粮仓储粮数量检测系统设计与实现

发布时间：2017-09-30 15:05

  本文关键词：粮仓储粮数量检测系统设计与实现

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【摘要】：目前储粮数量检测主要采用基于称重计量的人工清仓查库方法,但采用这种方法称重需要投入了大量的人力物力,且不能实时监测粮仓储粮数量,难以保障我国储粮数量的安全。因此,研究开发快捷、准确的在线及网络化国家储粮数量在线检测系统,对于保障我国粮食数量监控,保证合理的粮食存储数量和分布有十分重大意义。本文研究了储粮数量在线检测的监测模型,设计实现了检测系统的结构与功能,实现了在线及网络化国家储粮数量在线检测。论文的主要研究与开发工作包括:(1)通过粮仓粮堆受力分析,建立了基于粮堆底面和侧面压强检测的粮仓储粮数量检测的理论模型,在此基础上,设计了粮仓重量检测的传感器布置模型,并提出了基于粮仓底面等效零内摩擦压强估计的粮仓储粮数量检测方法。(2)根据储粮数量在线检测系统的需求,用例图表达系统功能需求模型,用系统数据流图表达信息逻辑系统模型。设计了一种系统数据库结构,用E-R图表达概念结构,用关系模式表达逻辑结构。基于底面和侧面的压强检测模型,提出了储粮数量在线检测系统结构,设计了检测、模型、设置、布置、查询五个功能模块。通过Visual C++与My SQL的结合,采用C/S模式,使用MSFlexGrid绘制表格并显示储粮数据,使用MSChart绘制曲线并实时动态显示重量,基于软件工程方法,开发了粮仓储粮数量检测系统,保证系统具有可维护性,可扩展性。(3)开发了储粮数量检测控件。采用JNI技术使Java可以直接调用封装的C++的动态链接库DLL,得到储粮数量检测结果,实现了与基于Java的粮食信息系统的集成。所开发系统经过长期的实际测试,满足国家要求的粮仓储粮数量检测的误差低于3%的要求。目前已经投入实际使用,系统运行稳定,界面友好,操作方便,提高了粮仓储粮数量检测的工作效率。
【关键词】：储粮数量在线检测 压强检测模型 关系模式 MSFlexGrid MSChart JNI
【学位授予单位】：河南工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.52;TP274
【目录】：

• 摘要5-6
• abstract6-11
• 第一章 绪论11-15
• 1.1 课题的研究背景和意义11-12
• 1.1.1 粮仓储粮数量检测的背景11
• 1.1.2 粮仓储粮数量检测的意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12
• 1.3 论文研究内容和章节组织12-15
• 1.3.1 论文研究内容12-13
• 1.3.2 论文章节组织13-15
• 第二章 基于底面和侧面压强粮仓数量检测模型15-20
• 2.1 理论模型15-16
• 2.2 传感器布置模型16-17
• 2.3 检测模型17-19
• 2.4 本章小结19-20
• 第三章 粮仓储粮数量检测系统的结构与功能设计20-29
• 3.1 概述20
• 3.2 粮仓储粮数量检测系统的总体需求目标20-21
• 3.3 粮仓储粮数量检测系统的功能需求建模21-25
• 3.4 粮仓储粮数量检测系统的数据需求25
• 3.5 粮仓储粮数量检测系统的数据流图25-26
• 3.6 粮仓储粮数量检测系统的安全需求26-27
• 3.7 粮仓储粮数量检测系统的结构设计27-28
• 3.8 粮仓储粮数量检测系统的功能设计28
• 3.9 本章小结28-29
• 第四章 粮仓储粮数量检测系统的设计与实现29-63
• 4.1 概述29
• 4.2 系统运行模式与开发环境29-30
• 4.3 系统数据库设计30-36
• 4.4 检测模块36-47
• 4.4.1 检测开始36-41
• 4.4.2 重量表格与MSFlexGrid控件41-43
• 4.4.3 重量曲线与MSChart控件43-46
• 4.4.4 重量曲线显示选择46-47
• 4.5 模型模块47-49
• 4.5.1 建模47-48
• 4.5.2 建模样本生成48-49
• 4.6 设置模块49-52
• 4.6.1 粮仓信息49-50
• 4.6.2 粮仓和传感器状态50-52
• 4.7 布置模块52-56
• 4.7.1 传感器布置52-56
• 4.8 查询模块56-62
• 4.8.1 预测记录56-60
• 4.8.2 传感器记录60-62
• 4.9 本章小结62-63
• 第五章 储粮数量检测控件设计63-69
• 5.1 概述63
• 5.2 动态链接库文件DLL63
• 5.3 利用JNI实现JAVA与C++通信63-68
• 5.3.1 JNI概述63-64
• 5.3.2 实现流程64-67
• 5.3.3 C++源文件里函数说明67-68
• 5.4 本章小结68-69
• 第六章 粮仓储粮数量检测系统的实验结果69-74
• 6.1 实验环境描述69
• 6.2 实验结果69-73
• 6.3 本章小结73-74
• 第七章 总结与展望74-76
• 7.1 工作总结74
• 7.2 今后的研究方向74-76
• 参考文献76-80
• 致谢80-81
• 个人简历81

【参考文献】

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本文编号：948845