摘要：旨在促进癸二酸的连续化生产,采用动态法测定癸二酸在289.25~373.15 K范围的溶解度,采用聚焦光束反射测量技术测定了癸二酸在333.15~353.15 K的介稳区,研究了饱和温度和降温速率对介稳区的影响以及过饱和度与晶体生长速率的关系。结果表明:癸二酸的溶解度随着温度的升高而增大;癸二酸的介稳区随饱和温度的增大而变窄,随降温速率的增大而变宽;癸二酸在水溶液中的晶体生长速率与晶体粒度大小无关,与过饱和度呈线性增长关系,生长速率常数为3.611×10^(-6)g/(m^(2)·s),生长级数为1.498。

摘要：采用纤维素纤维和农业废料稻壳灰等材料制备了绿色高性能纤维混凝土.通过正交试验研究了纤维素纤维掺量、稻壳灰掺量和水胶比3种因素对混凝土强度、抗弯韧性、坍落度的影响规律与显著程度,并对稻壳灰和纤维素纤维的增强增韧机理进行了分析.结果表明:混凝土的抗压强度和劈裂抗拉强度随水胶比的增加显著降低,随稻壳灰掺量和纤维素纤维掺量的增加而提高;混凝土的抗弯初裂强度和极限抗弯强度随稻壳灰掺量和纤维素纤维掺量的增加逐渐增大;纤维素纤维不仅能够阻裂增韧,还可发挥“内养护作用”,在一定程度上提升混凝土的强度和抗弯韧性,稻壳灰在拌合物中发挥微集料填充效应和火山灰效应,亦可增强混凝土的力学性能.

摘要：近几年,深度学习因具有强大的表征能力,已经在许多领域中取得了突破性的进展,而神经网络的架构对它的性能至关重要。然而,高性能的神经网络架构设计严重依赖研究人员的先验知识和经验,神经网络参数量庞大,难以设计最优的神经网络架构,因此自动神经架构搜索(NAS)获得了极大的关注。NAS是一种使用机器学习的方法,可以在不需要大量人力的情况下,自动搜索最优网络架构的技术,是未来神经网络设计的重要手段之一。NAS本质上是一个搜索优化问题,通过对搜索空间、搜索策略和性能评估策略的设计,自动搜索最优的网络结构。从搜索空间、搜索策略和性能评估策略这3个方面详细且全面地分析、比较和总结目前NAS的研究进展,方便读者快速了解神经架构搜索的发展过程和各项技术的优缺点,并提出NAS未来可能的研究发展方向。

摘要：为了解决挖掘机作业阶段识别方法可靠性较低的问题,提出了一种基于信息融合和多粒度级联森林模型(information fusion and multi-granularity cascade forest model,IFMCFM)的智能识别方法。利用信息融合技术将挖掘机作业阶段的类别概率向量与高重要度特征进行融合,形成新的识别特征;将新特征输入级联森林模型,采用不同比例的训练集对模型进行训练并对识别结果进行分析;将IFMCFM的识别结果与DAGSVM(directed acyclic graph support vector machine,有向无环图支持向量机)、PCA-SVM(support vector machine based on principal component analysis,基于主成分分析的支持向量机)、LIBSVM(library for support vector machines,支持向量机库)和LSTM(long short-term memory,长短期记忆)的识别结果进行对比。研究结果表明:当训练集比例为80%时,IFMCFM的识别准确率、召回率和F1(精确度和召回率的调和平均数)指标分别为95.00%,95.17%和95.02%,识别效果较优;相比于其他识别模型,IFMCFM的识别准确性和可靠性最高。IFMCFM可以有效地识别挖掘机作业阶段,具有较高的应用价值。

摘要：为实现智能汽车安全舒适且高效的超车换道路径,针对双向双车道,提出一种基于双五次多项式和线性时变模型预测控制(Double quintic polynomial-linear time-varying model predictive control,DQP-LMPC)结合的超车换道动态路径规划模型。首先,基于五次多项式进行初次规划并进行改进研究,考虑对向车道来车,建立双五次多项式进行超车换道路径规划;其次,基于车网联的条件下,获取本车道前车和对向车道前车的位置和速度等信息,分析计算换道决策安全区间,保证整个超车换道过程的安全性;最后,基于二自由度车辆模型建立线性时变模型预测控制器对模型进行路径跟踪控制。仿真结果表明,在前方静止障碍物及无对向来车、前方动态障碍物及无对向来车和前方动态障碍物及有对向车道来车三个工况下,使用横向加速度、横摆角速度、侧倾角加速度以及横向纵向间距等为指标进行评价,最终得到的规划算法可以成功地规划出安全高效及舒适的超车换道路径,表明创建的模型具有一定的应用价值。

摘要：生理学研究发现,大鼠进行空间定位依赖内嗅—海马CA3结构中的网格细胞与位置细胞,而内嗅—海马结构与前额叶皮层之间的动态联系是导航的关键。基于此,本文提出一种仿鼠脑内嗅—海马—前额叶信息传递回路的空间导航方法,旨在为移动机器人赋予强大的空间导航能力。在海马CA3—前额叶空间导航模型的基础上,本文构建以海马CA1区位置细胞为基本单元的动态自组织模型优化导航路径。随后通过海马CA3区位置细胞与前额叶皮层动作神经元将优化后的路径回馈至脉冲神经网络,提高模型收敛速度的同时还有助于建立导航习惯的长期记忆。为验证方法的有效性,本文分别设计了二维仿真实验和三维仿真平台的机器人实验。实验结果表明:本文方法不仅能够在导航效率、收敛速度等方面超越其他算法,而且对动态变化的导航任务具有较好的适应性。同时,本文方法还能够很好地应用在移动机器人平台上。

摘要：为研究可压流动下多孔质静压径向轴承的静特性,基于雷诺润滑方程、多孔质达西方程、气体压力-密度方程,建立了多孔质径向轴承的流动模型.提出了一种处理多孔质轴向端面压力边界条件的Laplace-Neumann虚拟节点法,结合有限差分法、松弛迭代法、压力-密度耦合迭代法对流动模型进行数值求解.分析了可压流动下轴承半径间隙和供给压力对静压特性的影响,并与不可压流动计算结果进行对比.结果表明:在同一最小膜厚下,随着半径间隙和供给压力的增大,可压流动与不可压流动的承载能力、质量流量和功耗均增大.可压流动下的承载能力在半径间隙0.01 mm和0.03 mm下小于不可压流动,在半径间隙0.05 mm下大于不可压.可压流动下的质量流量和功耗均大于不可压流动.本研究可为多孔质静压径向轴承的设计及快速计算提供参考.

摘要：为在能量有限或补给不足的情况下,降低移动机器人的能耗,提高在动态环境下给定任务的完成率,提出一种改进A*算法与动态窗口法相融合的路径规划方法。首先,考虑地面坡度、摩擦等因素,构建机器人能耗模型,提出基于能耗成本的路径搜索新准则。其次,针对路径冗余、多转折造成能量损耗的问题,提出基于动态基准转折惩罚、三角剪枝与弦定弧过渡法相结合的路径优化方法,保证全局路径能耗最优。接着,针对动态窗口法狭窄环境下灵活性差的问题,融合改进A*和动态窗口法并提出航向角自调整策略,增强动态避障能力。最后,设计了全局节能路径偏离评价与能耗评价子函数用于局部节能路径的规划。仿真结果表明,所提方法在能耗、平滑性和动态避障等方面有明显的提升,在复杂、狭窄的场景中应用更具优越性。

摘要：为解决救援机器人运动速度慢、环境适应性差和步态单一等问题,参照海龟与山羊的生理结构,设计了一种四足仿生移动机器人。首先,根据海龟能在松软地面上爬行以及山羊运动能力强的特点,为机器人规划了仿海龟爬行和仿山羊行走两种步态以适应不同环境,提高了机器人的运动性能。然后,对机器人支腿进行了动力学分析,通过建立动力学模型来获取机器人关节扭矩与运动性能参数之间的定量关系。最后,通过仿真和样机实验来验证机器人步态的可行性以及机器人的环境适应能力。结果表明,所设计的机器人结构稳定,步态规划合理,可适应不同的复杂地形。研究结果可为仿生机器人的设计与开发提供重要参考。

摘要：针对工程车辆在变电站环境下单一导航模式无法提供精确稳定的定位信息问题,文章围绕全球卫星导航系统/惯性导航系统(global navigation satellite system/inertial navigation system,GNSS/INS)定位原理,详细给出GNSS/INS松组合模型和卡尔曼滤波算法,研发高动态、低成本的GNSS/INS组合导航终端设备,并以2022年3月在江苏省虞城(姑苏)换流站GNSS和GNSS/INS数据为例,比较分析工程车辆静止、运动状态下GNSS和GNSS/INS组合导航定位模式下车辆的点位、姿态角偏差值大小,分析其是否满足作业要求。结果表明提出的GNSS/INS组合模型及其算法数学模型简单、易于程序设计;研发的GNSS/INS终端设备成本低、效率高;车辆在运动状态下组合导航的位置误差要小于GNSS状态下的3 cm,航向角误差小于0.5°,且系统在静态情况下比动态情况下有较高的定向精度。该文的系统设计可以满足变电站工程车辆生产作业的需要,也为变电站环境下高精度、高可靠性的工程车辆导航提供借鉴和参考。