理工科毕业论文(推荐3篇)
理工科毕业论文 篇一：机器学习在图像识别中的应用
摘要：机器学习是一种通过算法和模型让计算机自动学习和改进的方法。在图像识别领域，机器学习已经取得了显著的进展，并在各种应用中发挥了重要作用。本文将探讨机器学习在图像识别中的应用，包括图像分类、目标检测和图像生成等方面，并分析其优势和挑战。
关键词：机器学习、图像识别、图像分类、目标检测、图像生成
引言：随着数字图像的广泛应用，如何高效准确地进行图像识别成为了研究的热点问题。传统的图像识别方法通常依赖于手工设计的特征提取算法，但这些方法在复杂的场景中往往效果不佳。而机器学习可以通过大量的图像数据进行训练，自动学习和提取图像的特征，从而实现更准确的图像识别。
1. 图像分类：图像分类是图像识别的基本任务，即将输入的图像分为不同的类别。传统的图像分类方法通常基于特征提取和分类器的组合，但这种方法需要手动选择和设计特征，且对于复杂的图像场景效果较差。而机器学习方法可以利用深度学习网络自动从图像中提取特征，并通过训练得到的分类器进行分类。这种方法具有更好的泛化能力和准确性。
2. 目标检测：目标检测是指在图像中定位和识别特定的目标。传统的目标检测方法通常基于手工设计的特征和分类器，但这种方法对于目标的形状、大小和姿态变化较为敏感。而机器学习方法可以通过训练得到的深度学习网络，在图像中自动提取目标的特征，并通过回归和分类得到目标的位置和类别。这种方法具有更好的鲁棒性和准确性。
3. 图像生成：图像生成是指通过学习已有图像的特征和分布，生成新的图像。传统的图像生成方法通常基于统计模型和规则，但这种方法生成的图像质量较低且缺乏多样性。而机器学习方法可以通过训练得到的生成模型，学习已有图像的特征和分布，并生成新的图像。这种方法可以生成更真实且多样化的图像。
结论：机器学习在图像识别中的应用已经取得了显著的进展，并在图像分类、目标检测和图像生成等方面发挥了重要作用。然而，机器学习方法仍然面临着训练数据不足、模型可解释性和计算资源等挑战。未来的研究应该致力于解决这些问题，进一步推动机器学习在图像识别中的发展。
参考文献：
[1] LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.
[2] He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 770-778).
[3] Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., ... & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. In Advances in neural information processing systems (pp. 2672-2680).
理工科毕业论文 篇二：智能交通系统中的无人驾驶技术
摘要：随着人工智能和自动驾驶技术的不断发展，无人驾驶成为了智能交通系统的重要组成部分。本文将探讨无人驾驶技术在智能交通系统中的应用，包括感知、决策和控制等方面，并分析其优势和挑战。
关键词：无人驾驶、智能交通系统、感知、决策、控制
引言：随着城市化进程的加快和汽车保有量的不断增加，交通拥堵和交通事故成为了城市发展的重要问题。传统的交通管理方法往往依赖于人工干预和固定规则，但这种方法效率低下且难以适应复杂的交通场景。而无人驾驶技术可以通过感知、决策和控制三个环节，实现自动驾驶和智能交通系统的优化。
1. 感知：感知是无人驾驶的基础，即通过传感器获取周围环境的信息。无人驾驶车辆通常搭载多种传感器，如摄像头、激光雷达和雷达等，用于检测和跟踪道路、车辆和行人等目标。感知技术可以通过机器学习和计算机视觉等方法，对获取的传感器数据进行处理和分析，实现对环境的理解和识别。
2. 决策：决策是无人驾驶的核心，即根据感知到的环境信息，制定行驶策略和规划路径。无人驾驶车辆通常采用规则和模型驱动的方法，将感知到的环境信息与预先定义的规则和模型进行匹配和判断，从而做出决策。决策技术可以通过机器学习和强化学习等方法，实现对环境和交通规则的学习和优化。
3. 控制：控制是无人驾驶的执行，即根据决策结果控制车辆的行驶和动作。无人驾驶车辆通常采用自动驾驶系统和电动机等装置，通过调整车辆的速度、方向和刹车等参数，实现对车辆行为的控制。控制技术可以通过模型预测和反馈控制等方法，实现对车辆行为的精确控制和调整。
结论：无人驾驶技术在智能交通系统中的应用已经取得了显著的进展，并在感知、决策和控制等方面发挥了重要作用。然而，无人驾驶技术仍然面临着安全性、法律法规和社会接受度等挑战。未来的研究应该致力于解决这些问题，进一步推动无人驾驶技术在智能交通系统中的发展。
参考文献：
[1] Chen, L., & Li, D. (2016). Deep learning based visual perception for unmanned surface vehicles. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 65(11), 8987-8997.
[2] Zhang, X., & Wang, J. (2018). Deep reinforcement learning for autonomous driving: A survey. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 20(11), 4037-4055.
[3] Liu, Y., Chen, J., & Liu, S. (2019). A survey of motion planning and control techniques for self-driving urban vehicles. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 20(12), 4425-4444.
理工科毕业论文 篇三
理工科毕业论文范文
转眼间大学生活即将结束，毕业论文是每个大学生都必须通过的，毕业论文是一种有准备的检验学生学习成果的形式，那么什么样的毕业论文才是好的呢？下面是小编精心整理的理工科毕业论文范文，欢迎阅读与收藏。
【摘要】
本文以宣化钢铁集团有限公司一钢轧
【关键词】
加热炉；温度；模糊控制；PLC
1、宣钢蓄热式加热炉工艺概述
本文是以宣钢一钢轧厂型材车间蓄热式加热炉为项目进行的研究。型材车间是一条年产70万吨型钢的生产线，主要生产圆钢、角钢、槽钢、工字钢和矿用U型钢等产品。其加热炉是悬臂辊道侧进料、侧出料，单排布料的步进梁式蓄热加热炉，用于坯料轧制前的加热。
2、存在的问题分析
该加热炉在使用初期炉温控制上采用PID控制，应用SIEMENS S7-400 PLC自带PID功能块。在使用过程中发现这种控制方式确实无法满足工艺要求，炉温偏差最大可达±40℃。主要原因是该加热炉的燃料是转炉煤气，转炉煤气是炼钢生产的副产品，虽然其热值较高，但由于炼钢过程中无法连续收集转炉煤气，造成转炉煤气的压力和热值都很不稳定；其次是该加热炉进炉钢坯冷热混装，不同温度的钢坯入炉后需要的加热量不同，要求煤气流量控制必须及时；另外，轧钢生产的节奏也是影响炉温控制的因素。由此可见蓄热式加热炉的燃烧过程是受随机因素干扰复杂过程，难以建立精确的数学模型，常规PID控制难以达到满意的控制效果。
3、改进方法设计
对于蓄热式加热炉这种受随机因素干扰的具有大惯性、非线性、纯滞后的复杂控制对象采用单纯的PID控制不能取得良好的控制效果。因为PID算法只是在系统模型参数不发生变化的情况下，才能获得理想的效果。当一个调整好参数的PID控制器被应用到模型参数随机变化的系统时，控制效果会变差。而模糊控制，面对200-300℃的温度变化范围，要提高基本模糊控制器的控制精度，分档越细，性能越好，不过模糊控制规则数以及系统的计算量也大大地增加，从而使模糊控制规则表变得难以把握，调试时会更加困难。而减少分档数，则会控制粗略，控制效果难以保证。在以往诸多理论研究和工程实践中也证明了对于蓄热式加热炉这样复杂的系统采用单纯的PID控制或模糊控制是不能取得良好的控制效果的。
设计采用一种分段控制算法，即P-模糊-PI控制，来综合比例、模糊和比例积分控制的优点。当偏差大于某一个阈值时，采用比例控制，加快系统的响应速度；当偏差小于阈值时，切换到模糊控制，用来增强系统的阻尼性能，减小响应过程中的超调。采用这样的方法用来压缩模糊控制的论域，使其只是整个论域的一部分，也就是相当于模糊空间的分级数增加，提高了模糊控制的精度和灵敏度。当模糊控制过程中偏差的语言变量值为“零”时，由于没有积分环节，必然会产生稳态误差，即可能在平衡点附近存在小幅震荡，因而在此时投入PI控制，利用其积分作用消除稳态误差，在小范围内PI控制的效果是最理想的。整个过程可简单描述为：设X为某一阈值，E为绝对偏差，ZE表示模糊控制器语言值为“零”，则控制开关选择为
P-模糊-PI控制可以发挥三种控制方式的优点，使系统具有较快的响应速度、抗干扰变化的适应性及较高的控制精度。三种控制方式在控制过程中依据偏差的变化分段切换使用，不会同时起作用而相互干扰。P-模糊-PI控制器切换阈值的设定非常关键。从比例控制向模糊控制切换的阈值选择必须恰当，如果选得过小，在非常接近目标值时才切换，就可能出现较大的超调，并且模糊控制的优点难以体现；如果选得太大，就会过早的切换到模糊控制，可能会影响系统的响应速度，同时也使得模糊论域变大，若不增加模糊空间分级数，控制精度变差。只有根据系统的特点及控制目标的要求才能选择出较为恰当的阈值。在从模糊控制向PI控制切换时，一般都选在偏差语言变量的语言值为“零”时，切换至PI控制，用PI算法：
其中Kp为比例系数，Ki为积分时间，U为PI输出控制量。
当模糊控制中语言变量的语言值为“零”时，其绝对偏差可能并不为零，所以应当应用积分器的作用来消除偏差，提高稳态性能。
蓄热式加热炉温度自动控制系统中，P-模糊-PI控制器的.输入量为设定炉温T0与实际炉温T（k）的偏差E（k），输出量控制煤气调节阀调节煤气流量；空燃比由在线气体分析系统的结果经过计算得出；煤气流量孔板检测出的煤气实际流量乘以空燃比就可计算出煤气完全燃烧所需的空气流量；空气调节阀由PID调节器控制，调节空气流量跟随煤气流量。
结束语
宣钢型材加热炉原有的温度检测，流量检测，气体分析，煤气、空气调节阀均可应用于该设计中。P-模糊-PI控制器的P控制和PI控制，空气流量调节的PID控制均可应用加热炉燃烧控制PLC自带的PID模块实现。完成该设计下一步最重要的工作就是总结加热炉人工控制过程中一些好的控制经验，应用模糊控制理论，完成模糊控制器的设计。进一步将模糊控制器用PLC编程制作控制功能块，应用在加热炉温度自动控制系统中，并在实验中细化P-模糊-PI控制器的参数，力争将炉温控制在突发情况下偏差小于20℃，在正常情况下偏差小于5℃。这个目标如果得以实现，不仅可以提高型材的产品质量，减少煤气消耗和污染排放，而且对宣钢其他的轧钢加热炉的温度控制有借鉴意义，进而整体提高宣钢的产品质量，实现节能降耗，为宣钢的挖潜增效做出贡献。
参考文献
[1]汪小澄,方强.基于PLC的模糊控制研究.武汉大学学报,2002,35(3):79-81.
[2]张持健,王元航,方明星.高精度模糊PID控制器及其在温度控制中的应用[J].自动化仪表,2002(7):21-23
[3]孙奉昌,乐恺,姜泽毅,张欣欣.智能控制算法对加热炉温度控制研究[J].热能动力工程,2009,24(3):337-341.
