摘要：针对现有的AGV在大规模未知复杂环境中进行自主导航配送的问题,基于深度强化学习完成了AGV智能导航系统设计。首先,结合传感器对周围的障碍物进行探测感知,利用DDPG(deep deterministic policy gradient)算法实现AGV小车从环境的感知输入到动作的直接输出控制,帮助AGV完成自主导航和避障任务。此外,针对训练样本易受环境干扰的问题,提出了一种新颖的DL(disturb learning)-DDPG算法,通过对学习样本中相关数据进行高斯噪声预处理,帮助智能体适应噪声状态下的训练环境,提升了AGV在真实环境中的鲁棒性。仿真实验表明,经改进后的DL-DDPG算法能够为AGV导航系统提供更高效的在线决策能力,使AGV小车完成自主导航与智能控制。

摘要：应用气相色谱法(氦离子化检测器)同步测定丙烯中砷烷、磷烷及MAP(不饱和轻烃)组分。探讨了色谱柱筛选、阀柱系统设计、柱箱温度、载气流速等仪器参数条件设置,用标准气体进行方法验证,各组分检出限≤0.1 ppmV,相对误差在-2.0%~2.0%之间,相对标准偏差小于1.5%,生产应用效果好。

摘要：基于150 kt/a Unipol工艺聚丙烯装置,对影响聚丙烯薄壁注塑专用料的关键因素进行了全面分析,针对性地进行了添加剂配方设计及装置主要控制工艺的研究。结果表明,添加剂配方、催化剂体系、熔体流动速率、等规度对最终产品的加工性能、翘曲性能及雾度影响较大。当抗氧剂体系选择Irganox 1010和Ultranox 626时,产品具有较好的色泽稳定性及多次挤出热稳定性。除酸剂使用水滑石及硬脂酸钙的复配时,有利于提高薄壁注塑聚丙烯的力学、光学及加工脱模性能。当H/C摩尔比为0.055、Al/Si摩尔比为3.7时,产品熔体流动速率及等规度达到目标设定值65 g/10min及97%。当使用催化剂A时,产品表现出了更高的弯曲模量、较低的模塑收缩率及较宽的相对分子质量分布,更有利于下游加工成型。

摘要：本文对工程概况方面、水量计算、系统设计（包括调蓄模块、提升模块、水处理模块及控制模块）及运维措施等方面着手进行了分析.

摘要：随着运载、卫星平台、互联网星座和信息科技等不断进步,以及广域无线通信需求的不断增长,卫星的通信载荷正逐渐向大规模、多功能、复杂处理交换等方向发展,传统低效的人工设计方法已无法适应卫星数字化批产化发展趋势。提出了一种通信载荷向量化建模方法,该方法基于前向传播思想对所有链路同时进行向量化运算,并对运算结果基于链路逻辑连接关系进行压缩,最终得到了包含所有可能的链路路径组合。该方法仅以多项式级别时间复杂度便得到了通信载荷链路理论上所有可能组合,同时基于链路逻辑连接关系的压缩进一步降低了模型运算复杂度。性能分析结果表明,所提方法相比传统方法可以极大提高通信载荷数学建模效率,在数字化研制各阶段具有重要应用价值。

摘要：现代雷达系统的发展对雷达故障检测提出了新的要求。在深入研究CANopen协议栈的基础上,设计并实现了一个基于CANopen协议的雷达故障诊断系统,给出了该故障诊断系统的主站、从站硬件设计方案和主要软件设计思路,以及故障诊断过程中智能专家系统的实现方法。