超级模拟人产品参数

超级模拟人产品参数

道闸参数

规格：342*292*1025MM 配置：两无线遥控，一手控，一杆座 （长度可选）一杆座，膨胀螺丝，说

明书。 产品说 明：主要功能： 1·手动按钮可作‘升’、‘降’及‘停’操作2·无线遥控可作‘升’、‘降’、‘停’及对手动按钮的‘加锁’‘解锁’操作3·停电自动解锁，停电后可手动抬杆 4·具有便于维护与调试的‘自检模式’ 5·可选配车辆传感器，使具有‘车过自动落闸’‘防砸车’或‘冲闸自动抬杆’功能 6·可选配专为道路收费而增设的顶蓬及通道两对红绿灯 7·可选配光隔离长线驱动器，挂接到电脑RS232-C串行通讯接口。具备丰富的底层控制及状态返回指令，使收费系统微机可对电闸作最完全的控制。 8·可根据客户需要增加其它特殊功能

电气特性： 1·采用具备软件陷井与硬件看门狗的单片机控制，永不死机 2·采用磁感应霍尔器件进行行程控制，非接触工作，永不磨损偏移3·采用光电耦合、无触点、过零导通技术，主控板无火花无干扰高可靠工作 4·采用升降超时与电机过热保护，防止电闸非正常损坏 5·采用机械行程开关，进行切电总保护 6·宽范围的单相电源输入 （160V-260V）适于恶劣的野外道路收费环境 7·光隔离串行通讯接口，隔离电压大于1500V，确保上位微机安全，实现抗汽车电火花等强电磁干扰的高可靠通讯 机械特性：

1·采用精密的四连杆机构使闸杆作 缓启渐停无冲击的的快速平稳动 作，并使闸杆只能在限定的九十度 范围内运行，不出意外。 2·采用精确的全自动跟踪平衡机构 使任意位置静态力矩为零，从而最 大限度地减小驱动功率和延长机体 寿命 3·箱体采用先进的防水结构及抗老 化的室外型喷塑处理，坚固耐用， 永不褪色。 道闸参数： 额定电压：AC220V 额定功率：100W 起落杆时间：4-6秒 机身净量：70KG

擦玻璃机器人方案

擦玻璃机器人方案 随着城市现代化发展，特别是高层建筑的兴起，以玻璃壁而为代表的壁面结构逐渐演绎成华丽的“城市外衣”，山此衍生出繁重的壁面清洗任务，并目许多国家已对建筑壁面的清洗要求做出了明确规定。另一方面，越来越奇特的建筑结构使清洗的难度成倍增加，甚至采用传统的清洗方法已无能为力。然而，在社会文明高度发展的今天，对生命的关爱达到了前所未有的高度，要求停止使用蜘蛛人的呼声不绝于耳，因此人们期待新的具有人性化的清洗方式出现。 如此，将爬壁机器人应用于高楼玻璃壁面清洗的问题就成为热点研究课题。壁面清洗机器人也属于移动式服务机器人的一种，可在垂直壁而及屋顶移动进行物体表面的清洗作业。壁面清洗机器人的使用将大大降低高层建筑的清洗成木，改善工人的劳动环境，提高劳动产生产率，具有相当的社会、经济意义和广阔的应用前景。而目前针对此类机器人的研究还没有比较成熟、可靠的方案。 创新设计的智慧型擦玻璃机器人，结合安全设计可让机器完全吸附于玻璃表面自由行。机器人除了会规则路径、侦测窗框、自动清洁窗户，并可透过手动遥控模式，让操控机器更方便，另搭配可替换的清洁布让清洁玻璃成了轻松又有趣的事。 传统擦拭玻璃除了费力外更是需要守候费时定在窗户边，擦玻璃机器人采用人工智能技术，除了会自动导航路径外，还能自动擦完整片玻璃后自动停止，让你可以一边清洁一边看报纸或者和朋友聊天。 擦玻璃机器人比你更重视安全，结合安全设计及原理让擦玻璃机器人能紧紧吸附并自由行走在垂直玻璃，擦玻璃机器人使用UPS不断电系统，就算突然断电也不会掉落，使用起来超放心。 擦玻璃机器人是新一代创新设计智慧型单面擦玻璃机器人。它具有一个真空马达可让机器完全吸附于玻璃表面，并于垂直的玻璃表面上自由行走亦无玻璃厚度值限制使用。 产品特点 采用永磁式磁铁对吸，断电不掉落 三种自动模式选择：三种芳香，自动清洁全窗三种速度选择手动操作模式遥控器操作

基于模拟退火算法的TSP算法

专业综合设计报告 课程名称：电子专业综合设计 设计名称：基于模拟退火算法的TSP算法姓名： 学号: 班级：电子0903 指导教师：朱正为 起止日期：2012.11.1-2012.12.30

专业综合设计任务书 学生班级：电子0903 学生姓名：学号： 20095830 设计名称：基于模拟退火算法的TSP算法 起止日期： 2012.11.1-2012.12.30 指导教师 专业综合设计学生日志

专业综合设计考勤表 专业综合设计评语表

一设计目的和意义 (6) 二设计原理 (6) 2.1 模拟退火算法的基本原理 (5) 2.2 TSP问题介绍................................................................................................................... .. (6) 三详细设计步骤................................................................................................................... . (9) 3.1.算法流程 (8) 3.2模拟退火算法实现步骤........................................................ 错误!未定义书签。四设计结果及分析.. (9) 4.1 MATLAB程序实现及主函数 (9) 4.1.1 计算距离矩阵 (9) 4.1.2 初始解................................................................................................................... . (10) 4.1.3 生成新解................................................................................................................... (10) 4.1.4 Metropolis 准则函数................................................................................................ (10) 4.1.5 画路线轨迹图 (11) 4.1.6 输出路径函数 (12) 4.1.7 可行解路线长度函数 (12) 4.1.8 模拟退火算法的主函数 (13)

爬山算法、模拟退火算法、遗传算法

一.爬山算法( Hill Climbing ) 介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算 法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到 达到一个局部最优解。 爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜 索到全局最优解。如图1所示：假设C点为当前解，爬山算法搜索到A点 这个局部最优解就会停止搜索，因为在A点无论向那个方向小幅度移动都不 能得到更优的解。 二.模拟退火(SA,Simulated Annealing)思想（跟人一样找不 到最优解就最产生疑惑，我到底需不需要坚持，随着时间的推移，逐渐的慢慢的放弃去追寻最优解的念头） 爬山法是完完全全的贪心法，每次都鼠目寸光的选择一个当前最优解，因此只能搜索到局部的最优值。模拟退火其实也是一种贪心算法，但是它的搜索过程引入了随机因素。模拟退火算法以一定的概率来接受一个比当前解要差的解，因此有可能会跳出这个局部的最优解，达到全局的最优解。 以图1为例，模拟退火算法在搜索到局部最优解A后，会以一定的概率接受到E的移动。也许经过几次这样的不是局部最优的移动后会到达D点，于是就跳出了局部最大值A。 若J( Y(i+1) )>= J( Y(i) ) (即移动后得到更优解)，则总是接受该移动 若J( Y(i+1) )< J( Y(i) ) (即移动后的解比当前解要差)，则以一定的概率接受移动，而且这个概率随着时间推移逐渐降低（逐渐降低才能趋向稳定） 这里的“一定的概率”的计算参考了金属冶炼的退火过程，这也是模拟退火算法名称的由来。 根据热力学的原理，在温度为T时，出现能量差为dE的降温的概率为P(dE)，表示为： P(dE) = exp( dE/(kT) ) 其中k是一个常数，exp表示自然指数，且dE<0。这条公式说白了就是：温度越高，出现一次能量差为dE的降温的概率就越大；温度越低，则出现降温的概率就越小。又由于dE总是小于0（否则就不叫退火了），因此dE/kT < 0 ，所以P(dE)的函数取值范围是(0,1) 。 随着温度T的降低，P(dE)会逐渐降低。 我们将一次向较差解的移动看做一次温度跳变过程，我们以概率P(dE)来接受这样的移动。 关于爬山算法与模拟退火，有一个有趣的比喻：（有点意思）

停车场主要设备技术参数

**停车场出入系统 智控系统技术参数 技 术 参 数 内蒙古国建信息技术有限公司 2011年11月

GD-道闸 >> 出、入口道闸 GD-DZ805 产品编号： 91110405216 产品名称： 出、入口道闸 GD-DZ805 规 格： 金属烤漆 永不退 色 产品备注： 停车场道闸、智能 道闸、智能停车场设备 产品类别： G D-道闸 产 品 说 明 技术参数 型号：GD-DZ805 电源电压：AC220V±10% 电机额定功率：50、60Hz 标准挡杆长度：3-6M 运行噪音：≤60Db 挡杆起落时间：4.0 S 运行寿命：≥500万次 挡杆中误动作：≯0.01％ 挡杆中心高：900mm 机箱尺寸：380*320*1050mm 产品说明 个别可根据客户的需求，客户能自己任意的调换闸机开闸的方向 《左向或右向》。停电时：可快速的打开离合器，快速的将闸杆抬起 （不会造成堵车情况）。外形可根据您的要求设计生产。 道闸功能介绍 1、按钮可作“升”、“降”、“停”操作； 2、可选配无线遥控器，可作“升”、“降”、“停”操作，也可选配特殊的无线遥控器，实现对按钮的“加锁”、“解锁”操作； 3、可选配通道红绿信号灯、计数器、报警灯等外设连接的接口附设； 4、可选配车辆检测器，使具有“车过自动落闸”，：防砸车“及”冲闸自动抬杆“功能； 5、可选配先进的远程网络控制技术，通过RS485与先进的通讯协议实现对道闸的控制与反馈；该方案由超皓安防上海监控安装网 转载提供 https://www.doczj.com/doc/4214134779.html,

6、通过拨码开关设置，提供多种运行模式、运行参数供用户选择，能够最大限度地满足用户对不同功能的需求；此外，主控器预留有足够的拨码开关挡位与输入输出接口，只需改变软件便可定制实现用户所需的特殊功能。 7、客户能自己任意的调换闸机开闸的方向《左向或右向》。停电时，可快速的打开离合器快速的将闸杆抬起不会造成堵车的情况，适用于智能停车场收费系统。 停车管理系统>> 2010新款易达 产品编号：11129244616 产品名称：2010新款易达 规格：金属烤漆 产品备注：停车场管理系统 2010新款易达 产品类别：停车管理系统 产品说明 型号：2010新款易达 工作电压：AC220±10% 电源频率：50、60Hz 额定功率：50W IC卡读卡距离：≤100mm 读写时间：≤0.1秒 出卡时间：≤0.5秒 通讯接口：RS-485 最大临时放卡量：300张 工作环境温度：-30℃-60℃ 工作相对湿度：≤95%无凝露 脱机存储容量：进出各100000条记录 产品说明 兼容IC、ID读卡模式，IC脱机收费，可即插语音模块，可外接LED显示屏，实现脱机控制，体积小，适用于固定用户的停车场使用。金属材质，外型设计简洁美观，色彩光洁、永不褪色，机箱结构紧凑、造型简练、美观大方

擦玻璃机器人报告

擦玻璃清洗机 摘要 本文主要介绍了擦玻璃清洗机结构部分和采用相关技术以及预测研究成果前景，还有设计任务分配。 关键词 擦玻璃清洗机真空吸附机器手机器脚中间体 1 引言 近年来，随着国内经济的发展，城市高层建筑成倍的增长，由于高层外壁的玻璃随着时间的延长，外壁玻璃上增加了许多的粉尘和其他污物。至今，有95%城市高楼玻璃外壁采用的是人工清洗完成，它不仅投入大，效率低，费工时时，而且极其危险，因此我们小组决定设计一种能携带清洗装置或其他功能在高楼玻璃外壁移动的机器。代替人进行高空作业，使人脱离人生安全的危险自动化的机器。我们采用了吸盘和履带合作的技术。它具有结构简单，稳定可靠，操作方便，成本低，便于大量生产等特点。对于以上特点，该机器可应用大量高楼玻璃的清洗工作，也可以再一层楼上用多个机器，这样可以大大的改善工作效率提高，具有一定的使用价值，可减少人工清洗的危险度，也大大地解放社会生产力，所以有一定的开发前景和经济市场。

擦玻璃清洗机的结构部分 擦玻璃清洗机的结构部分分二大类; 一机器本体; 二控制系统; 机器本体又分二大类; 一机器支架, 二运动动力系统。机器支架分为；擦玻璃机器手，中间体，机器脚。 2 擦玻璃机器手 对于整个擦玻璃清洗机,经过我们小组对几种擦玻璃机器手的对比加分析后，得出最优的方案,所以我们小组采用曹天真发明一种擦玻璃机械手，其特征在于它是由转盘擦头、手杆、轴承及双拉线所构成；所说的转盘擦头是一带一个直角的硬板及与之固定的擦拭软布构成，该转盘擦头的硬板面中心位置有一连接座，连接座处装有轴承，所说的手杆与轴承中的轴心相连接，手杆下端装有 呈平行板状的拉线支架，二拉线的各一端装在拉线 支架上呈可拉动状，另一端分别固定连接于转盘擦 头的直角下两端，转盘擦头依轴承、手杆及二拉线 呈180°可旋转状。 我们选择小组选择这种擦玻璃机器手的理由是:1.构造简单，使用方便、安全，可解决擦玻璃的各种情况；2.成本低。 在机器手的清洗端，我们采用市面上最新的去污方法，就是采用非接触式去污技术，采用这种技术的优点是，既无压力，又不加清洗剂，体现了简洁，环保的设计理念。

模拟退火算法

精品文档 【算法】数学建模常用算法简介——模拟退火算法 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达 到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T 时趋于平衡的概率为e- E/(kT) ，其中 E 为温度 T 时的内能， E 为其改变量， k 为 Boltzmann 常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能 E 模拟为目标函数值 f ，温度 T 演化成控制参 数 t ，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i 和控制参数初值t 开始，对当前 解重复“产生新解→计算目标函数差→ 接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的 当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表 (Cooling Schedule) 控制，包括控制参数的初值 t 及其衰减因子 t 、每个 t 值时 的迭代次数 L 和停止条件 S。 模拟退火算法的模型 模拟退火算法可以分解为解空间、目标函数和初始解三部分。 模拟退火的基本思想: (1)初始化：初始温度 T( 充分大 ) ，初始解状态 S( 是算法迭代的起点 ) ，每个 T 值的迭 代次数 L (2)对 k=1，，L做第(3)至第6步： (3)产生新解 S′ (4)计算增量 t ′=C(S′)-C(S) ，其中 C(S) 为评价函数 (5) 若t ′<0 则接受 S′作为新的当前解，否则以概率exp(-t ′/T) 接受 S′作为新的当前解. (6)如果满足终止条件则输出当前解作为最优解，结束程序。 终止条件通常取为连续若干个新解都没有被接受时终止算法。 (7)T 逐渐减少，且 T->0 ，然后转第 2 步。 模拟退火算法新解的产生和接受可分为如下四个步骤： 第一步是由一个产生函数从当前解产生一个位于解空间的新解；为便于后续的计算和 接受，减少算法耗时，通常选择由当前新解经过简单地变换即可产生新解的方法，如对构成新解 的全部或部分元素进行置换、互换等，注意到产生新解的变换方法决定了当前新解的邻域结构，因 而对冷却进度表的选取有一定的影响。 第二步是计算与新解所对应的目标函数差。因为目标函数差仅由变换部分产生，所以 目标函数差的计算最好按增量计算。事实表明，对大多数应用而言，这是计算目标函数差的最 快方法。 第三步是判断新解是否被接受 , 判断的依据是一个接受准则，最常用的接受准则是 Metropo1is 准则 : 若 t ′<0 则接受 S′作为新的当前解 S，否则以概率 exp(- t ′/T) 接受 S′作为新的当前解 S。 第四步是当新解被确定接受时，用新解代替当前解，这只需将当前解中对应于产生新 解时的变换部分予以实现，同时修正目标函数值即可。此时，当前解实现了一次迭代。可在此基础上开始下一轮试验。而当新解被判定为舍弃时，则在原当前解的基础上继续下一轮试 。

弱电设备参数

弱电设备参数表

监控系统红外摄像机：(数量15台)

半球摄像机：（数量38台）

硬盘录像机：（数量6台）

停车场管理系统 停车场管理系统 作为中国停车场管理行业的开创者和领导品牌，捷顺停车场管理系统经过研发团队 多年来不断优化，并结合国内外停车场管理需求而设计的一套高效智能的停车场管理系统。 凭借优良的品质和卓越的性能，捷顺停车场管理系统受到了数以十万计用户的青睐，被广泛应用于小区物业、商业大厦、购物中心、物流园区、大型厂矿、机场、政府机关、校园、大型场馆等领域，为大量用户解决了停车场的车辆安全、资金安全、车辆进出有序管理、车位资源合理规划和利用等停车场经营管理难题，建立了良好的行业口碑。 一、系统简介 捷顺停车场管理系统是通过非接触式卡或车牌识别来对出入停车场的车辆实施判断识别、准入/拒绝、引导、记录、收费、放行等智能管理，其目的是有效的控制车辆与人员的出入，记录所有详细资料并自动计算收费额度，实现对场内车辆与收费的安全管理。该系统集感应式智能卡技术、计算机软件与网络、视频监控、图像识别与处理、自动控制技术于一体，包括了车辆身份判断、出入控制、车辆自动识别、车位检索、车位引导、会车提醒、图像显示、车辆校对、信息发布、时间计算、费用收取及核查、语音对讲、报警联动等系列化功能，实现对停车场车辆的智能化管理。根据具体的使用环境和配置需要，捷顺停车场管理系统细分为：捷斯易、捷易通、顺易达及灵通四个停车场管理系列，满足各类型停车场管理需要。 系统控制流程 车辆入场时，司机将所持有的本车场IC/ID 卡放在入口控制机的读卡区域前读卡，如果读卡有效，道闸的闸杆自动抬起，允许车辆进入，车辆通过入口处的道闸后，闸杆自动下落，封闭入口车道。 当车辆出场时，司机在出口控制机的读卡区域读卡，出口控制机判断卡的有效性后，出口处的道闸闸杆自动抬起放行车辆，车辆通过道闸后，闸杆自动落下，封闭出口车道，如果IC/ID 卡无效时，出口道闸仍处于禁行状态。

模拟退火算法原理及matlab源代码

模拟退火算法模拟退火算法是一种通用的随机搜索算法，是局部搜索算法的扩展。它的思想是再1953 年由metropolis 提出来的，到1983 年由kirkpatrick 等人成功地应用在组合优化问题中。 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis 准则，粒子在温度T 时趋于平衡的概率为e- △ E/(kT)，其中E为温度T时的内能，AE为其改变量，k 为Boltzmann 常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f ,温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解-计算目标函数差T接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooli ng Schedule)控制，包括控制参数的初值t 及其衰减因子△ t、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。 模拟退火算法新解的产生和接受可分为如下四个步骤：第一步是由一个产生函数从当前解产生一个位于解空间的新解；为便于后续的计算和接受，减少算法耗时，通常选择由当前新解经过简单地变换即可产生新解的方法，如对构成新解的全部或部分元素进行置换、互换等，注意到产生新解的变换方法决定了当前新解的邻域结构，因而对冷却进度表的选取有一定的影响。 第二步是计算与新解所对应的目标函数差。因为目标函数差仅由变换部分产生，所以目标函数差的计算最好按增量计算。事实表明，对大多数应用而言，这是计算目标函数差的最快方法。 第三步是判断新解是否被接受,判断的依据是一个接受准则，最常用的接受准则是Metropo1is准则：若厶t‘ <0 则接受S'作为新的当前解S,否则以概率exp(- △ t‘ /T) 接受S'作为新的当前解S。 第四步是当新解被确定接受时，用新解代替当前解，这只需将当前解中对应于产生新解时的变换部分予以实现，同时修正目标函数值即可。此时，当前解实现了一次迭代。 可在此基础上开始下一轮试验。而当新解被判定为舍弃时，

模拟退火算法介绍

解析模拟退火算法 一.爬山算法(Hill Climbing) 介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。 爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。如图1所示：假设C点为当前解，爬山算法搜索到A点这个局部最优解就会停止搜索，因为在A点无论向那个方向小幅度移动都不能得到更优的解。 二.模拟退火(SA,Simulated Annealing)思想 爬山法是完完全全的贪心法，每次都鼠目寸光的选择一个当前最优解，因此只能搜索到局部的最优值。模拟退火其实也是一种贪心算法，但是它的搜索过程引入了随机因素。模拟退火算法以一定的概率来接受一个比当前解要差的解，因此有可能会跳出这个局部的最优解，达到全局的最优解。以图1为例，模拟退火算法在搜索到局部最优解A后，会以一定的概率接受到E的移动。也许经过几次这样的不是局部最优的移动后会到达D点，于是就跳出了局部最大值A。 模拟退火算法描述：

若J(Y(i+1))>=J(Y(i))(即移动后得到更优解)，则总是接受该移动 若J(Y(i+1))

模拟退火算法算法的简介及程序

模拟退火算法 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。 模拟退火算法的模型 模拟退火算法可以分解为解空间、目标函数和初始解三部分。 模拟退火的基本思想: (1)初始化：初始温度T(充分大)，初始解状态S(是算法迭代的起 点)，每个T值的迭代次数L (2) 对k=1，……，L做第(3)至第6步： (3) 产生新解S′ (4) 计算增量Δt′=C(S′)-C(S)，其中C(S)为评价函数 (5) 若Δt′<0则接受S′作为新的当前解，否则以概率exp(-Δt′/T)

接受S′作为新的当前解. (6) 如果满足终止条件则输出当前解作为最优解，结束程序。终止条件通常取为连续若干个新解都没有被接受时终止算法。 (7) T逐渐减少，且T->0，然后转第2步。 算法对应动态演示图： 模拟退火算法新解的产生和接受可分为如下四个步骤： 第一步是由一个产生函数从当前解产生一个位于解空间的新解；为便于后续的计算和接受，减少算法耗时，通常选择由当前新解经过简单地变换即可产生新解的方法，如对构成新解的全部或部分元素进行置换、互换等，注意到产生新解的变换方法决定了当前新解的邻域结构，因而对冷却进度表的选取有一定的影响。 第二步是计算与新解所对应的目标函数差。因为目标函数差仅由变换部分产生，所以目标函数差的计算最好按增量计算。事实表明，对大多数应用而言，这是计算目标函数差的最快方法。 第三步是判断新解是否被接受,判断的依据是一个接受准则，最常用的接受准则是Metropo1is准则: 若Δt′<0则接受S′作为新的当前解S，否则以概率exp(-Δt′/T)接受S′作为新的当前解S。 第四步是当新解被确定接受时，用新解代替当前解，这只需将当前解中对应于产生新解时的变换部分予以实现，同时修正目标函数值即可。此时，当前解实现了一次迭代。可在此基础上开始下一轮试验。而当新解被判定为舍弃时，则

道闸使用说明手册

精心整理 尊敬的用户： 您好! 非常感谢您选择了我公司为您精心制造的道闸,使我们有机会为你提供服务。为充分发挥本产品的优良性能，请您在使用之前详细阅读本手册。 本手册的主要内容，包括该产品的主要性能优势，产品规格及其结构参数，控制部分的接口说明，现场安装调试说明，以及产品的配件清单等，通阅读本手册，可让您更加清楚的了解本产品的构造特点，使用要求及其注意事项，以确保道闸的安全使用，延长使用寿命。同时，本手册还特别的详细的介绍了，产品在安装使用过程中可能出现的问题，详细分析了出现问题的原因，并提供了相应的解决方案，解除您在使用本产品的过程中一些困扰。除此之外，我们还在手册中为您详细介 是 一. 减轻电 ●70W 二.. ●采用原装进口的光电隔离保护电路，确保信号完整和抗强干扰。 ●集成高性能百万组学习码的无线遥控接收模块，确保操作的稳定性。 ●采用独有的灭弧处理电路，确保控制板的使用寿命。 ●采用原装进口磁芯的变压器，在户外潮杂环境下的稳定工作。 ●提供额外12V/100mA电源，便于连接不同型号的限位检测装置。 三.安全特性 ●遇阻反弹（压力电波防砸）：闸杆在下落过程中，若遇到外力阻挡后，便会自动起杆，减免因失误带来的损伤； ●地感防砸：闸杆在下落过程中，如接收到地感信号后，便会自动起杆，触发期间不落杆，待地感信号恢复后，闸杆自动下落，确保安全； ●开优先防砸：闸杆在下落过程中，若遇紧急情况，无论是在开闸或关闸运行状态，只要接收到开

闸信号，闸杆便会执行开闸动作； ●防砸胶条防砸：闸杆上配带有橡胶胶条，可以减轻因为意外而造成的损失。 产品规格及其结构参数 一.规格参数

模拟退火算法基本原理介绍(可编辑修改word版)

模拟退火算法 一、模拟退火算法概念 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis 准则，粒子在温度 T 时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E 为温度T 时的内能，ΔE 为其改变量，k 为Boltzmann 常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E 模拟为目标函数值f，温度T 演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i 和控制参数初值t 开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t 值， 算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t 及其衰减因子Δt、每个t 值时的迭代次数L 和停止条件S。 二、模拟退火算法的模型 模拟退火算法可以分解为解空间、目标函数和初始解三部分。 模拟退火的基本思想: (1) 初始化：初始温度T(充分大)，初始解状态S(是算法迭代的起点)，每个T 值的迭代次数L (2) 对k=1，……，L 做第(3)至第6 步： (3)产生新解S′ (4)计算增量Δt′=C(S′)-C(S)，其中C(S)为评价函数 (5)若Δt′<0则接受S′作为新的当前解，否则以概率exp(-Δt′/T)接受S′作为新的当前解. (6)如果满足终止条件则输出当前解作为最优解，结束程序。 终止条件通常取为连续若干个新解都没有被接受时终止算法。 (7)T 逐渐减少，且T->0，然后转第2 步。 算法对应动态演示图： 模拟退火算法新解的产生和接受可分为如下四个步骤： 第一步是由一个产生函数从当前解产生一个位于解空间的新解；为便于后续的计算和接受，减少算法耗时，通常选择由当前新解经过简单地变换即可产生新解的方法，如对构成新解的全部或部分元素进行置换、互换等，注意到产生新解的变换方法决定了当前新解的邻域结构，因而对冷却进度表的选取有一定的影响。 第二步是计算与新解所对应的目标函数差。因为目标函数差仅由变换部分产生，所以目标函数差的计算最好按增量计算。事实表明，对大多数应用而言，这是计算目标函数差的最快方法。 第三步是判断新解是否被接受,判断的依据是一个接受准则，最常用的接受准则是Metropo1is 准则: 若Δt′<0则接受S′作为新的当前解S，否则以概率exp(-Δt′/T)接受S′作为新的当前解S。 第四步是当新解被确定接受时，用新解代替当前解，这只需将当前解中对应于产生新解时的变换部分予以实现，同时修正目标函数值即可。此时，当前解实现了一次迭代。可在此基础上开始下一轮试验。而当新解被判定为舍弃时，则在原当前解的基础上继续下一轮试验。 模拟退火算法与初始值无关，算法求得的解与初始解状态S(是算法迭代的起点)无关；模拟退火算法具有渐近收敛性，已在理论上被证明是一种以概率l 收敛于全局最优解的全

高速道闸技术参数

技术参数 型号：FY-DZG110 电源电压： AC230V 电源频率： 50/60HZ 电机额定功率：80W 电机额定转速： 30r/min 20r/min 15r/min 10r/min 电机额定转矩：12N。m 18N。m 24N。m 30N。m 标准挡杆长度： 2.25m 3.00m 3.75m 5.75m 运行噪音：≤60dB 挡杆起落时间： 0.9s 1.2-1.4s 1.8s 3.2s 运行寿命：≥500万次 挡杆误操作：≯0.01% 主要功能： 1:核心技术是采用专门设计的AC220V特种罱矩电机 电机为低速率免维护电机。电机可以被控制动于任意位置而不会造成损坏。在两个终端极限位置时，该电机功率自动减退至约20W，既可节省能耗，避免冷凝及腐蚀，即使在寒冷的冬季也可正常运转。 传动机构采用正弦连杆机构，去掉了普通自动拦杆使用的减速装置，使整个结构更趋紧凑，合理，大大减少了机械故障。 特殊的电机线圈结构使它在通，断电的瞬间，不会出现普通电机不可避免的瞬间大电流和瞬间电压波动，可直接用UPS供电而不会影响同一电网内其他设备的正常工作。 2:外观结构既结实耐用又美观大方 机箱采用经特殊工艺处理的钢板制成，表面用桔红色或桔黄色高级汽车漆涂，即防止腐蚀，又可以防止由于紫外线照射引起的褪色。 挡杆采用特殊铝型材，外贴红色反光薄膜，使其在夜间亦清晰可见； 为配合不同使用场合（比如在高度空间有限的地下停车场内），还专门设计有折叠式挡杆。 3:具备全方位的安全防护附加功能 防撞机构：因意外导致车辆撞击自动拦杆挡杆的时，防撞机构可使挡杆旋转90度，从而可以避免或减轻对自动拦杆和车辆的损坏。 LED红绿双显信号灯：为通行车辆自动切换红绿灯行车信号； 红外线保护装置：可检测到人员通过，从而避免意外事故发生。 遥控装置：可以实现无线遥控操作，有效控制距离不小于150M. 产品技术特点:系统集成度高、逻辑功能强；主控器提供多种运行模式供用户选用，能够最大限度地满足用户对不同功能的需求。此外，用户还可以装应用软件以实现所需的特殊功能；主控器附设有可与自动收费系统、环路感应器、信号灯等外设相连接的接口。

擦窗机器人

擦窗机器人 擦窗机器人，又称自动擦窗机、擦玻璃机器人、智能擦窗器、智能窗户清洁器等，是智能家用电器的一种。它能凭借自身底部的真空泵或者风机装置，牢牢地吸附在玻璃上，然后借助一定的人工智能，自动探测窗户的边角距离、规划擦窗路径。擦窗机器人一般会利用自身吸附在玻璃上的力度来带动机身底部的抹布擦掉玻璃上的脏污。 擦窗机器人的出现，主要是为了帮助人们解决高层擦窗、室外擦窗难的问题。 中文名擦窗机器人适用环境：家具空间，玻璃 外文名The Window Cleaning Robot 使用寿命：5~8年 目录 1、概述 2、原理 3、构造 4、分类 5、注意事项

1 概述 擦窗机器人是需带电工作的电器，以方形构造为主，方便清理玻璃的边角区域。工作的时候需要连接电源线工作，虽然内部有电池，但其电量仅在突发情况下做备用。擦窗机器人界面设计的比较简单，多为一键式控制面板外加单手操作设计，另配有遥控，其遥控信号可以穿透玻璃不受阻碍。擦窗机器人在底部配有清洁布，当它吸附在玻璃上行走时，带动清洁布擦过玻璃，从而达到清洁窗户的目的。 擦窗机器人是一个全新的品类，目前市场上品牌不多，最先研发出这个产品的是科沃斯机器人，大概时间在2011年，从官网上看，目前有七八个产品，价格高低不同，品类比较齐全。近两年市场上也有一些跟进者，但是都没做起来。 2 原理 启动后，擦窗机器人通过机身底部的真空吸盘或者风机在机身和玻璃之间产生真空部分，从而牢牢地吸附在玻璃上。通过一定的人工智能技术，它能够自动探测玻璃的上下边框，明确清洁范围，自动执行规划清洁（从左至右，或从下至上的擦拭顺序），并在清洁完毕之后回到初始的放置位置方便人们将其取下。 擦窗机器人底部的可拆装抹布，会在行走的过程中擦拭掉玻璃上的脏污，从而达到清洁的目的。 3构造 ●本体：以方形为主，方便清理窗户边角位置； ●电源适配器：擦窗机器人需要在链接电源线的情况下工作，虽然内部有充电电池，但仅作为突发状况（比如停电等）下的备用电量使用；

模拟退火算法简介与实例

模拟退火算法简介与实例 2010-07-10 12:30:55| 分类：algorithms | 标签：|字号大中小订阅 摘要 模拟退火算法是S. Kirkpatrick, C. D. Gelatt和M. P. Vecchi在1983年所发明。是一种典型的概率模拟算法（Monte Carlo算法），其基本想想与冶金上的退火有相似之处，在一个相当大的空间内搜索最优解，而每次只搜索与自己临近的状态。此算法被证明以接近概率1接近最优解。其中有较好的物理思想，是模拟类算法中的典范。模拟退火算法由于要计算相临状态，这与Ising模拟的计算模拟有相似之处，因此本文也将对Ising做一个介绍。本文介绍算法的基本思想并做一个例子求解TSP问题（旅行商问题），重在介绍算法思想，具体算法的优化与改进不是本文涵盖范围。 1. Ising模型 Ising模型描述的是物体的铁磁性质，在铁和镍这类金属中，当温度低于居里温度时，原子的自旋自发地倾向某个方向，而产生宏观磁矩。温度高于居里温度时,自旋的取向非常紊乱,因而不产生净磁矩。当温度从大于或小于两边趋于居里温度时，金属的比热容趋于无限大。这是物质在铁磁性状态和非铁磁性状态之间的相变。伊辛模型就是模拟铁磁性物质的结构，解释这类相变现象的一种粗略的模型。它的优点在于，用统计物理方法，对二维情形求得了数学上严格的解。这就使得铁磁性物质相变的大致特征，获得了理论上的描述。 1.1模型描述 这个模型所研究的系统是由N个阵点排列成n维周期性点阵，这里n=2。点阵的几何构形可以是立方的或六角形的,每个阵点上都赋予一个取值+1或-1的自旋变量i,如果i＝+1,即第N个阵点的自旋向上；如i＝-1，即第个N阵点的自旋向下并且认为只是最近邻的自旋之间有相互作用。点阵的位形用一组自旋变量（这里i＝2）来确定，如下图所示 图1，模型图示图2，最近临磁子 1.2模型计算 1)两个相临磁子趋向平行能量最低，即两个磁子的自旋方向非平行与平行。能量相差ΔE。 2)每个磁子的磁矩为m,总的磁矩为每个磁子的磁矩和。

智能计算-模拟退火算法(matlab实现)

模拟退火算法 摘要：阐述了模拟退火算法的基本原理及实现过程,运用MATLAB语言实现了该算法。并将其运用到解决旅行商问题的优化之中。数值仿真的结果表明了该方法能够对函数进行全局寻优,有效克服了基于导数的优化算法容易陷入局部最优的问题。该方法既可以增加对MATLAB 语言的了解又可以加深对模拟退火过程的认识,并达到以此来设计智能系统的目的。 关键词：模拟退火算法，全局寻优，搜索策略

simulatedannealing algorithm Abstract：This paper describes the basic principles and processes simulatedannealing algorithm, using MATLAB language implementation of the algorithm. And use it to solve the traveling salesman problem among optimization. Simulation results show that the method can be a function of global optimization, effectively overcome the derivative-based optimization algorithm is easy to fall into local optimum. This method not only can increase the MATLAB language can deepen understanding and awareness of the simulated annealing process, and in order to achieve the purpose of the design of intelligent systems. Keywords:simulatedannealing algorithm,Global optimization,strategy

停车场系统主要参数

停车场系统主要参数 停车场系统图 1.硬件参数 Key-3100控制器 技术参数： 读卡器接口2个兼容性全面兼容IC和IC读卡器 通讯方式TCP/IP、RS232、RS485 输入格式26Bits~72Bits维庚输入 支持卡5000张存储事件12000条 通讯速率9600/4800bps CPU 8位微处理器，双看门狗保护 工作环境温度-40℃~70℃，湿度0~90% 工作电压12VDC KEY3100感应式IC卡停车场系统采用感应IC卡读感技术开发研制而成，它将机械、电子自动化设备、计算机以及智能IC卡技术有机的结合起来，从而对各类出入车辆进行有效的管理。KEY3100智能停车场系统由入口票箱、出口票箱、KEY3100停车场控制器、道闸、车辆感应器、摄像头、图像捕捉卡和收费管理计算机、收费管理软件等部分组成，整个系统性能稳定、外形美观，并带有图像对比、临时卡收费功能。 产品特点 ◆图像抓拍、对比功能 车辆进出停车场时，自动启动摄像功能，并将照片存储在计算机里。出场时， 计算机自动将新照片和该车最后入场的照片进行对比，监控人员（保安员） 能实时监视车辆的安全情况。进出场无冲突。所有摄入的车辆图片存在计算 机的硬盘中，可备以后查证。每一幅图片都有时间记录，查验方便。 ◆实时监视功能 无车进入时，可在监控计算机上实时监视进出口的车辆及一切事物的活动情 况。 ◆支持多种类型的卡 月租卡、时租卡、储值卡、特殊卡。 ◆脱机工作功能 计算机脱机时，系统可自动存储所有交易记录和数据（12000条事件）。

◆车位引导 可在软件里面设置触发LED中文显示屏显示的事件以及显示屏的内容，根据 设置自动统计、显示“满位”信息。 ◆防砸车功能 当车辆处于道闸的正下方时，地感线圈检测到车辆存在，道闸将不会落下， 直至车辆全部驶离其正下方。 ◆手动控制功能 停电时提供手动控制功能。 ◆电压保护 输入过流保护，正常时自动恢复所有输入/输出，均带电压动态保护，所有 继电器输出带有瞬间过压保护。 ◆扩展功能/多进多出 停车场控制器支持通过局域网联网功能，可实现多个出入口的联网。可提供 二次开发接口，方便系统集成。 票箱 基本参数： 颜色棕色通读接口RS485/232 适用温度-35℃～+85℃外观尺寸H1300×W470×D280(mm) 适用湿度10%～+95%工作电压AC 220V ◆采用冷扎镀锌钢板外壳 ◆表面静电进口粉末喷涂、防水、防锈 ◆外型美观标准型箱体内部空间较大 ◆采用计算机控制和数据处理技术，自动化程度更高 远距离读卡设备 KK-UHF102远距离读卡器 基本参数： 工作频率：920~925MHz（跳频或定频）整机尺寸：445×445×55 mm 读取距离：≤12m，且多级可调工作电压：10~25 V DC 接口可选类型：W26/34、RS232、RS485 工作温度：-20°C to +80°C

模拟退火算法

一. 爬山算法 ( Hill Climbing ) 介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。 爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。如图1所示：假设C点为当前解，爬山算法搜索到A点这个局部最优解就会停止搜索，因为在A点无论向那个方向小幅度移动都不能得到更优的解。 图1 二. 模拟退火(SA,Simulated Annealing)思想 爬山法是完完全全的贪心法，每次都鼠目寸光的选择一个当前最优解，因此只能搜索到局部的最优值。模拟退火其实也是一种贪心算法，但是它的搜索过程引入了随机因素。模拟退火算法以一定的概率来

接受一个比当前解要差的解，因此有可能会跳出这个局部的最优解，达到全局的最优解。以图1为例，模拟退火算法在搜索到局部最优解A 后，会以一定的概率接受到E的移动。也许经过几次这样的不是局部最优的移动后会到达D点，于是就跳出了局部最大值A。 模拟退火算法描述： 若J( Y(i+1) )>= J( Y(i) ) (即移动后得到更优解)，则总是接受该移动 若J( Y(i+1) )< J( Y(i) ) (即移动后的解比当前解要差)，则以一定的概率接受移动，而且这个概率随着时间推移逐渐降低（逐渐降低才能趋向稳定） 这里的“一定的概率”的计算参考了金属冶炼的退火过程，这也是模拟退火算法名称的由来。 根据热力学的原理，在温度为T时，出现能量差为dE的降温的概率为P(dE)，表示为： P(dE) = exp( dE/(kT) ) 其中k是一个常数，exp表示自然指数，且dE<0。这条公式说白了就是：温度越高，出现一次能量差为dE的降温的概率就越大；温度越低，则出现降温的概率就越小。又由于dE总是小于0（否则就不叫退火了），因此dE/kT < 0 ，所以P(dE)的函数取值范围是(0,1) 。 随着温度T的降低，P(dE)会逐渐降低。 我们将一次向较差解的移动看做一次温度跳变过程，我们以概率 P(dE)来接受这样的移动。 关于爬山算法与模拟退火，有一个有趣的比喻： 爬山算法：兔子朝着比现在高的地方跳去。它找到了不远处的最高山峰。但是这座山不一定是珠穆朗玛峰。这就是爬山算法，它不能保证局部最优值就是全局最优值。 模拟退火：兔子喝醉了。它随机地跳了很长时间。这期间，它可能走向高处，也可能踏入平地。但是，它渐渐清醒了并朝最高方向跳去。这就是模拟退火。