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王辉

作品数:17 被引量:117H指数:6
供职机构:南通大学更多>>
发文基金:江苏省产学研联合创新资金项目国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术医药卫生农业科学更多>>

文献类型

  • 10篇期刊文章
  • 7篇专利

领域

  • 11篇自动化与计算...
  • 3篇医药卫生
  • 2篇农业科学

主题

  • 8篇路径规划
  • 6篇群算法
  • 5篇蚁群
  • 5篇蚁群算法
  • 4篇预紧
  • 4篇预紧力
  • 4篇螺栓
  • 4篇改进蚁群算法
  • 4篇AGV
  • 3篇泊车
  • 2篇散点图
  • 2篇散度
  • 2篇时间窗
  • 2篇搜索
  • 2篇搜索路径
  • 2篇搜索能力
  • 2篇贴合
  • 2篇拧紧
  • 2篇全局搜索
  • 2篇全局搜索能力

机构

  • 17篇南通大学
  • 4篇江苏海事职业...
  • 1篇南阳理工学院
  • 1篇中天昱品科技...
  • 1篇南阳二机石油...

作者

  • 17篇王辉
  • 10篇朱龙彪
  • 6篇王景良
  • 4篇吕帅帅
  • 4篇倪红军
  • 4篇汪兴兴
  • 4篇张守阳
  • 3篇陈红艳
  • 3篇邢强
  • 2篇朱天成
  • 2篇王恒
  • 2篇朱志慧
  • 1篇庄丽阳
  • 1篇冯庆东
  • 1篇田青云
  • 1篇刘鹏

传媒

  • 3篇工程设计学报
  • 1篇江苏农业科学
  • 1篇机床与液压
  • 1篇自动化与仪表
  • 1篇控制工程
  • 1篇中国医药导报
  • 1篇南阳理工学院...
  • 1篇中国科技期刊...

年份

  • 1篇2023
  • 2篇2022
  • 1篇2021
  • 2篇2020
  • 3篇2018
  • 1篇2017
  • 6篇2016
  • 1篇2015
17 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
传统开腹手术治疗急性粘连性肠梗阻的临床有效性研究
2022年
对于急性粘连性肠梗阻患者,分析采用传统开腹手术治疗的应用效果和临床价值。方法:抽取50例在如皋市人民医院接受治疗的急性粘连性肠梗阻患者参与本次实验,抽取时间段为2019年5月到2021年5月期间,按照患者入院顺序并结合组间匹配原则对患者实施分组,即开腹组和保守组两组,每组有25名急性粘连性肠梗阻患者。保守组患者和开腹组患者依次采用非手术治疗方案和传统开腹手术治疗方案,评估两组患者的临床治疗效果和生活质量评分。结果:开腹组患者的临床治疗效果较佳,保守组与之相比,临床治疗效果较差,组间差异显著,P<0.05;开腹组患者的生活质量评分较高,保守组与之相比,生活质量评分较低,组间差异显著,P<0.05。结论:采用传统开腹手术治疗急性粘连性肠梗阻,可以有效缓解患者临床症状,提高患者生活质量,缓解患者心理状态,可以在临床中进一步推广和应用。
王辉
关键词:传统开腹手术急性粘连性肠梗阻生活质量评分非手术治疗
基于动态时间窗的泊车系统路径规划研究被引量:10
2017年
针对智能立体停车库中自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)存取车路径规划问题,采用分时利用策略,将Dijkstra算法和时间窗法有效结合,提出了一种基于动态时间窗的泊车系统路径规划方法。首先,通过引入优先级策略为接收任务的AGV设定优先级;其次,采用Dijkstra算法,按照任务优先级高低次序,依次为接受任务的AGV规划出最短可行路径;最后,在已知AGV可行路径基础上,通过对可行路径各路段的时间窗进行初始化、实时更新以及实时排布处理,实现多AGV的无冲突路径规划。为验证所提方法的可行性和有效性,以4台AGV同时工作的智能立体停车库为实例进行仿真测试。结果显示:所提出的路径规划方法不仅有效解决了目前多AGV路径规划柔性差、易出现死锁、碰撞冲突等问题,而且可在有效解决路径冲突的前提下,为接受任务的AGV规划出一条时间最短的优化路径。所提方法具有较好的鲁棒性和柔性,有效提高了智能立体停车系统整体运行效率,降低了存取车等待时间。
朱龙彪王辉王景良邵小江朱志慧
关键词:DIJKSTRA算法时间窗AGV路径规划
基于Dijkstra-蚁群算法的泊车系统路径规划研究被引量:27
2016年
针对智能停车库中自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)存取车路径规划问题,提出了一种基于Dijkstra-蚁群算法(Dijkstra-ACO)的泊车系统路径规划方法.首先利用链接可视图法建立环境模型,并在此环境模型下,采用Dijkstra算法规划出AGV的初始路径;其次,通过引入节点随机选择机制、调整信息素更新方式和限定信息素阈值策略等对基本蚁群算法进行优化改进;最后,选用改进的蚁群算法对初始路径进行优化.结果显示:Dijkstra算法和混合算法均能使AGV有效避开障碍物,然后搜索到一条从起点到终点的无碰优化路径;与Dijkstra算法相比,混合算法能有效提高路径搜索效率,缩短搜索路径长度,改善搜索路径质量,表明该算法正确、可行及有效,且具有较强的全局搜索能力和较好的收敛性能,能够满足AGV存取车路径规划的要求.
王辉朱龙彪王景良陈红艳邵小江朱志慧
关键词:DIJKSTRA算法蚁群算法AGV路径规划
基于改进蚁群算法的农用喷药机器人路径规划被引量:7
2018年
研究农用喷药机器人路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法的路径寻优方法。首先,获取实际工作环境信息,抽象化处理工作环境,采用栅格法建立喷药机器人工作环境模型;其次,为使算法搜索更具目的性,引入目标点诱导机制,设计新的距离启发函数,并在此基础上对状态转移概率进行改进;为避免算法搜索出现停滞和提高路径搜索效率,通过引入信息素阈值限定、信息素局部和全局更新相结合的策略对信息素更新方式进行优化;最后,通过仿真实验测试两种算法解决喷药机器人路径规划问题的实际效果。结果表明:两种算法均能有效解决喷药机器人路径规划问题,且相比传统蚁群算法,改进蚁群算法不仅可以有效改善自身收敛性能,而且可以增强自身全局寻优能力。
庄丽阳陈树林朱龙彪王辉
关键词:改进蚁群算法路径规划
基于组态软件的升降横移式立体车库远程监控系统设计被引量:10
2015年
针对目前立体车库管理效率低、维护不方便的现状,设计了一种立体车库远程管理和维护的监控系统。该系统以"单排、三列、五层"升横移式立体车库为研究模型,使用力控组态软件进行上位机监控界面的设计。下位机采用可编程逻辑控制器作为立体车库的控制核心,上位机与下位机通过GRM400无线通讯模块实现数字信号的以太网传输。同时采用智能球型摄像机对现场进行视频监控,采用电流变送器对立体车库减速电机进行状态监测,进一步完善了立体车库的报警系统。经现场测试,该系统运行可靠,操作方便,实现了预期的功能。
刘鹏朱龙彪朱志慧王辉
关键词:组态软件远程监控
一种螺栓预紧力的加载方法
本发明提供了一种螺栓预紧力的加载方法,包括如下步骤:S10获取拧紧数据表,通过传感器采集至少五个试件拧紧数据,获得所述试件的扭矩、预紧力以及转动角度的拧紧数据表;S20获取各数据间的线性关系,根据所述数据表绘制所述预紧力...
倪红军张守阳吕帅帅汪兴兴王辉赵兵
文献传递
一种基于动态时间窗的泊车系统路径规划方法
本发明公开了一种基于动态时间窗的泊车系统路径规划方法,属于路径规划技术领域,其特征在于包括以下步骤:步骤S1:采用拓扑法创建智能车库中AGV的工作环境模型;步骤S2:按照不同评价标准,分别为每台AGV和每项存取车任务设定...
朱龙彪王景良王辉邢强邵小江朱志慧
基于改进蚁群算法的泊车系统路径规划被引量:34
2018年
针对智能立体车库中自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,AGV)存取车路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法(IACO)的泊车系统路径规划方法。首先利用栅格法建立环境模型;其次,通过引入新的距离启发函数因子、调整状态转移概率和更改信息素更新规则对传统蚁群算法(TACO)进行优化改进;最后,在不同规格栅格环境下,以路径长度最短、算法收敛代数最小为评价指标,以传统蚁群算法和改进蚁群算法为搜索策略,运用Matlab对AGV存取车路径规划过程进行仿真测试,结果显示:AGV运用传统蚁群算法和改进蚁群算法均能有效避开障碍物,然后搜索到一条从起点到终点的无碰优化路径;与传统蚁群算法相比,改进蚁群算法规划的路径长度最短,开始收敛代数最小,表明改进算法正确、可行及有效,且具有较强的全局搜索能力和较好的收敛性能,能够满足AGV存取车路径规划要求。
王辉王景良朱龙彪邵小江王恒
关键词:蚁群算法AGV路径规划
多功能农用机器人路径规划的多种优化算法被引量:5
2018年
针对多功能农用机器人路径规划问题,提出禁忌搜索算法(TSA)、模拟退火算法(SAA)、遗传算法(GA)、蚁群算法(ACO)等4种路径搜索方法。为测试算法实际效果,以4种不同规格环境模型为研究背景,以距离最短、程序耗时最少、收敛代数最小为评价指标,运用Matlab软件对算法规划路径过程进行仿真测试。结果表明,4种算法均能为农用机器人规划出距离最短的优化路径;在作物种植区节点规模较小环境下,与其他3种算法相比,蚁群算法具有较强的全局搜索能力,且不易陷入局部最优;在作物种植区节点规模较大环境下,遗传算法全局搜索能力优于其他算法,可通过增大种群数量和增加收敛代数获取最优路径。
王辉王景良朱龙彪邵小江
关键词:农用机器人路径规划优化算法
基于粒子群遗传算法的泊车系统路径规划研究被引量:29
2016年
针对智能停车库自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)存取车路径规划问题,提出了一种基于粒子群和遗传算法的动态自适应混合算法.在标准粒子群算法和遗传算法的基础上,通过引入动态自适应调整策略分别对惯性权重系数、学习因子以及交叉变异概率公式进行了优化.在进化初期,通过在惯性权重系数和学习因子之间建立动态联动关系来实现对粒子速度和位置的实时有效更新;在进化后期,通过引入自适应遗传算法的交叉、变异操作来增强混合算法的全局搜索能力,提高算法的进化速度和收敛精度.为验证混合算法的可行性和有效性,选用MATLAB软件对其进行仿真测试.仿真测试结果显示,与禁忌搜索算法、蚁群算法以及遗传算法相比,混合算法表现出较强的全局搜索能力和较好的收敛性能,表明混合算法可行和有效.
王辉朱龙彪朱天成陈红艳邵小江朱志慧
关键词:粒子群算法遗传算法AGV路径规划
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