摘要：以月球、火星和小行星等地外天体着陆巡视探测任务为背景,对自主智能技术的发展现状、应用情况与未来趋势进行了分析研究。回顾了目前国内外地外天体着陆巡视探测任务的实施情况;从导航定位与环境感知、轨迹优化与制导控制、自主探测与路径规划、故障诊断与自主处理等四个方面,阐述了该领域自主智能技术的研究现状,并对未来发展态势进行了展望。

摘要：针对果园障碍物识别和重构存在实时性差的问题,该研究以番石榴果园为例,提出了融合语义分割和三维点云分析的果园障碍物实时重构方法。首先,以DeepLabV3+为基础,使用MobileNetV3-large作为骨干网络以实时提取特征图,结合上下文Transformer注意力丰富特征图细节和语义信息,进一步提出基于Sobel算子的边缘辅助损失函数以提升障碍物分割精度;在此基础上,运用体素化法将枝干三维点云重构为大量立方体,构建基于欧式聚类的果实三维重构方法,设计一种融合逆投影变换和交并比的重构评价指标。试验结果表明:该方法对障碍物语义分割的平均交并比为77.2%,比Xception-DeepLabV3+提高7.0个百分点;平均帧速为78.8帧/s;该方法对枝干和果实的重构交并比分别为56.6%和65.7%,平均重构时间分别为0.84 s和0.34 s。该研究实时性和精度较高,满足水果采摘机器人实时避障作业需求。

摘要：为提高我国东南沿海工程海域极值风速估计的可靠性,通过搭建YanMeng风场模型进行台风数值模拟,并与实测资料进行对比,验证了风场模型在我国东南沿海工程海域的可行性。随后根据CMA热带气旋最佳路径数据集对台风关键参数进行概率建模,利用Monte Carlo法模拟了工程海域1 000年时段的台风极值风速序列,根据Gumbel分布进行了50年一遇极值风速的推算。研究发现YanMeng风场模型模拟效果较好,文中结果可以作为广东沿海海上平台结构设计的参考依据。

摘要：碳化硅(SiC)材料由于其出色的物理和化学特性,非常适用于制造高温和大功率半导体器件。虽然SiC功率二极管和金属-氧化物-半导体场效应晶体管(MOSFET)展示了出色的器件性能,并获得广泛的应用,但是其单极型器件的一维理论极限仍限制了传统器件性能的进一步提升。超结(SJ)作为一种在硅基器件中广泛应用的技术,能明显改善器件击穿电压和比导通电阻之间的折中关系,提升器件的性能。近年来,SiC SJ器件逐渐成为研究的热点,并取得显著进展。文章从SiC SJ器件的设计与仿真模拟、模型研究和SJ工艺制备技术等方面论述了其最新研究现状及发展方向。

摘要：六方相溶致液晶(hexagonal lyotropic liquid crystals,HLLC)是制备在纳米/亚纳米水平上具有精确尺寸和结构纳米材料的理想软模板。研究了表面活性剂分子十二烷基三甲基溴化铵(dodecyltrimethylammonium bromide,DTAB)对其形成的三元HLLC系统结构和物理化学性质的影响。通过偏光显微镜、小角X射线散射技术和流变仪等对HLLC相结构、结构参数和流变学性能进行表征。研究表明,DTAB分子浓度增加,胶束间距、水道宽度和结构域尺寸均变小,但胶束半径变大。同时,随着DTAB分子浓度的增加HLLC体系的动态力学性能越优异。该研究可以更好地了解两性分子对HLLC模板结构和物理化学性质影响的规律,从而为通过分子水平上的组成设计来微调纳米结构参数以及实现纳米结构保留提供理论参考。

摘要：城市轨道交通传统的全员安检模式投入巨大、效果却有限,面对大客流的安检能力不足。提出基于乘客画像的网络化安检技术,通过与公安系统数据互联来实现重点人员安检,基于社会征信数据和地铁征信数据实现了乘客分类应用,总结了安检识别技术的应用方式及实际应用效果。响应了相关政策要求,从技术层面促进了安检模式从"普适大众安检"向"精准重点安检"的转变,在满足大部分乘客快速通行的同时,将有限的安检资源集中于少部分征信低的人员,不仅可降低安检成本,还改善了安检效果。

摘要：考察提取时间、料液比、乙醇体积分数和提取温度对火龙果果皮总黄酮和多糖得率的影响.并在单因素实验结果的基础上设计L9(34)的正交实验,优化总黄酮和多糖的提取工艺.此外,通过进行DPPH·、ABTS自由基及·OH的清除实验,考察火龙果果皮提取物的抗氧化活性能力.正交实验优化得出的提取时间3 h、料液比1∶30、乙醇体积分数70%、提取温度70℃为火龙果果皮总黄酮和多糖的最佳提取工艺.该条件下提取到的火龙果果皮总黄酮和多糖的平均质量分数分别为7.87 mg/g和114.05 mg/g.在373.44μg/mL时,抗坏血酸对DPPH·、ABTS自由基及·OH的最大清除率分别达到95.25%、99.57%、89.99%;而火龙果果皮提取物的最大清除率分别为88.64%、60.84%和61.77%,数据表明火龙果果皮提取物对自由基的清除率均达到对照品的2/3,证实火龙果果皮提取物具有良好的抗氧化活性能力,可作为天然抗氧化剂的提取原材料.

摘要：为了解决传统的辐射屏蔽设计中存在的效率低且误差高的问题,提出了一种基于全连接神经网络(FCNN)与第三代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)相耦合的反应堆屏蔽设计智能优化方法。以熔盐反应堆为例,建立反应堆屏蔽优化模型并利用蒙特卡罗软件计算大量样本,使用FCNN对计算数据进行机器学习,建立输入层参数与输出层参数的的多维非线性映射关系,将神经网络预测结果作为计算适应度函数的依据,基于NSGA-Ⅲ进行多目标寻优,得到辐射屏蔽设计多目标优化的pareto最优解。研究结果表明,FCNN耦合NSGA-Ⅲ的方法在求解多目标优化问题中表现良好,可实际应用于先进反应堆屏蔽设计中。

摘要：聚合物挤出过程中熔体密度是影响产品质量的关键因素。由于挤出加工过程的高温、高压复杂工况,寻求能准确、在线监测聚合物挤出过程中熔体密度的方法是一个具有挑战性的问题。尽管基于机器学习的质量监测方法提供了一种解决方案,但在聚合物挤出加工过程中,由于数据类型、工艺参数、操作环境等多变性因素的影响,传统的机器学习方法可能难以捕捉聚合物加工中不同输入参数和输出质量参数之间的复杂关系,使得监测任务难以获得理想的准确性。本文提出了一种基于多源数据融合与卷积长短期记忆神经网络(CNN–LSTM)的熔体密度监测方法,用于在线监测聚碳酸酯–丙烯腈–丁二烯–苯乙烯共聚物(PC/ABS)共混体系的熔体密度。首先,通过实时采集安装在挤出机模头处的近红外、拉曼及超声3种传感器数据,对3种传感数据进行预处理并融合后作为输入;然后,通过合理设计的网络结构,构建CNN–LSTM监测模型,利用CNN的特征提取能力与LSTM的预测能力,最终实现对聚合物共混过程中的熔体密度的实时监测。基于独立开发的多源传感数据实时采集装置获取的数据,利用所提方法对PC/ABS共混挤出过程的熔体密度进行实时监测,结果表明:本文方法能够准确监测聚合物熔体密度,其在测试集上的均方根误差和决定系数分别为0.975 5、0.006 3 g/cm3,比传统的卷积神经网络方法、长短期记忆网络方法、岭回归方法、偏最小二乘回归方法、多层感知机方法和支持向量机回归方法具有更高的预测精度;本文方法的10次输入平均预测时间为1.523 5 s,能够满足实际生产过程的实时监测。综上所述,所提出的基于多源数据融合与CNN–LSTM的熔体密度监测方法显著提高了聚合物挤出过程中熔体密度的实时监测精度,为挤出过程中聚合物的质量提供了可靠的技术支持。

摘要：该文研究了一类异质分数阶非线性多智能体系统的预设时间一致性问题.设计了一类基于时变函数的预设时间分数阶积分控制器,将分数阶非线性多智能体系统转化为一阶非线性多智能体系统.然后综合利用整数阶Lyapunov函数法和预设时间控制技术,分别实现了具有连通无向图和具有含生成树有向图的多智能体系统的精确预设时间一致性控制.该预设时间可以通过时变函数预先设定,且不依赖于系统初始值和参数.最后,用实例验证了理论结果的有效性.