毕业论文-众筹筑屋规划方案设计.doc

毕业论文众筹筑屋规划方案设计【摘要】 众筹筑屋是互联网时代一种新型的房地产形式。这种新型的房地产形式推出后，受到了广大购房者登记参筹。因此,深入探究建房规划设计优化方案变得尤为重要，在建房规划设计中，需考虑诸多因素，如容积率、开发成本、税率、预期收益等，本文针对众筹筑屋项目进行收益核算及规划方案设计进行研究。针对问题一，根据附件2及附件3的相关条例与政策，建立成本，收益，容积率与增值率的函数模型，利用excel对方案进行全面核算，计算出其成本为3246720000元，收益为804540140.4元，容积率为2.275229825，增值税为167173452.6元。针对问题二，根据参筹者对11种房型购买意愿的比例，在尽量满足参筹者的购买意愿和毛利润最大的基础上，建立双目标规划模型，基于求解多目标规划的序贯算法，求出各种房型的建设套数分别为57、57、155、189、324、309、105、57、57、57，并按照方案算法对方案进行核算，计算出其成本为2001524349元，收益为558787937.5元，容积率为1.870567098，增值税为78099313.07元。针对问题三，由投资回报率的定义建立投资回报率函数模型，根据问题二中的核算结果，通过计算得到方案的众筹项目投资回报率为27.92%，达到25%以上，所以众筹项目会被成功执行，并进行了合理的解释。【关键词】 众筹筑屋 函数模型 多目标规划 序贯算法 一、问题重述(一) 问题背景众筹筑屋是互联网时代一种新型的房地产形式。现有占地面积为102077.6平方米的众筹筑屋项目（详情见附件1）。项目推出后，有上万户购房者登记参筹。项目规定参筹者每户只能认购一套住房。在建房规划设计中，需考虑诸多因素，如容积率、开发成本、税率、预期收益等。根据国家相关政策，不同房型的容积率、开发成本、开发费用等在核算上要求均不同，相关条例与政策见附件2和附件3。(二) 需要解决的问题结合本题附件中给出的具体要求及相关政策，建立数学模型，回答如下问题：1. 为了信息公开及民主决策，需要将这个众筹筑屋项目原方案（称作方案）的成本与收益、容积率和增值税等信息进行公布。请你们建立模型对方案I进行全面的核算，帮助其公布相关信息。2. 通过对参筹者进行抽样调查，得到了参筹者对11种房型购买意愿的比例（见附件1）。为了尽量满足参筹者的购买意愿，请你重新设计建设规划方案（称为方案），并对方案II进行核算。3. 一般而言，投资回报率达到25%以上的众筹项目才会被成功执行。你们所给出的众筹筑屋方案能否被成功执行？如果能，请说明理由。如果不能，应怎样调整才能使此众筹筑屋项目能被成功执行？二、问题分析(一) 问题一的分析1. 针对问题一，其主要任务是核算这个众筹筑屋项目原方案（称作方案）的成本与收益、容积率和增值税等信息，通过认真阅读全文及附件,我们分析得出了：2. 总成本包括取得土地支付的金额加上房地产开发成本和转让房地产有关税金。3. 最终收益等于售房总收入减去成本投入和土地增值税。4. 容积率为各房型建筑面积与项目总用地面积的比值，根据表1的相关说明，因为有一些房型不列入容积率核算，故必须将其排除后才可以进行计算。5. 增值税实行四级超率累进税率，是以增值额与扣除项目金额的比率大小按相适用的税率累进计算征收。故先算出扣除项目金额，包括取得土地使用权所支付的金额，房地产开发成本，房地产开发费用，与转让房地产有关的税金及其他扣除项目。进而算出土地增值额，然后根据增值额与扣除项目金额的比率大小按相适用的税率累进计算得出增值税。因为部分房型对应项目产生的实际成本按规定不能参与增值税核算，所以必须排除掉不能扣除开发成本的房型后再进行增值税的计算。(二) 问题二的分析根据附件2中参筹者对11种房型购买意愿的比例，需要重新设计建设规划方案，在尽量满足参筹者的购买意愿和兼顾项目利润最大化的基础上，建立双目标规划模型，基于求解多目标规划的序贯算法，来求各种房型的建设套数，并按问题一的方法对方案进行核算。(三) 问题三的分析通过计算众筹项目投资回报率，判断众筹项目能否会被成功执行，如果能，说明理由。如果不能，调整直到此众筹筑屋项目能被成功执行为止。三、模型假设与约定假设1：不存在200931 号文规定的其它扣除项目的情况；假设2：纳税人都是从事房地产开发工作；假设3：不考虑计算附录1.6中第6项中旧房及建筑物的评估价格。约定1：房地产开发费用按照取得土地使用权所支付的金额和房地产开发成本规定计算的金额之和的10%计算。四、符号说明及名词定义符号含义房型的房型面积房型的建房套数房型的开发成本（元/）房型的售价（元/）总建筑面积项目总用地面积102077.6房型的房地产收入金额（元）房型的被平均的取得土地支付的金额（元）取得土地支付的金额777179627（元）房型的扣除项目金额（元）房型的土地增值额（元）房型的土地增值额与扣除项目金额的比率房型的土地增值率四级超率累进税率公式普通宅增值税（元）非普通宅增值税（元）其他类型住宅增值税（元）房型的增值税（元）容积率成本（元）收益（元）房型最高套数房型最低套数房型的满意度比例投资回报率五、模型建立与求解(一) 问题一的建立与求解1. 模型一的建立由附件3的相关说明知，容积率指项目用地范围内总建筑面积与项目总用地面积的比值。由附件1知，项目总用地面积为102077.6平方米，总建筑面积等于各房型的房型面积与建房套数乘积之和。由于部分房型的建筑面积不列入容积率的核算，故定义示性函数从而总建筑面积为.由附件2、附件3的可知，增值税是以增值额与扣除项目金额的比率大小按相适用的税率累进计算征收，实行四级超率累进税率。土地增值额等于房地产收入金额减去扣除项目金额。各房型房地产收入金额等于各房型的房型面积、建筑套数与售价乘积，即.而扣除项目金额，包括取得土地使用权所支付的金额，房地产开发成本，房地产开发费用，与转让房地产有关的税金及其他扣除项目。由于土地使用权所支付的金额，是一个总的金额，而最终增值税分普通住宅、非普通住宅两类模式核算，从而要把土地使用权所支付的金额平均到各房型中，为了公平，采取加权平均的方法，具体办法为.因为部分房型对应项目产生的实际成本按规定不能参与增值税核算，所以必须排除掉不能扣除开发成本的房型后再进行增值税的计算。故定义示性函数.由假设1,2,3，约定1，则各房型扣除项目金额为.各房型土地增值额为.土地增值额与扣除项目金额的比率为.故四级超率累进税率计算公式为.设.当.建立模型一：容积率：.增值税：.成本： .收益： .2. 模型一的求解根据题目给出的数据，代入以上模型，使用excel得出分别核算出成本、收益、容积率、和增值税，如下表：表1 原方案的成本与收益、容积率和增值税总成本(元)总收益(元)容积率增值税(元)3246720000804540140.42.275229825167173452.6其中，各数据的明细表，如下：表2 原方案的总成本（元） 子项目房型开发成本取得土地使用权所支付的金额与转让房地产有关的税金房型18206275059902202.3613051500房型210591350063823327.1714949900房型37953660047066528.9411105640房型4191690000109522424.526216000房型5205452000118144736.428204800房型6231002750135459040.832080700房型7252982500148820145.135199500房型84085235023097262.185552820房型94114335023221541.235586720房型105400585031200135.847434270房型112974545016922282.434057830合计1314387100777179627183439680表3 原方案的扣除项目金额(元)子项目房型取得土地使用权所支付的金额与转让房地产有关的税金开发成本其他扣除金额房地产的开发费用房型159902202.36130515008206275028392990.4714196495.24房型263823327.171494990010591350033947365.4316973682.72房型347066528.94111056409413305.7884706652.894房型4109522424.52621600019169000060242484.9130121242.45房型5118144736.42820480020545200064719347.2832359673.64房型6135459040.83208070023100275073292358.1636646179.08房型7148820145.13519950025298250080360529.0340180264.51房型823097262.1855528204619452.4362309726.218房型923221541.2355867204114335012872978.256436489.123房型1031200135.8474342705400585017041197.178520598.584房型1116922282.4340578303384456.4851692228.243注：其中房型3、8、11的开发成本不列入计算表4 原方案的增值税子项目房型增值额（元）增值额与扣除项目金额之比土地增值税（元）房型133394061.930.168993211房型228992224.680.12305292房型3124267872.41.71896825451290117.04房型446207848.10.11060008613862354.43房型550319442.70.11209984915095832.81房型659318971.970.11665916517795691.59房型765457061.320.11740272719637118.4房型862700739.171.76228335626013480.46房型99618921.3980.1077616531884634.983房型1013377948.410.1131786482621141.034房型1145763202.851.75628656818973081.85合计167173452.6注：其中房型1、2为增值额与扣除项目金额之比不足20%，可以免税，房型9和10有一部分可以免税表5 原方案的总收益明细表（元）总收入总成本总收益32467200002275006407804540140(二) 问题二模型的建立与求解1. 模型二的建立通过对参筹者进行抽样调查，得到了参筹者对11种房型购买意愿的比例如表6所示。表6 参筹登记网民对各种房型的满意比例房型1房型2房型3房型4房型5房型6房型7房型8房型9房型10房型11满意比例0.40.60.50.60.70.80.90.60.20.30.4注：调查调查表中只设置对房型“满意”和“不满意”两种选项，表中数据为满意的比例。在重新设计建设规划方案时，除了尽量满足参筹者的购买意愿，同时也要兼顾开发商的利益最大化，从而可以应用多目标模型来进行解答。多目标规划模型规划是数学规划的一个分支，研究多个目标函数在给定约束下的最优化，称为多目标规划。在很多实际问题中，例如经济，管理，军事，科学和工程设计等领域，衡量一个方案的好坏往往难以用一个指标来判断，需要用多个目标来比较，而这些目标有时不相协调，甚至是矛盾的，这就需要建立和研究多目标规划模型1。建立模型二：2. 模型二的求解处理多目标规划模型的主要方法有：一.多目标化为单目标或双目标法，如主要目标法，线性加权法，理想点法等；二，分层序列法，即把目标按其重要性给出一个序列，每次都在前一目标最优解集内求下一个目标最优解，知道求出共同的最优解；三层次分析法，这是一种定性与定量相结合的多目标决策与分析方法，对于目标结构发杂且缺乏数据的情况下更为实用1。本文运用了加权法。（1） 根据题目给出的数据，代入以上模型，利用MATLAB的fgoalattain2函数进行求解；（2） 确立满意度与收益的权重；（3） 使用试数法确定最优解的大致范围是权重为（1;1e+9）与（1;1e+11）之间；（4） 使用for循环算出权重在（1;1e+9）与（1;1e+11）之间的各个方案；（5） 在分别算出各个方案的总满意度和总收益，在作出总收入与总满意度的散点图（运行qiuyou.m,可得出下图）；图1 总收益与满意度的散点图（6） 在图1中，比较容易看出当权重为（1;2.1e+10）,满意度为0.647，总收益为2.0717e+9为比较优的解(运行zuiyou.m,可得出方案)。（7） 算出的，代入模型1，使用excel得出分别核算出成本、收益、容积率、和增值税，如下表3. 方案的核算表7 方案2的成本与收益、容积率和增值税的核算总成本（元）总收益（元）容积率增值税（元）2001524349558787937.51.87056709878099313.07其他数据的明细表：表8 方案2的总成本明细表（元）子项目房型开发成本取得土地使用权所支付的金额与转让房地产有关的税金房型11871030716883500.892975742房型22414827817988674.193408577.2房型33022390822109587.34220143.2房型411884780083942056.9416253920房型5155321712110413211.321322828.8房型6299379564217019053.841576587.2房型731268637022738670243506582房型85719329039973613.47773948房型91563447310908361.092122953.6房型102052222314656320.372825022.6房型112260654215898545.73083950.8合计1075274467777179627149070255.4表9 方案2的扣除项目金额明细表（元）子项目房型取得土地使用权所支付的金额与转让房地产有关的税金开发成本其他扣除金额房地产的开发费用房型116883500.892975742187103077118761.5783559380.789房型217988674.193408577.2241482788427390.4374213695.219房型322109587.34220143.24421917.4592210958.73房型483942056.941625392011884780040557971.3920278985.69房型5110413211.321322828.815532171253146984.6626573492.33房型6217019053.841576587.2299379564103279723.651639861.78房型722738670243506582312686370108014614.454007307.2房型839973613.477739487994722.683997361.34房型910908361.092122953.6156344735308566.8182654283.409房型1014656320.372825022.6205222237035708.6743517854.337房型1115898545.73083950.83179709.1391589854.57注：其中房型3、8、11的开发成本不列入计算表10 方案2的增值税明细表（元）子项目房型增值额增值额与扣除项目金额之比土地增值税房型13420307.740.069451127房型22142184.9590.036815769房型341730193.321.2659858415920705.65房型47799265.9790.0278663912339779.794房型510616970.90.0289465683185091.27房型622974009.610.0322263686892202.883房型724426424.430.0327606937327927.328房型877852354.581.30319411929965230.48房型9945762.08110.025820291243707.4362房型101443271.0170.029723154371907.3606房型1130831139.81.29804065511852760.87合计78099313.07注：其中房型1、2为增值额与扣除项目金额之比不足20%，可以免税，房型9和10有一部分可以免税表11 方案2的总收益明细表（元）总收入总成本总收益26384116002001524349558787937.5(三) 问题三的建立与求解1. 模型三的建立投资回报率的英文全称为return on investment，简称ROI。它是常见的经济学名词，它是指投资后所得的收益与成本间的百分比率。投资回报率一般可分为总回报率和年回报率。总回报率是不论资金投入时间，直接计算总共的回报率，亦即：总回报率=利润/投入成本。投入成本包括取得土地使用权所支付的金额，房地产开发成本，与转让房地产有关的税金及增值税。建立模型三：2. 模型的求解根据问题二中的核算结果，代入数据求得方案二的投资回报率为27.91%。3. 原因分析：双目标规划同时考虑到房地产商毛收入和尽量满足参筹者的购买意愿，同时成本中没有计入房地产开发费用及其他费用，所以投资回报率超过25%。六、模型评价(一) 模型一的评价1. 模型的优点（1）模型一能直观地体现出各个数据之间的函数关系。（2）模型一中的函数关系与公式方程都较为简单，便于理解和运用。（3）模型一适用性强，还可以运用到其他类型房地产的信息核算。2. 模型的缺点（1） 在数据运行的过程中，只是大体上的估计，存在一定的误差。（2） 计算过程中，成本考虑不全面；（3） 计算过程中使用较理想的情况。3. 模型的改进方法（1） 更全面的考虑成本的计算；（2） 更全面的理解税收优惠政策。(二) 模型二的评价1. 优点与缺点（1） 优点多目标性：能求出多个目标函数的最优解；多目标模型在处理问题时能够考虑到多方面利益。（2） 缺点目标的不一致性:目标没有统一的量纲，因而难以比较；目标之间的矛盾性:各个目标间存在某种矛盾关系，改进某个目标会是另一目标的值不合理；在多目标决策中，有些指标是模糊的、定型的。2. 模型的改进方法（1） 使用遗传算法或则灰色关联算法可以使最优解更优；（2） 使用赋权的时候取更优值；（3） 在散点图之中可以找到更优的方案解。（4） 为了使得参筹者与组开发商织者都满意，就要保证在所选的方案中，项目的收益与参筹者的满意度都得到更好的考虑，为了构造满意度模型，我们可以用比率模型来表示，而不是用实际房型数来表示。(三) 模型三的评价1. 模型的优点（1）投资回报率能反映房地产商的综合盈利能力；（2）有利于判断房地产商业绩的优劣；（3）投资回报率可以作为选择投资机会的依据2. 模型的缺点（1） 缺乏全局观念，众筹项目不能只考虑两种因素，应考虑多种因素，如果只是单纯考虑收益而忽视参筹者的满意度，也会减少网民的参筹热情。（2） 风险高七、模型推广(一) 问题一模型的推广1. 土的一维动力反应分析土的一维动力反应分析是目前许多工程问题分析中不可缺少的一部分。如场址地震危险性分析,城市地震小区划等。在土的动力反应分析中,涉及到土的非线性问题。等效线性化处理是考虑土的非线性特性的最简单方法。然而,要真实地再现土的非线性特性,必须建立土的动力本构关系。土的一维动力本构关系的表示形式很多,但总体上可分为经验函数关系式及物理力学模型表示的关系式两大类。两大类本构关系式中,前一类较后一类要简单且直接。32. 粒子-束核模型采用粒子-束核模型,基于束晕-混沌的非线性控制策略,对周期性聚焦磁场中满足K-V分布的离子束进行模拟研究,提出了控制其束晕-混沌的简单函数控制器,并给出具体的实施方案.数值模拟研究表明,运用这种方法可以消除束晕及其再生现象,达到对束晕-混沌的有效控制.4(二) 模型二的推广1. 资产负债管理资产负债管理是保险公司管理的核心内容之一,其所要实现的目标很多,其中某些目标之间是具有矛盾性的。本文针对寿险公司资产负债管理存在的众多冲突目标问题,建立了一个多目标资产负债管理模型,以帮助寿险公司实现资产配置和负债配置的风险最小化目标、利润最大化目标和公司价值最大化目标。算例分析发现,基于多目标规划的资产负债管理模型能够同时实现不同的目标,改善寿险公司的管理效果,而且该模型具有稳定性。52. 其他多目标规划多目标规划模型还可以运用到林产品加工中各种原材料的最佳配比、木材最优运输线路的选择、造林的最佳投资方案选择、水资源的最优配置、抚育采伐的最优控制、产品生产的安排、投资方案的选择等目前，多目标数学规划的理论，求解方法都处于迅速发展阶段，在不远的将来，多目标规划问题将会在实践中得到更多的应用，理论更加完善，计算技术更为简便，在理论和实践的结合上将会有更大的发展1(三) 模型三的推广1. 可以推广到金融投资中；2. 其他的众筹项目的融资形式。八、参考文献1王丽颖,赵连丽,赵连忠. 多目标规划模型的应用研究J. 白城师范学院学报,2010,06:7-11. 2 司守奎, 孙玺菁. 数学建模算法与应用M. 北京：国防工业出版社，2011；131.3 李小军. 土的动力本构关系的一种简单函数表达式J. 岩土工程学报,1992,05:90-94.4 余海军,翁甲强. 周期聚焦磁场中束晕-混沌的简单函数控制J. 物理与工程,2008,06:7-10.5 李秀芳,景珮. 基于多目标规划的寿险公司随机资产负债管理研究J. 经济管理,2014,03:108-117九、附录附录1：xunyou.m%f1和f必须放在同一文件夹内clc,cleara=50 50 50 150 100 150 50 100 50 50 50;b=450 500 300 500 550 350 450 250 350 400 250;c=0.4 0.6 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0.6 0.2 0.3 0.4;d1=77 98 117 145 156 167 178 126 103 129 133;d2=4263 4323 4532 5288 5268 5533 5685 4323 2663 2791 2982;d3=12000 10800 11200 12800 12800 13600 14000 10400 6400 6800 7200;d=-(d3-d2-d3*0.0565).*d1;m=102077.6;%总土地面h=ones(1,8) 0 0 0;r=d1/m.*h;s=2.28;for i=1:100x1,g1=fmincon(f1,rand(11,1),r,s,a,b); %求第一个目标函数的目标值x2,g2=linprog(d,r,s,a,b); %求第二个目标函数的目标值fag3=g1;g2; %目标goal的值g4=1;i*1e+9; %目标函数的权重x,fval=fgoalattain(f,rand(11,1),g3,g4,r,s,a,b);x=floor(x);z1=sum(x.*c);z2=sum(x);z=z1/z2;k(i)=z;s=sum(-d.*x)t(i)=s;endktplot(t,k,*) %绘图附录2：zuiyou.m%该文件与f1、f必须放在同一文件夹内clc,cleara=50 50 50 150 100 150 50 100 50 50 50;b=450 500 300 500 550 350 450 250 350 400 250;c=0.4 0.6 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0.6 0.2 0.3 0.4;d1=77 98 117 145 156 167 178 126 103 129 133;d2=4263 4323 4532 5288 5268 5533 5685 4323 2663 2791 2982;d3=12000 10800 11200 12800 12800 13600 14000 10400 6400 6800 7200;d=-(d3-d2-d3*0.0565).*d1;m=102077.6;%总土地面h=ones(1,8) 0 0 0;r=d1/m.*h;s=2.28;x1,g1=fmincon(f1,rand(11,1),r,s,a,b); %求第一个目标函数的目标值x2,g2=linprog(d,r,s,a,b); %求第二个目标函数的目标值fag3=g1;g2; %目标goal的值g4=1;16*1e+9; %目标函数的权重x,fval=fgoalattain(f,rand(11,1),g3,g4,r,s,a,b);x=floor(x)z1=sum(x.*c);z2=sum(x);z=z1/z2附录3：f1.mfunction y=f1(x)c=-0.4 -0.6 -0.5 -0.6 -0.7 -0.8 -0.9 -0.6 -0.2 -0.3 -0.4;y=-(0.4*x(1)+0.6*x(2)+0.5*x(3)+0.6*x(4)+0.7*x(5)+0.8*x(6)+0.9*x(7)+0.6*x(8)+0.2*x(9)+0.3*x(10)+0.4*x(11)/sum(x);附录4:f.mfunction f=f(x);d1=77 98 117 145 156 167 178 126 103 129 133;d2=4263 4323 4532 5288 5268 5533 5685 4323 2663 2791 2982;d3=12000 10800 11200 12800 12800 13600 14000 10400 6400 6800 7200;d=-(d3-d2-d3*0.0565).*d1;f=-(0.4*x(1)+0.6*x(2)+0.5*x(3)+0.6*x(4)+0.7*x(5)+0.8*x(6)+0.9*x(7)+0.6*x(8)+0.2*x(9)+0.3*x(10)+0.4*x(11)/sum(x) d(1)*x(1)+d(2)*x(2)+d(3)*x(3)+d(4)*x(4)+d(5)*x(5)+d(6)*x(6)+d(7)*x(7)+d(8)*x(8)+d(9)*x(9)+d(10)*x(10)+d(11)*x(11)1. 基于C8051F单片机直流电动机反馈控制系统的设计与研究2. 基于单片机的嵌入式Web服务器的研究 3. MOTOROLA单片机MC68HC（8）05PV8/A内嵌EEPROM的工艺和制程方法及对良率的影响研究 4. 基于模糊控制的电阻钎焊单片机温度控制系统的研制 5. 基于MCS-51系列单片机的通用控制模块的研究 6. 基于单片机实现的供暖系统最佳启停自校正（STR）调节器7. 单片机控制的二级倒立摆系统的研究8. 基于增强型51系列单片机的TCP/IP协议栈的实现 9. 基于单片机的蓄电池自动监测系统 10. 基于32位嵌入式单片机系统的图像采集与处理技术的研究11. 基于单片机的作物营养诊断专家系统的研究 12. 基于单片机的交流伺服电机运动控制系统研究与开发 13. 基于单片机的泵管内壁硬度测试仪的研制 14. 基于单片机的自动找平控制系统研究 15. 基于C8051F040单片机的嵌入式系统开发 16. 基于单片机的液压动力系统状态监测仪开发 17. 模糊Smith智能控制方法的研究及其单片机实现 18. 一种基于单片机的轴快流CO,2激光器的手持控制面板的研制 19. 基于双单片机冲床数控系统的研究 20. 基于CYGNAL单片机的在线间歇式浊度仪的研制 21. 基于单片机的喷油泵试验台控制器的研制 22. 基于单片机的软起动器的研究和设计 23. 基于单片机控制的高速快走丝电火花线切割机床短循环走丝方式研究 24. 基于单片机的机电产品控制系统开发 25. 基于PIC单片机的智能手机充电器 26. 基于单片机的实时内核设计及其应用研究 27. 基于单片机的远程抄表系统的设计与研究 28. 基于单片机的烟气二氧化硫浓度检测仪的研制 29. 基于微型光谱仪的单片机系统 30. 单片机系统软件构件开发的技术研究 31. 基于单片机的液体点滴速度自动检测仪的研制32. 基于单片机系统的多功能温度测量仪的研制 33. 基于PIC单片机的电能采集终端的设计和应用 34. 基于单片机的光纤光栅解调仪的研制 35. 气压式线性摩擦焊机单片机控制系统的研制 36. 基于单片机的数字磁通门传感器 37. 基于单片机的旋转变压器-数字转换器的研究 38. 基于单片机的光纤Bragg光栅解调系统的研究 39. 单片机控制的便携式多功能乳腺治疗仪的研制 40. 基于C8051F020单片机的多生理信号检测仪 41. 基于单片机的电机运动控制系统设计 42. Pico专用单片机核的可测性设计研究 43. 基于MCS-51单片机的热量计 44. 基于双单片机的智能遥测微型气象站 45. MCS-51单片机构建机器人的实践研究 46. 基于单片机的轮轨力检测 47. 基于单片机的GPS定位仪的研究与实现 48. 基于单片机的电液伺服控制系统 49. 用于单片机系统的MMC卡文件系统研制 50. 基于单片机的时控和计数系统性能优化的研究 51. 基于单片机和CPLD的粗光栅位移测量系统研究 52. 单片机控制的后备式方波UPS 53. 提升高职学生单片机应用能力的探究 54. 基于单片机控制的自动低频减载装置研究 55. 基于单片机控制的水下焊接电源的研究 56. 基于单片机的多通道数据采集系统 57. 基于uPSD3234单片机的氚表面污染测量仪的研制 58. 基于单片机的红外测油仪的研究 59. 96系列单片机仿真器研究与设计 60. 基于单片机的单晶金刚石刀具刃磨设备的数控改造 61. 基于单片机的温度智能控制系统的设计与实现 62. 基于MSP430单片机的电梯门机控制器的研制 63. 基于单片机的气体测漏仪的研究 64. 基于三菱M16C/6N系列单片机的CAN/USB协议转换器 65. 基于单片机和DSP的变压器油色谱在线监测技术研究 66. 基于单片机的膛壁温度报警系统设计 67. 基于AVR单片机的低压无功补偿控制器的设计 68. 基于单片机船舶电力推进电机监测系统 69. 基于单片机网络的振动信号的采集系统 70. 基于单片机的大容量数据存储技术的应用研究 71. 基于单片机的叠图机研究与教学方法实践 72. 基于单片机嵌入式Web服务器技术的研究及实现 73. 基于AT89S52单片机的通用数据采集系统 74. 基于单片机的多道脉冲幅度分析仪研究 75. 机器人旋转电弧传感角焊缝跟踪单片机控制系统 76. 基于单片机的控制系统在PLC虚拟教学实验中的应用研究77. 基于单片机系统的网络通信研究与应用 78. 基于PIC16F877单片机的莫尔斯码自动译码系统设计与研究79. 基于单片机的模糊控制器在工业电阻炉上的应用研究 80. 基于双单片机冲床数控系统的研究与开发 81. 基于Cygnal单片机的C/OS-的研究82. 基于单片机