转动等六个方向上的自由运动。
该设备主要利用计算机控制系统和执行机构进行实时控制，以达到精确模拟的效果。
三、性能分析（一）运动性能分析新型六自由度运动模拟器具有较高的运动性能，能够在短时间内实现多种复杂运动轨迹的模拟。
其运动范围广，响应速度快，可满足不同场景下的需求。
此外，该设备具有较高的动态性能和稳定性，能够在运动过程中保持较高的精度和稳定性。
（二）控制性能分析新型六自由度运动模拟器的控制性能也是其重要的性能指标之一。
该设备采用先进的计算机控制系统，能够实时接收指令并快速响应。
同时，该系统还具有较高的抗干扰能力和自适应性，能够在复杂的环境下保持稳定的控制效果。
（三）环境适应性分析新型六自由度运动模拟器具有较强的环境适应性，能够在不同的环境下进行工作。
其结构紧凑、易于安装和维护，且具有较强的抗振动和抗冲击能力，能够在恶劣的环境下保持稳定的性能。
四、设计探讨（一）结构设计新型六自由度运动模拟器的结构设计是保证其性能的关键因素之一。
设计时需考虑设备的承载能力、刚度、精度等因素，并采用先进的制造工艺和材料，以保证设备的稳定性和可靠性。
此外，还需要考虑设备的可维护性和可拆卸性，以便于设备的维护和运输。
（二）控制系统设计新型六自由度运动模拟器的控制系统是设备的核心部分，其设计直接影响到设备的性能和控制效果。
设计时需考虑控制系统的实时性、稳定性和可靠性等因素，并采用先进的控制算法和计算机技术，以保证设备的精确控制和稳定运行。
（三）软件设计软件设计是新型六自由度运动模拟器的重要组成部分，其设计需考虑用户界面、数据交互、故障诊断等功能。
基于人工智能算法和CFD仿真的滑动轴承优化设计
支持向量机算法具有较好的泛化能力和鲁棒性，适用于处理小样本数据和高度非线性问题。
优势
遗传算法
03
CFD仿真在滑动轴承优化设计中的应用
Hale Waihona Puke CFD仿真基本原理求解方法
CFD仿真通过离散化连续方程，利用计算机求解离散化的方程，得到流场的数值解。
边界条件和初始条件
CFD仿真的结果受到边界条件和初始条件的影响，正确设置这些条件是获得准确结果的关键。
基于人工智能算法和cfd仿真的滑动轴承优化设计
2023-11-05
contents
目录
引言人工智能算法在滑动轴承优化设计中的应用CFD仿真在滑动轴承优化设计中的应用基于人工智能算法和CFD仿真的滑动轴承优化设计实现
contents
目录
滑动轴承优化设计实验验证与性能评估结论与展望
01
引言
滑动轴承在工业领域具有广泛应用，如航空、能源、化工等。
流体力学基础
CFD仿真基于流体力学理论，通过数值模拟方法，可以预测和分析流体在特定条件下的行为。
01
02
模型建立
根据滑动轴承的实际结构，建立数值模型。
网格生成
对模型进行网格生成，以便进行离散化处理。
边界条件和初始条件设置
根据滑动轴承的实际运行条件，设置合适的边界条件和初始条件。
求解与结果分析
通过CFD软件求解模型，并分析结果，如压力分布、速度分布等。
01
02
03
06
结论与展望
研究结论
当前研究主要集中在滑动轴承的优化设计上，尚未考虑其他因素如材料、制造工艺等对轴承性能的影响。
CFD仿真在轴承优化设计中虽然已经取得了一定的成果，但仍然存在一些问题，如计算精度、计算效率等，需要进一步改进和完善。
《2024年新型六自由度运动模拟器的性能分析与设计》范文
《新型六自由度运动模拟器的性能分析与设计》篇一一、引言六自由度运动模拟器，以其精确模拟多种复杂动态环境的能力，正逐渐在航空航天、汽车驾驶模拟、虚拟现实、医疗康复等领域展现出广泛的应用前景。
本文将着重对新型六自由度运动模拟器的性能进行分析，并对其设计方法进行详细探讨。
二、新型六自由度运动模拟器性能分析（一）运动性能新型六自由度运动模拟器可以实现平动、转动和复杂运动的模拟，包括前后左右移动、俯仰、翻滚和偏航等。
通过精确的传感器和控制系统，运动模拟器能够准确反映动态环境的真实状态，提高模拟的真实性和可靠性。
（二）动力学性能该模拟器在动力学性能方面具有出色的表现。
其精确的动力学模型能够模拟出复杂的动态过程，为科学研究提供真实可靠的实验数据。
此外，该模拟器还具有高响应速度和低误差率的特点，能够快速响应外部环境的改变，保证模拟的实时性。
（三）环境适应性新型六自由度运动模拟器具有较好的环境适应性。
其结构设计灵活，可根据不同的应用场景进行定制化设计。
同时，该模拟器还具有较高的耐久性和稳定性，能够在各种复杂环境下长时间稳定运行。
三、新型六自由度运动模拟器的设计（一）硬件设计硬件设计是新型六自由度运动模拟器的关键部分。
设计过程中，需要选择合适的电机、传感器和控制模块等部件。
其中，电机是驱动运动模拟器进行各种运动的核心部件，传感器则用于实时监测运动状态，控制模块则负责协调各部件的工作。
此外，还需考虑硬件的布局和结构，以保证其稳定性和可靠性。
（二）软件设计软件设计是实现新型六自由度运动模拟器各项功能的关键。
在软件设计中，需要建立精确的动力学模型，以反映动态环境的真实状态。
此外，还需设计合理的控制算法和界面交互程序，以实现模拟器的精确控制和人机交互。
在编程过程中，应采用模块化设计思想，以提高代码的可读性和可维护性。
（三）系统集成与测试系统集成与测试是新型六自由度运动模拟器设计的最后一步。
在系统集成过程中，需要将硬件和软件各部分进行整合，确保其协同工作。
智能控制技术
遗传算法在优化问题中应用
遗传算法原理
遗传算法是一种模拟生物进化过程的智能优化算法，通过选择、交叉、变异等操作，寻找问题的最优解或近似最 优解。
应用案例
遗传算法在函数优化、生产调度、路径规划等领域有广泛应用，如路径规划问题中，通过遗传算法寻找最短路径 或最优路径，提高运输效率。
04
智能控制器设计与实现
THANKS
感谢观看
强化学习在自适应控制中应用
1 2
探索与利用
强化学习通过试错的方式探索最优控制策略，同 时利用已有经验进行优化，实现自适应控制。
延迟奖励处理
强化学习算法能够处理具有延迟奖励的控制问题 ，通过长期规划实现目标的最优控制。
3
稳定性与收敛性
强化学习算法在自适应控制中能够保证系统的稳 定性和收敛性，为实际应用提供可靠保障。
智能控制系统的基本结构
01
介绍智能控制系统的基本组成，包括传感器、执行器、控制器
以及被控对象等。
智能控制系统的设计原则
02
阐述设计智能控制系统时应遵循的原则，如可靠性、实时性、
可扩展性等。
智能控制系统的实现方法
03
探讨实现智能控制系统的具体方法，包括硬件选型、软件编程
、系统调试等，并介绍一些典型的智能控制系统案例。
02
智能控制基础理论
自动控制原理简介
01
自动控制的基本概念
介绍自动控制的定义、目的以及实现方式等。
02
系统建模与分析
阐述如何对控制系统进行建模，包括传递函数、状态空间等，并分析系
统的稳定性、频率响应等特性。
03
控制策略与设计
介绍经典控制理论和现代控制理论中的常用控制策略，如PID控制、最
基于大模型的教学智能体构建与应用研究
基于大模型的教学智能体构建与应用研究作者：卢宇余京蕾陈鹏鹤来源：《中国电化教育》2024年第07期摘要：随着生成式人工智能的快速发展，基于大模型的智能体已经逐步具备了多模态感知、检索增强生成、推理与规划、交互与进化等能力。
该研究提出基于大模型的教学智能体的基本概念与框架，以“大模型”为技术核心，重点构建“教育任务设定”“教育任务规划”“教育能力实现与拓展”“教育内容记忆与反思”“交互协作与动态进化”多个功能模块，支持与多类型对象交互并实现动态进化，涵盖人机交互、多智能体交互以及环境交互。
基于所提出的框架，研究以项目式学习任务为应用场景，阐述了教学智能体作为“助教智能体”和“同伴智能体”，在个性化驱动问题提出、项目方案共同设计、项目作品协作完成、项目作品多角色评价多个环节的作用及相关支撑技术。
最后，研究进一步探讨了教学智能体的发展方向与未来展望。
关键词：教学智能体；大模型；生成式人工智能；项目式学习中图分类号：G434 文献标识码：A* 本文系北京市教育科学“十四五”规划2021年度重点课题“人工智能驱动的新一代智能导学系统构建研究”（课题编号：CHAA21036）研究成果。
随着生成式人工智能的快速演进，多模态大模型日益彰显其在多模态内容理解和生成方面的优势。
多模态大模型（下文简称“大模型”）指能够处理并理解文本、图像、视音频等多种模态数据输入的人工智能模型。
以GPT-4为代表的人工智能模型均属于多模态大模型。
大模型通常具有超大规模参数，支持通过提示工程与微调等方式进行推理与决策制定，并在自然语言处理与视音频分析等多任务上表现出卓越性能。
为进一步释放大模型的应用潜力，人工智能领域的研究者开始尝试构建基于大模型的智能体。
智能体又被称为自主智能体（Autonomous Agent），指可感知环境并反作用于环境，以实现其自身目标的自适应系统[1]。
自20世纪开始，设计与实现智能体已成为人工智能领域研究的主要目标之一，但该项研究长期受限于核心模型的智能化水平。
外设智能制造的数字化工厂规划与实施考核试卷
3.确保数据安全的方法包括建立严格的数据访问权限、使用加密技术、定期进行安全审计和员工培训，以及遵守相关法律法规。
4.数字化工厂通过提高生产效率、降低成本、增强产品质量和客户满意度，提升企业竞争力。例如，某汽车制造商通过数字化工厂实现了快速响应市场变化，缩短了产品研发周期，提升了市场份额。
A.生产
B.设计
C.销售与市场
D.售后服务
8.以下哪项不是实现CPS（信息物理系统）的关键技术？（）
A.传感器技术
B.控制系统
C.互联网技术
D.生物技术
9.在数字化工厂规划中，以下哪个因素不需要重点考虑？（）
A.设备兼容性
B.生产线布局
C.员工工资水平
D.能源消耗
10.以下哪个软件不是用于数字化工厂仿真的？（）
A.设计与仿真
B.生产执行
C.质量管理
D.供应链管理
19.以下哪个不是数字化工厂实施的主要挑战？（）
A.技术整合
B.人才培养
C.资金投入
D.市场竞争
20.在数字化工厂中，以下哪个系统主要用于生产调度和优化？（）
A. ERP
B. CRM
C. SCM
D. APS
（以下为答题纸，请考生在此处填写答案）
二、多选题（本题共20小题，每小题1.5分，共30分，在每小题给出的四个选项中，至少有一项是符合题目要求的）
A.网络安全
B.数据安全
C.设备物理安全
D.员工心理安全
5.在数字化工厂中，哪项技术对于提高生产效率最为关键？（）
《2024年一种新型四足仿生机器人性能分析与仿真》范文
《一种新型四足仿生机器人性能分析与仿真》篇一一、引言四足仿生机器人是一种以自然界生物为蓝本，具有高度仿生学和动态稳定性的机器人技术。
随着科技的不断发展，新型四足仿生机器人的设计与研究越来越受到重视。
本文旨在深入分析一种新型四足仿生机器人的性能，并通过仿真实验来验证其设计及功能实现的可行性。
二、新型四足仿生机器人设计与技术概述该新型四足仿生机器人设计采用了先进的机械结构设计、高性能的驱动系统和精确的控制系统。
机器人具备高度仿真的四足运动能力，能够在复杂地形中实现稳定行走和灵活运动。
此外，该机器人还具备较高的环境适应性，能够在不同环境下进行作业。
三、性能分析1. 运动性能：该新型四足仿生机器人采用先进的运动控制算法，使机器人能够快速、准确地完成各种动作。
在复杂地形中，机器人能够保持动态平衡，实现稳定行走。
此外，机器人还具备快速反应能力，能够在短时间内完成紧急动作。
2. 负载能力：该机器人具备较高的负载能力，能够在不同环境下承载重物进行作业。
通过优化机械结构和驱动系统，提高了机器人的负载能力，从而拓宽了其应用范围。
3. 环境适应性：该机器人具备较高的环境适应性，能够在多种环境中进行作业。
例如，在室外环境中，机器人能够应对不同的地形和气候条件；在室内环境中，机器人能够进行精确的定位和操作。
4. 能源效率：采用高效能电池和节能控制算法，使机器人在保证性能的同时，实现了较低的能源消耗。
这有助于延长机器人的工作时间，提高其使用效率。
四、仿真实验为了验证该新型四足仿生机器人的性能，我们进行了仿真实验。
仿真实验中，我们模拟了不同地形和环境条件，对机器人的运动性能、负载能力和环境适应性进行了测试。
实验结果表明，该机器人在各种环境下均能实现稳定行走和灵活运动，且具备较高的负载能力和环境适应性。
此外，机器人的能源效率也得到了显著提高。
五、结论通过对一种新型四足仿生机器人的性能分析与仿真实验，我们得出以下结论：1. 该机器人具备高度仿真的四足运动能力，能够在复杂地形中实现稳定行走和灵活运动。
多参数监测智能轴承的设计与研究
多参数监测智能轴承的设计与研究作者：张凯梁波高昕星袁峰来源：《科技资讯》2023年第21期轴承是支撑机械旋转体的重要零件。
大量事实证明许多由轴承损坏引起的机器故障是在轴承预期寿命之前就出现的。
对轴承的运行状态进行有效监测，是避免因轴承故障造成灾难性后果的有效手段。
传感器测点选择是轴承状态监测首要解决的问题[1]。
一般情况下，对轴承的监测是通过在轴承座或箱体上安装振动传感器获取轴承的工作状态信号，通过这种方法采集到的信号除去轴承本身的工作信息外，还包含设备中其他运动部件产生的噪声信号，对轴承故障的监测非常不利[2]。
因此，提供一种高精度轴承监测方法成为必要。
随着软件、硬件技术的不断更新迭代，轴承监测诊断正朝着自动化、智能化、集成化的方向发展[3]。
本文研发了一种多参数监测智能轴承，用以监测轴承运转过程中的振动加速度、温度和转速。
智能轴承是指在传统轴承的基础上集成不同用途的传感器，使其结合成为一体而形成独特的结构单元，再通过计算机进行信息处理，达到实时在线监测的目的。
国外智能轴承产品主要有SKF集团研发的SKFInsight系列外挂式智能轴承和舍弗勒集团生产的FAG-VarioSence智能轴承系统[4]。
与国外相比，国内技术差距明显。
国内同时掌握轴承生产与传感器开发技术的企业为数不多，智能轴承停留在研究阶段，并未有产品进入市场。
本研究的技术路线主要包括智能轴承总体结构设计、振动加速度的测量、转速的测量、温度的测量、智能轴承测试，重点研究了轴承振动加速度的测量方式，通过对轴承工况下振动特性的研究与轴承内部结构的分析，选择采用三轴振动加速度计作为研究基础进行测量；通过对轴承内圈结构得的改造，采用霍尔传感器与磁编码体相结合的方式测量轴承转速；采用温度传感器测量轴承内圈的温度。
经过测试，智能轴承具有良好的监测功能，监测精度较传统轴承座监测系统有很大提升。
本研究研发的智能轴承为轴承故障预警提供了良好的技术基础，为工业生产提供了更好的安全保障，使轴承行业在智能化、高端化道路上迈出坚实的一步。
智能输液架的设计与实现
智能输液架的设计与实现1项目简介智能输液架，主要满足无人陪护的情况下输液患者的需求。
目前使用的输液支架，一种为吊挂式输液架，将输液架的上端吊于顶棚，上方设有可活动的轨道，其下端用来吊着液体，一般高度较高；还有一种是落地的吊瓶，吊瓶上挂着液体，患者要挪动的时候，必须要有人抬着，很不方便。
现在，随着科技的进步，输液器的底部也出现了万向轮，可以让输液器转动，但还得靠人来推动，很难将输液器固定住。
当在患者睡眠状态下输液完成或者出现特殊情况时，患者在无人陪伴的情况下不能知晓，在此基础上，本文设计了这款智能输液架，具有自动跟随，无线通讯，输液报警，智能答疑，自动截流三个主要功能和多项附属功能。
2项目来源儿童经常生病，打吊针，需要父母陪护，每次上厕所或者是去干一些其他事情，都需要大动干戈，要么需要陪护人将输液瓶高高举起，抑或医院有便盆，但这两种方式都非常尴尬，不方便，即便后来有了携带方便的悬挂式输液架，仍然需要陪护人手举输液架跟随患者活动。
后来项目负责人慢慢长大，也成为陪护人，患者生病需要休息，输液器期间大部分时间是处于睡眠状态的，所以输液的情况，什么时候需要换药，什么时候输液完成这些事情都需要陪护人的帮助；若是输液时间在白天，陪护人精力比较充沛，可以保证输液过程不出差错，但是由于白天患者大多处于工作时间，只能到晚上进行治疗，在夜深人静的医院，无论是患者还是陪护人，都处于容易犯困的时间，一旦陪护人和患者同时睡着，那么会造成非常严重的后果，例如回血，鼓针等情况。
另外当陪护人去护士站告知护士进行换药起针等工作的时候，需要说出患者的姓名，护士找到相应的药品之后才可以进行下一步工作，降低了工作效率。
因此，本项目团队打算设计一款智能输液架，能够代替陪护人完成各项工作，提高工作效率，减轻工作人员的压力。
由于智能输液架外形酷似长颈鹿，其很多功能十分人性化，因此起名——暖心“长颈鹿”。
经过对医疗机构的调研，现在所使用的输液支架，一种是悬挂式输液架，输液架的上端挂在天花板上，上有导轨可以移动，下端将液体挂在挂钩上，一般情况下会比较高。
多智能体系统的建模及应用研究
多智能体系统的建模及应用研究随着科技的不断进步，多智能体系统逐渐成为人们研究的热门话题，其在各个领域都有广阔的应用前景。
本文将从理论层面出发，探讨多智能体系统的建模和应用研究。
一、多智能体系统的概念多智能体系统指的是由多个智能体组成的一种系统。
智能体是指具有自主性、学习能力、适应能力和决策能力的实体。
多智能体系统可以是同构的，也可以是异构的。
同构多智能体系统是由多个功能类似的智能体组成的系统，每个智能体之间的交互方式类似。
异构多智能体系统则是由多个功能不同的智能体组成的系统，每个智能体的交互方式各不相同。
多智能体系统的研究旨在探究其内部组成结构，分析系统中智能体之间的相互作用及其最终的集体行为。
多智能体系统的研究领域涉及到控制理论、计算机科学、人工智能、心理学等多个领域。
二、多智能体系统的建模对于多智能体系统的研究来说，系统的建模是一项重要的工作。
在建模过程中，需要考虑系统的结构、每个智能体的功能及其之间的相互影响关系等因素。
1. 多智能体系统的结构建模在多智能体系统的结构建模中，需要确定系统中智能体的数量、智能体之间的连接结构以及信息的传递方式。
通常情况下，可以采用图论的方法来描述多智能体系统的结构。
2. 智能体的建模在多智能体系统中，每个智能体具有不同的功能，其行为可以由状态空间和动作空间来描述。
同时，每个智能体还需要考虑周围环境的影响以及自身行为带来的影响。
3. 多智能体系统的交互模型多智能体系统中，智能体之间的交互是一个非常重要的问题。
交互模型的建立需要考虑系统中智能体的数量、智能体之间的相互影响关系以及信息的传递方式等因素。
通常情况下，可以采用游戏论的方法来对多智能体系统中的交互进行建模。
三、多智能体系统的应用研究多智能体系统的应用研究广泛涉及到社交网络、智能交通、智能电力系统等领域。
以下是多智能体系统在几个应用领域的具体应用研究。
1. 社交网络在社交网络中，多智能体系统可以用于用户的社交行为分析和预测，通过分析社交网络中用户之间的互动关系，可以预测用户之间的关注度以及未来的社交行为，同时还可以实现社交网络中用户之间信息的推荐和传递等功能。
基于STM32的模拟工业自动化智能搬运小车设计
基于STM32的模拟工业自动化智能搬运小车设计随着工业自动化技术的迅猛发展，智能搬运小车在工业生产中扮演着越来越重要的角色。
智能搬运小车可以帮助工厂实现物料的自动搬运、提高生产效率、降低人力成本。
本文将介绍基于STM32的模拟工业自动化智能搬运小车的设计。
一、硬件设计1. 主控制器：STM32作为智能搬运小车的主控制器，STM32具有高性能、低功耗的特点，能够稳定可靠地控制小车的运动和搬运操作。
STM32采用ARM Cortex-M系列的处理器核心，具有丰富的外设资源和强大的计算能力，能够满足小车运动控制和传感器数据处理的需求。
2. 传感器模块为了实现小车的智能运动和搬运操作，需要配备多种传感器模块，包括：- 红外传感器：用于检测小车周围的障碍物，实现避障功能。
- 编码器：用于测量小车轮子的转动速度和方向，实现精准的运动控制。
- 超声波传感器：用于测量小车与障碍物的距离，实现避障和停车功能。
3. 电机驱动模块小车的运动依赖于电机的驱动，因此需要配备电机驱动模块来控制电机的转动。
电机驱动模块需要能够实现精确的速度和方向控制，保证小车的运动稳定和可靠。
为了保证小车的长时间稳定运行，需要配备高品质的电源模块，包括锂电池、充电管理电路等，以及稳压、滤波等电源管理电路，确保主控制器和各个传感器模块的稳定供电。
1. 运动控制算法为了实现小车的智能运动，需要设计运动控制算法，包括速度控制、方向控制、位置控制等。
运动控制算法需要考虑小车的动力学模型、传感器数据的实时反馈等因素，通过PID控制、轨迹规划等技术，实现小车的自动运动。
2. 路径规划算法为了实现小车的自动搬运功能，需要设计路径规划算法，包括地图建模、路径搜索、避障规划等。
路径规划算法需要考虑地图的实时更新、障碍物的动态变化等因素，通过A*算法、D*算法等路径规划技术，实现小车的智能搬运。
3. 用户界面设计为了方便用户对小车进行监控和控制，需要设计用户界面，包括PC端界面和移动端APP。
数据驱动的机械设备性能退化建模与剩余寿命预测研究
神经网络是一种基于人工神经元的计算模型，通过训练神经网络来学习和预测 数据。在机械设备性能退化建模中，神经网络可以模拟机械设备的复杂行为， 为性能退化建模提供有效支持。在剩余寿命预测中，神经网络可以通过训练历 史数据来提高预测的准确性。
实验设计与数据处理
在数据驱动的机械设备性能退化建模与剩余寿命预测研究中，实验设计是至关 重要的一环。本次演示选择某型号的压缩机作为研究对象，通过对其性能参数 进行监测和分析，对其性能退化和剩余寿命进行评估和预测。
相关研究
在机械设备性能退化建模方面，前人研究了基于物理模型的性能退化建模方法、 基于统计学习的性能退化建模方法和基于两者的混合方法。在剩余寿命预测方 面，常见的方法有基于物理模型的预测方法、基于统计学习的预测方法和基于 人工智能的预测方法。
数据驱动技术
近年来，数据驱动技术在机械设备性能退化建模与剩余寿命预测中得到了广泛 应用。机器学习、随机森林、神经网络等方法是数据驱动技术的典型代表。
机器学习是一种基于数据的自动化算法，通过学习数据中的规律和模式，从而 对未知数据进行预测和分类。在机械设备性能退化建模中，机器学习可以发现 数据中的模式和规律，为性能退化建模提供支持。在剩余寿命预测中，机器学 习可以通过学习历史数据，为未来的寿命预测提供准确依据。
随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，通过构建多个决策树并取其输出 的平均值来进行预测。在机械设备性能退化建模中，随机森林可以构建多个决 策树，从而更好地捕捉数据的复杂模式。在剩余寿命预测中，随机森林可以通 过构建多个决策树来提高预测的准确性。
然而，深度学习算法的参数选择和超参数优化对于模型的性能影响较大，需要 进一步探索和研究。此外，深度学习算法的训练需要大量的数据，对于数据量 的需求仍然是一个挑战。
外设人工智能(AI)技术应用与前景考核试卷
3.深度学习模型一定比传统机器学习模型复杂，且效果更好。（）
4.在大数据时代，数据量越大，模型的性能就一定越好。（）
5.人工智能的发展必将导致大量人员失业。（）
6.人工智能技术可以完全替代人类进行决策。（）
7.人工智能在医疗领域的应用已经达到了可以独立进行手术的水平。（）
C.自动化收割
D.畜牧养殖监测
18.以下哪些是计算机视觉在工业检测中的应用？（）
A.缺陷检测
B.尺寸测量
C.表面质量检查
D.自动装配
19.以下哪些技术是人工智能在语音识别中的关键？（）
A.声学模型
B.语言模型
C.解码器
D.云端语音服务
20.以下哪些是人工智能在教育领域的应用？（）
A.个性化学习
B.自动批改作业
A.信用评分
B.反洗钱监测
C.市场风险预测
D.智能投顾
15.以下哪些是人工智能芯片的特点？（）
A.高性能计算
B.低功耗
C.专门化架构
D.兼容性
16.以下哪些技术可以用于实现个性化推荐系统？（）
A.协同过滤
B.内容推荐
C.深度学习
D.聚类分析
17.以下哪些是人工智能在农业领域的应用？（）
A.土壤监测
B.作物病害诊断
8.人工智能芯片与传统CPU在设计和功能上完全相同。（）
9.个性化推荐系统主要依赖于用户的个人信息来进行推荐。（）
10.量子计算机目前已经广泛应用于人工智能领域，并取得了显著成果。（）
五、主观题（本题共4小题，每题10分，共40分）
1.请简述人工智能（AI）技术在医疗诊断中的应用现状及其面临的挑战。（10分）
面向6G_的RIS_信道测量与建模研究进展
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－３１１４．２０２４．０２．００２引用格式：张建华，张骥威，张宇翔，等．面向６Ｇ的ＲＩＳ信道测量与建模研究进展［Ｊ］．无线电通信技术，２０２４，５０（２）：２２７－２３７．［ＺＨＡＮＧＪｉａｎｈｕａ，ＺＨＡＮＧＪｉｗｅｉ，ＺＨＡＮＧＹｕｘｉａｎｇ，ｅｔａｌ．ＡｄｖａｎｃｅｍｅｎｔｓｉｎＲＩＳＣｈａｎｎｅｌＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｎｄＭｏｄｅｌｉｎｇｆｏｒ６Ｇ［Ｊ］．ＲａｄｉｏＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０２４，５０（２）：２２７－２３７．］面向６Ｇ的ＲＩＳ信道测量与建模研究进展张建华１，张骥威１，张宇翔２，巩汇文１，田 磊１（１．北京邮电大学信息与通信工程学院，北京１００８７６；２．北京邮电大学集成电路学院，北京１００８７６）摘 要：智能超表面（ＲｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｕｒｆａｃｅ，ＲＩＳ）技术被认为是６Ｇ中很有应用前景的技术。
ＲＩＳ信道研究对于ＲＩＳ辅助通信系统的技术创新和性能评价至关重要。
综述了ＲＩＳ信道的测量与建模研究进展，总结了基于矢量网络分析仪（ＶｅｃｔｏｒＮｅｔｗｏｒｋＡｎａｌｙｚｅｒ，ＶＮＡ）的频域测量和基于滑动相关的时域测量两种信道测量方法。
介绍了基于时域的ＲＩＳ信道测量平台，并对目前的测量活动进行了总结。
分析了ＲＩＳ信道中的阵元反射系数、散射方向图和级联路径损耗三个特性。
总结了ＲＩＳ信道统计性建模、确定性建模和混合型建模的方法，给出了一种基于现有５Ｇ标准的３Ｄ几何统计性信道模型（Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ＢａｓｅｄＳｔｏｃｈａｓｔｉｃＭｏｄｅｌ，ＧＢＳＭ）扩展的ＲＩＳ信道建模方法，以及基于此方法的ＲＩＳ信道仿真平台。
展望了ＲＩＳ信道测量和建模研究面临的挑战和未来的研究方向。
关键词：智能超表面；信道测量；信道建模；３Ｄ几何统计性信道建模中图分类号：ＴＮ９２９．５ 文献标志码：Ａ 开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：文章编号：１００３－３１１４（２０２４）０２－０２２７－１１ＡｄｖａｎｃｅｍｅｎｔｓｉｎＲＩＳＣｈａｎｎｅｌＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｎｄＭｏｄｅｌｉｎｇｆｏｒ６ＧＺＨＡＮＧＪｉａｎｈｕａ１，ＺＨＡＮＧＪｉｗｅｉ１，ＺＨＡＮＧＹｕｘｉａｎｇ２，ＧＯＮＧＨｕｉｗｅｎ１，ＴＩＡＮＬｅｉ１（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７６，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔｓ，ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＲｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｕｒｆａｃｅ（ＲＩＳ）ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｓｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄａｐｒｏｍｉｓｉｎｇａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎ６Ｇ．ＴｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎＲＩＳｃｈａｎｎｅｌｓｉｓｃｒｕｃｉａｌｆｏｒｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｉｎｎｏｖａｔｉｏｎａｎｄｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＲＩＳａｓｓｉｓｔｅｄｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ．ＴｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｒｅｖｉｅｗｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｉｎｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｎｄｍｏｄｅｌｉｎｇｏｆＲＩＳｃｈａｎｎｅｌｓ．Ｗｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｄｔｗｏｃｈａｎｎｅｌｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｓ，ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄｏ ｍａｉｎｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｂａｓｅｄｏｎＶｅｃｔｏｒＮｅｔｗｏｒｋＡｎａｌｙｚｅｒ（ＶＮＡ）ａｎｄｔｉｍｅ ｄｏｍａｉｎｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｂａｓｅｄｏｎｓｌｉｄｉｎｇｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ．Ｗｅｉｎｔｒｏ ｄｕｃｅｄａｔｉｍｅ ｄｏｍａｉｎＲＩＳｃｈａｎｎｅｌｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｐｌａｔｆｏｒｍａｎｄｓｕｍｍａｒｉｚｅｄｃｕｒｒｅｎｔｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ．Ｔｈｒｅｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｅｌｅｍｅｎｔｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，ｓｃａｔｔｅｒｉｎｇｐａｔｔｅｒｎ，ａｎｄｃａｓｃａｄｅｄｐａｔｈｌｏｓｓｉｎＲＩＳｃｈａｎｎｅｌｓａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．ＡｓｕｍｍａｒｙｏｆＲＩＳｃｈａｎｎｅｌｍｏｄｅｌ ｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｉｎｇ，ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃｍｏｄｅｌｉｎｇ，ａｎｄｈｙｂｒｉｄｍｏｄｅｌｉｎｇ，ｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．ＡｎｅｘｔｅｎｄｅｄＲＩＳｃｈａｎｎｅｌｍｏｄｅｌｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｅｘｉｓｔｉｎｇ５Ｇｓｔａｎｄａｒｄ ｓ３ＤＧｅｏｍｅｔｒｉｃ ＢａｓｅｄＳｔｏｃｈａｓｔｉｃＭｏｄｅｌ（ＧＢＳＭ）ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ａｓｗｅｌｌａｓａｎＲＩＳｃｈａｎ ｎｅｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｐｌａｔｆｏｒｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓａｎｄｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｆａｃｅｄｂｙＲＩＳｃｈａｎｎｅｌｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｎｄｍｏｄｅｌｉｎｇｒｅｓｅａｒｃｈｗｅｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＲＩＳ；ｃｈａｎｎｅｌｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ；ｃｈａｎｎｅｌｍｏｄｅｌｉｎｇ；３ＤＧＢＳＭ收稿日期：２０２３－１１－２７基金项目：国家重点研发计划（２０２３ＹＦＢ２９０４８０５）；国家自然科学基金青年科学基金（６２１０１０６９，６２２０１０８７）；国家自然科学基金重点项目（９２１６７２０２）；国家杰出青年科学基金（６１９２５１０２）ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＩｔｅｍ：ＮａｔｉｏｎａｌＫｅｙＲ＆ＤＰｒｏｇｒａｍｏｆＣｈｉｎａ（２０２３ＹＦＢ２９０４８０５）；ＹｏｕｎｇＳｃｉｅｎｔｉｓｔｓＦｕｎｄｏｆｔｈｅＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（６２１０１０６９，６２２０１０８７）；ＫｅｙＰｒｏｇｒａｍｏｆＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（９２１６７２０２）；ＮａｔｉｏｎａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｕｎｄｆｏｒＤｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｅｄＹｏｕｎｇＳｃｈｏｌａｒｓ（６１９２５１０２）０ 引言随着５Ｇ移动通信系统已在全球范围内部署，６Ｇ移动通信技术的研究正在广泛开展，预计在２０３０年实现商用［１］。
Gemini大模型使用介绍
编辑Python代码来调用Gemini API
编辑Python代码来调用Gemini API
编辑Python代码来调用Gemini API
编辑Python代码来调用Gemini API
在Google AI Studio运行Gemini API
用例：根据数据进行图表理解和推理
用例：多模态问答
Google’s Gemini
不同大小的模型
Ultra
我们最有能力和最大的 模型，用于高度复杂的
任务。
Pro
我们在广泛的任务范围 内扩展的最佳模型。
Nano
我们最有效的设备上任 务模型。
不同Gemini模型的性能对比
应用1：生成代码
多模态推理能力
应用2：生成图文
图片生成
应用3：通过不同语言进行直观的推理
科技驱动的
计算未来
Google的Gemini大模型使用介绍
CONTENT
01
Gemini大模型
大模型的竞争
02
Gemini能力
多模态能力
03
Gemini模型
包含三种模型，Ultra，Pro和 Nano
04
应用场景
生成代码，图文生成，多模 态理解
05
Google Bard
使用Gemin Pro的聊天机器人
音频-图像-视频的跨模态理解能力
人工智能应用
阅读文献
理解和生成知识
编程辅助
提高生产效率和生产质量
01
02
Gemini大模型
03
理解多模态信息
端到端的音频理解 推理
人工智能技术应用的广泛性和重要性
பைடு நூலகம்
尝试Gemini Pro——使用Bard
基于ABAQUS分析的笔记本电脑键盘手感优化设计
基于Abaqus分析的笔记本电脑键盘手感优化设计马映峰辛志峰联想集团创新设计中心北京市海淀区上地西路6号摘要：笔记本电脑已经成为人们每天工作和生活的必备工具，键盘作为人机交互的主要输入设备，其使用感受对客户至关重要。
本文针对一款笔记本电脑键盘，运用Abaqus对影响键盘手感的关键零件——橡胶弹簧进行优化分析设计。
通过优化此零件的结构设计，键盘达到最佳的力—行程曲线。
用量化的方法找到最佳的设计手感，并通过实验验证证明其分析结果的可行性，优化的设计方案已经运用于实际产品中。
关键词：笔记本电脑键盘橡胶弹簧力—行程 Abaqus1 概述键盘作为笔记本电脑人机交互最关键的部件，使用的舒适度直接影响到用户的使用体验。
如何能合理设计键盘手感，使用户在长时间敲击键盘时感觉舒适又不疲劳成为笔记本电脑用户体验设计中重要的一项。
如图1为笔记本电脑键盘的一款经典结构设计，目前的笔记本电脑键盘普遍使用此结构。
在此结构中，橡胶弹簧即一个橡胶的碗状形零件，其结构设计直接影响到键盘敲击的使用感受。
此零件由于其使用的材料和其结构设计直接影响整个键盘使用感受，是影响键盘力—行程曲线的关键部件。
其力—行程曲线一般为图2所示形式。
F1，F2，FP，F3的力值大小及达到各个力值时所对应的行程值直接影响着用户在压下键盘时的使用感受。
传统的键盘设计方法是工程师根据经验对其影响力—行程曲线的关键参数进行调整，然后打样测试，经过设计—打样—测试多次循环达到一个用户可接受的设计感受，即用于实际产品，无法知道设计是否是最优，也无法达到最优。
现在借助于有限元仿真分析的工具对其进行优化分析，使此橡胶零件的力—行程曲线达到最优化设计。
本文即运用Abaqus 针对一款此橡胶弹簧的设计进行优化分析，从多个纬度找到其最优化的设计方案，并通过实验测试证明此设计可行，已经用于实际的笔记本电脑产品中。
在此设计中运用仿真分析的工具有效减少了打样次数，大量节省了打样和测试时间，同时达到了优化设计的目的。
“图灵测试”新解及其在计算创造力建模中的应用
“图灵测试”新解及其在计算创造力建模中的应用“图灵测试”新解及其在计算创造力建模中的应用人工智能领域中的“图灵测试”一直以来都是备受关注的研究课题。
早在1950年，英国数学家阿兰·图灵就提出了这一概念，用来判断一台机器是否具备了人类智能。
然而，随着科技的快速发展，人们开始思考“图灵测试”是否还有新的解读方式，并将其应用于计算创造力建模领域。
在传统的“图灵测试”中，评判机器是否具备人类智能是基于对话的，即机器与人进行文本对话，如果人无法判断出对方是否为机器，则认为机器通过了测试。
然而，这种判断方式在现代社会中显得过于狭隘。
随着科技的进一步发展，机器仅仅能够进行文字上的模拟对话已经无法完全满足对人工智能的要求。
现如今，“图灵测试”的新解是将其应用于计算创造力建模中。
计算创造力建模是一种利用计算机技术生成创作作品的过程，比如计算机程序能够自动生成音乐、绘画、文学作品等。
在这一领域中，判断计算机生成的作品是否具备创造性和独特性一直是一个难题。
传统的判定方法往往是通过人类专家的主观评价来进行，然而这种方式存在一定的局限性。
“图灵测试”在计算创造力建模中的应用是基于对计算机生成的作品进行评判。
在这个过程中，可以将人工智能看作是一种创作能力的延伸，通过对计算机生成的作品进行“创作者识别测试”，来判断该作品是否具备创造者的特征。
这一测试基于对作品的分析和比对，对其中的创新、独特性和风格进行评价。
如果作品通过了这一测试，那么就可以认为计算机已经具备了创造性和独特性。
正如图灵当初提出的观点，人类是否具备创造能力可以通过观察他们的作品来判断，同样地，计算机的创造能力也可以通过对其生成作品的分析来评判。
通过“图灵测试”的应用，计算机生成的作品能够与人类作品进行对比，从而更好地评估其创造性和独特性。
这种评判方式将主观因素减少到最低，并且具备较高的客观性和可靠性。
计算创造力建模中的“图灵测试”应用不仅可以帮助评判计算机生成作品的水平，还有助于促进计算机技术与艺术创作之间的融合。
面向计算机辅助智能装配建模设计意图捕获的产品信息模型
面向计算机辅助智能装配建模设计意图捕获的产品信息模型莫善聪;徐志佳;唐文斌
【期刊名称】《西北工业大学学报》
【年(卷),期】2022(40)4
【摘要】智能装配是当前制造业大变革中亟待攻克的难题。
计算机辅助装配建模是其重要支撑技术之一,但面临人工干预量大、智能化程度低的问题。
前期发展了基于设计意图(design intent,DI)的计算机辅助智能装配建模方法,但缺乏系统的产品信息模型作为支撑。
为此,以前期发展的交互特征偶(interaction feature pair,IFP)概念为基础,建立了面向计算机辅助智能装配建模DI捕获的新型产品信息模型,并采用面向对象的技术建立了匹配的类模型。
阐明了产品信息模型的实现流程及支持计算机辅助智能装配建模过程的算法,包括IFP同一性判断算法和零件智能配合算法。
基于产品信息模型的计算机辅助智能装配建模原型系统和实例验证了所提技术的可行性。
【总页数】9页(P892-900)
【作者】莫善聪;徐志佳;唐文斌
【作者单位】华南理工大学机械与汽车工程学院;塔里木大学机械电气化工程学院;西安工程大学机电工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TH164;V262.42;V465
【相关文献】
1.面向产品概念设计的虚拟三维装配建模及其仿真技术
2.面向装配级变型设计的产品建模方法研究
3.面向设计的计算机辅助汽车装配工艺规划系统
4.智能计算机辅助教学的面向对象建模
5.计算机辅助产品结构建模及装配
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关于机载设备测试性建模的研究应用
关于机载设备测试性建模的研究应用作者：段泽伟，马春江，付洁来源：《电脑知识与技术》2021年第19期摘要：利用测试性相关技术对产品进行设计与建模，是对机载设备产品质量进行科学评价的一项重要手段。
本文详细举例说明了被测对象的测试性建模的方法，通过示例模型计算出相关测试性参数，并提出了依据接口定义和FMECA进行机载设备测试性建模的流程方法。
该测试性建模方法在航空设备测试性设计中具有通用性，有助于提高产品故障检测和诊断能力。
关键词：测试性;设计与建模;机载设备中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2021）19-0125-03随着机载装备复杂程度不断提升，测试性技术在航空产品设计中越发重要。
测试性技术可帮助产品及时准确地判断其工作状态并隔离其内部故障。
建立测试性模型，是对复杂设备质量指标进行科学分析评价，以及对故障快速测试和诊断的重要工具。
[1-4]1 测试性参数故障检测率FDR，故障隔离率FIR[FDR=UFDUT×100%]，[FIR=UFIUFD×100%]式中UFD为能检测到的被测对象组成单元数;UFI为能隔离到的被测对象组成单元数;UT 为被测对象组成单元总数[5]。
2 机载设备测试性建模方法测试性模型中，M为建模对象的组成单元，FM为组成单元的故障模式，TP为组成单元的测试方法，i和o分别表示组成单元的输入及输出。
模型中的箭头表示各组成单元间的关系，或故障模式对输入的依存关系以及对输出的关系;或故障与测试点间的关系。
图1为某被测对象的测试性框图[6]。
2.1 不考虑可靠性影响模型2.1.1 建立相关性矩阵相关性矩阵中，若存在逻辑关系，则用“1”表示;若不存在逻辑关系，则用“0”表示。
仅表明某一个测试点与其输入组成单元以及直接输入该组成单元的任何测试点的逻辑关系，为一阶相关性。
若表明被测对象的各个测试点与各个组成单元之间的逻辑关系，为高阶相关性。
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Ｋｅ ｒｓ Ｐ ｒ ｒ ｎｅａａｙｉ Ｉｔｌｇｎ ｅｉｈｒｌ ｕ ｕ ｅ ｒ， ａ ａ ｅ ｎｌｓ ｙ ｗｏ ｄ ｅｆ ｍａ ｃ ｎ ｌ ｓ ｎｅｌ ｅ ｔ ｒ ｅａ，Ｑ ｅｅｎｔ ｋ Ｍｅｎｖ ｌ ａ ｉ ｏ ｓ， ｉ ｐ ｐ ｗｏ ｕａ ｙｓ
１ 引言
智 能外设（ ｔｌｇ ｎ ｐ ｒ ｈｒ１ 智能 网中 的重 要功 能 Ｉ ｅ ｉｅｔ ｅｉ ｅａ） ｎ ｌ ｐ 是
（ｔｔ ＫｙＬ ｂ ｒｔｒ Ｎｅ ｏｋｎ ｎ ＃ ｈｎ ， ｅ ｉ ｎｖｒｉ Ｐ ｓ ｎ ｌ ｏ ｕ ｉ ｔ ｎ， ｅ ｉｇ１０ ７ ， ｈｎ ） Ｓａｅ ｅ ａ ｏａｏｙｏ ｔ ｒｉｇａ ｄ ｗ ｃ ｉ Ｂ ｉｎ Ｕ ｉ ｓｔｏ ｏｔａ ｄＴ ｅ ｍｍ ｎｃ ｉ ｓＢ Ｕｎ ８ ６ Ｃ ｉａ ｆ ｗ Ｓ ｇ ｊｇ ｅ ｙｆ ｓ ｅｃ ａｏ ０
Ａｕ ．０ ６ ｇ２ ０
独立智 能外设的性能建模 与分析
杨孟辉
摘 要
廖建新
沈奇威
张奇
（ 北京邮电大学 网络与交换国家重点实验室 北京 １０７） ０ ８６
该文建立 了独立智能外设 的多任务类型封闭排 队网络模型 。对独立 智能外设上开展 的彩铃业务进行 了分
析 ，并使用近似平均值分析（ Ａ 算 法求解出了系统 的相关性 能指标 。通过分析这些性能指标 ，可 以找到制约系统 ＭＶ ） 性能的瓶颈 。最后 ，用 Ｏ ＮＥ Ｐ Ｔ进行 了仿真 ，验证 了分析 的有效性 。 关键词 智 能网络 ，智能外设，排队网络 ， 平均值分析 文献标识码 ： Ａ 文章编号： ０ ９５ ９ （０ ６０ ．４ ２０ １０ ．８ ６２０ ）８１２ ．７ 中图分 类号 ： Ｎ９ ５５ Ｔ Ｉ．
Ｐｅ ｆ ｒ ａ ｃ ｏ ｅｉ ｇ ａ ｒｏ ｍ ｎ ｅＭ ｄ ｌ ｎｄＡｎａｙ ｉ ｆＩ ｄ ｐｅ ｄ ｎ ｎ ｅｌ ｅ ｒｐ ｒ ｌ ｎ ｌ ｓｓｏ ｎ ｅ ｎ ｅ ｔＩ ｔ ｌ ｇ ｎｔ ｉ Ｐｅ ｉ ｈｅ ａ
Ｙ ｎ ｎ ・ｕ ａｇＭｅ ｇｈ ｉ － Ｌ ａ ａ ・ｉ ｉ Ｊ ｎｘｎ ｏｉ － Ｓ ｅ ・ ｉ ｈｎＱｉ － ｗｅ Ｚ ａ ｇＱ ・ｈ ｈｎ ｉ ｉ － ｚ
文献 ［ 提 出 了～种用 于智能外 设的分布式 负载控制算法 。 ４ 】 对智 能外 设 的性 能分析 主要 是为 了得 到系 统的总体 性
能与系统各组成部分性 能之间的关系 。系统 的总体性能主要 是智 能外 设的 Ｃ ｐ ａ ｓ能力，即每秒处理 的呼叫数 。制约系统
实体之 一，它作 为资源服 务器为智 能 网提 供专用 资源功 能 （Ｒ ） Ｓ Ｆ 。智 能外 设 有 两 种实 现 方 式【 ：一 种 是 将 Ｓ Ｆ 与 ｌ ｊ Ｒ
ｔｅＣ Ｂ Ｃ ｌ ｉｇＢ ｃ ｏ ｅ ｓｒｉ ｅ ｌｙｄｏ ｅｉｄｐ ｎｅ ｔｎｅｌ ｅｔ ｅｉｈｒｌＳ ｍｅｐｒ ｒ ｎｅｍｅ ｉｓ ｈ Ｒ Ｔ（ ｏｏ Ｒ ｎ ａｋＴ ｎ） ｅ ｃ ｄ ｐ ｅ ｎｔ ｅ ｅｄ ｎ ｉ ｌｇ ｎ ｒ ｅ ， ｏ ｅｆ ｍａｃ ｔ ｃ ｒ ｖ ｅ ｏ ｈ ｎ ｔ ｉ ｐ ｐ ａ ｏ ｒ ａｅｏ ｍｉｅ ｈｏ ｇ ｓ ｇ ｔｅａ ｐｏ ｉ ｔ Ｍｅ ｎ Ｖ ｌｅＡｎ ｌｓ （ Ａ）ａｇ ｒｈ Ｔ ｅｅ ｍｅｒ ｓｈ ｌ ｔ ｆ ｄ ｔｅ ｒ ｂ ｎｄ ｔｒｕ ｈ ｕｉ ｈ ｐ ｒｘｍａ ａ ａｕ ａ ｉ ＭＶ ｎ ｅ ｙｓ ｌ ｉ ｍ． ｈ ｓ ｔｃ ｅｐ ｏ ｉ ｈ ｏｔ ｉ ｎ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａｉ ｎ ｔ ｈ ｎ ｌｓｓｆ ｒ ｈ ｅ ｖ ｃ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅｏ ｄ ｐ ｎ ｅ ｔ ｎ ｅｌ ｅ ｔ ｅ ｉｈ ｒ ｌ ｔ ｉ ｐ ｐ ｒｐ ｅ ｅ ｔ ｔ ｅ ｓｒ ｃ ｍｉ ｇ ａ ｅａ ａｙ ｉ ｏ ｅｓ ｒ ｉｅｐ ｒｏ ｍａ ｃ ｆ ｎ ｅ ｅ ｄ ｎ ｔ ｌ ｇ ｎ ｒ ｅ ａ ，ｈ ｓ ａ ｅ ｒ ｓ ｎ ｓ ｈ ｔ ｔ ｉ ｉ ｉ ｐ ｐ
ｐ ｒ ｒ ａ ｃ ｄ Ｉ ａｅ ｎｑ ｅ ｅｎ ｅｗｏ ｋ Ｗ ｉ ｅａ ａｙ ｉ ｏ ｔｅｓ ｒｉｅｆａｕ ｅ ｎ ｈ ａ ｉ ｆｒ ｅｆｍ ｎ ｅｍｏ ｅ ｓｄｏ ｕ ｕ ｉｇｎ ｔ ｒ． ｔ ｔ ｎ ｌｓｓ ｆ ｈ ｅ ｃ ｅ ｔｒｓａ ｄｔｅｂ ｓｃｉｏ ｍｍｉｎｆ ｗ ｆ ｏ ｂ ｈｈ ｖ ｎ ｏ ｏ ｏ ｌ
Ｓ ＦＣ ＦＳ ｒｉ ｗｉｈＦ ｎｔ ｎＣ ｌ Ｃ ｎｒｌ ｕｃｉｎ功 能 Ｓ ／ Ｃ （ｅ ｃ Ｓ ｔ ｕ ｃ ｏ／ ａｌ ｏ ｔ ｎｔ ） ｖｅ ｃ ｉ ｏＦ ｏ
Ｃ ｐ 能力的因素可能很 多。 ａｓ 本文对北京 邮电大学 网络与交换
国家重 点实验 室研 制的移动 智能 网独立 Ｉ Ｐ进行 了性能建模
维普资讯
第 ２ 第 ８期 ８卷 ２０ 年 ８ ０６ 月
电
子
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信
息
学
报
Ｖ Ｉ ８ ． ｂ ． Ｎｏ ８ ２
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｅ ｔｏ ｉｓ＆ Ｉ ｆ ｒ ｔ ｎ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ｒ ａ ｏ Ｅｌｃ ｒ ｎ ｃ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｏ
ｂ ｔ ｅ ｅ ｋ ｏ ｅ ｓ ｓｅ ａ ｄ ｉ ｒ ｖ ｈ ｕ ｌｙ ｏ ｅ ｖ ｃ ． ｉ ａ ｌ， ＮＥ ｓ ｕ ｅ ｏ ｓｍｕ ａｅ ｔ ｅ ｓ ｓｅ ａ ｄ ｖ ｒｆ ｄ ｏｔ ｎ ｃ ｆ ｈ ｙ ｔ ｍ ｎ ｍｐ ｏ ｅｔ ｅｑ ａ ｉ ｆ ｒ ｉｅ Ｆ ｎ ｌ ＯＰ ｌ ｔ ｔ ｓ ｙ Ｔ ｉ ｓ ｄ ｔ ｉ ｌｔ ｈ ｙ ｔ ｍ， ｎ ｅ ｉ ｅ ｉ ｔ ｅａ ｃ ｒｃ ｆ ｈ ｓｍｏ ｅ． ｈ ｃ ｕ ａ ｙ ｏ ｔ ｉ ｄ１