摘要：该文以生物质材料作为原料制备了单组分膨胀型阻燃剂,并将其加入聚乳酸中制备了复合材料。实验结果表明,该阻燃剂能够显著提高聚乳酸的阻燃性能和抗熔滴性能,且热稳定性良好。该实验涉及高分子材料配方设计、成型加工、性能测试、结构表征等专业知识,可使学生掌握高分子材料阻燃机理,熟练使用相关仪器设备进行测试与分析,有利于他们提高综合运用知识的能力,并针对高分子材料与工程领域的复杂工程问题设计解决方案。

摘要：为研究隧道设计参数对水下双孔隧道渗流场的影响,建立了水下双孔平行隧道渗流计算模型。运用Abaqus软件构建数值模型,以隧道埋深、双孔间距和支护结构参数为影响因素,分析各因素对解析解计算误差的影响以及支护结构外水压力的变化特征,并采用灰色关联理论研究各影响因素的敏感度。最后,基于数值计算结果对解析解进行修正,得到计算精度较高的半解析解。结果表明:二次衬砌结构参数对初期支护外水压力的折减幅度影响较大,埋深、间距和注浆圈参数对初期支护外水压力的折减幅度影响较小。支护结构渗透系数对拱顶处解析解计算误差影响较大,支护结构厚度对拱底处解析解计算误差影响较大。埋深与等效半径之比小于19时,解析解计算误差大致为12%。注浆圈渗透系数与二次衬砌渗透系数之比小于20时,拱顶处解析解计算误差超过10%。注浆圈渗透系数对拱顶处解析解计算误差影响较大,隧道埋深对拱底处解析解计算误差影响较大。

摘要：为了提高电液伺服系统(EHSSs)控制性能,考虑外部干扰力、摩擦力、参数变动、结构振动及未建模特性等系统不确定性,构建系统状态空间模型.为了应对系统不确定性,提出新型扩张滑模观测器(ESMO),用于同时估计系统全状态和系统不确定性,并结合等值注入原理及饱和函数进行合理优化.利用系统不确定性的估计值,在反步控制设计中引入障碍Lyapunov函数,将系统的跟踪误差约束在一定范围内,结合参数自适应律,提高系统控制性能.为了验证所提控制方法的性能,在MATLAB/Simulink软件平台构建仿真模型,进一步地,搭建电液伺服系统实验台及实时控制系统,进行仿真和实验验证.结果表明所提方法的性能优于基于障碍Lyapunov函数的反步控制器及传统的反步控制器.

摘要：为探究壳聚糖猴头菇多糖PLGA纳米颗粒（CS-PLGA-HEP）对免疫活性调节的影响，通过制备CS-PLGA-HEP纳米颗粒，采用响应曲面法优化制备工艺，傅里叶红外光谱检测、Zeta电位检测等方法对CS-PLGA-HEP纳米颗粒的结构进行表征检测，并通过鸡新城疫疫苗免疫佐剂注射试验来探究其免疫效果。结果显示，CS-PLGA-HEP的最优条件：F68浓度为0.38%，有机相（O）与内水相（W1）之比为5.75，外水相（W2）与初乳（PE）之比为7.81，在此条件下其包封率的实测值为（91.32±0.13）%，接近预测值91.60%。纳米颗粒均匀，表面光滑且状态稳定。当CS-PLGA-HEP组浓度为20 mg/kg时，与猴头菇多糖（HEP）组相比更能有效提高鸡血清新城疫特异性抗体浓度，促进IL-4和IFN-γ的分泌水平，增强鸡脾淋巴细胞的成熟分化，提升机体免疫调节能力。结果表明，采用响应曲面法优化壳聚糖猴头菇多糖PLGA纳米颗粒制备条件合理，且纳米修饰可以增强HEP的免疫调节活性，为免疫增强剂的设计与应用提供了参考。

摘要：比例–积分–微分(PID)控制的抗饱和设计是一类经典非线性控制问题,理论研究丰富,但工程中广泛使用的仍是积分退饱和这类简易策略.究其原因,现有理论方法过于依赖系统模型和状态空间理论,稳定性条件与调参机制之间关系复杂.本文基于经典退饱和控制结构,首次阐述了“退饱和带宽”概念及退饱和参数调节机理,在此基础上讨论了两类低阶退饱和补偿器的带宽化设计方法.在抗扰PID反馈控制下,结合小增益定理得到退饱和控制的稳定性条件,给出控制参数与退饱和带宽之间的调节关系,实现退饱和控制的带宽化整定.最后,通过数值仿真验证了所提方法的有效性.

摘要：针对现有目标检测在智能交通系统和自动驾驶等领域存在车辆目标检测精度低、鲁棒性较差等问题,提出一种基于YOLOv5的车辆目标检测算法。在YOLOv5s网络模型框架中,添加注意力机制增强特征,提取重要特征;添加小目标检测层提升对遮挡重叠弱小目标识别的准确率;引入金字塔池化(SPPFCSPC),提高网络空间特征提取能力;引入损失函数(SIoU_Loss)加快边界框回归速率,提高定位精度,消除重叠检测。基于自制车辆检测数据集进行实验,其结果表明,改进网络模型与原YOLOv5s网络模型相比,不同目标类的平均准确率均有明显提高,平均准确率均值提升3.25%,查准率提高4.14%,召回率提高3.05%,检测速度满足实时性要求。

摘要：近年来电动汽车发展迅速,而传统的有线充电方式不能满足自动化和便利性的要求。电动汽车无线充电技术因其便利性和安全性受到广泛的研究。无线充电系统中常见的线圈结构有单极型线圈、双极型线圈和田字形线圈,由于不同厂商的适配问题,要兼容这些线圈则需要设计一种新型的线圈来实现互操作性。该文提出了一种新型的相互解耦的四单极接收线圈结构,能实现与不同发射线圈之间的互操作性。通过在接收线圈内部添加解耦绕组以实现4个接收线圈之间的解耦,并且通过串联二极管整流器使得发射线圈和四单极接收线圈之间的等效总互感是发射线圈和4个单极线圈之间的互感绝对值的总和。搭建了一套实验样机,验证了该方案的有效性,所提出的四单极接收线圈可以兼容单极型和双极型线圈以及田字形线圈,实现对不同接收线圈的互操作性。

摘要：无信号灯左转路口是自动驾驶场景中最为危险的场景之一,如何实现高效安全的左转决策是自动驾驶领域的重大难题。深度强化学习(DRL)算法在自动驾驶决策领域具有广阔应用前景。但是,深度强化学习在自动驾驶场景中存在样本效率低、奖励函数设计困难等问题。提出一种基于专家先验的深度强化学习算法(CBAMBC SAC)来解决上述问题。首先,利用SMARTS仿真平台获得专家先验知识;然后,使用通道-空间注意力机制(CBAM)改进行为克隆(BC)方法,在专家先验知识的基础上预训练模仿专家策略;最后,使用模仿专家策略指导深度强化学习算法的学习过程,并在无信号灯路口左转决策中进行验证。实验结果表明,基于专家先验的DRL算法比传统的DRL算法更具优势,不仅可以免去人为设置奖励函数的工作量,而且可以显著提高样本效率从而获得更优性能。在无信号灯路口左转场景下,CBAM-BC SAC算法与传统DRL算法(SAC)、基于传统行为克隆的DRL算法(BC SAC)相比,平均通行成功率分别提高了14.2和2.2个百分点。

摘要：薄壁件在正式装配前一般需要通过临时紧固件进行定位和夹紧,定位和夹紧的质量直接影响薄壁件的后续工艺质量,乃至最终的薄壁件产品质量,而临时紧固件的夹紧力和预紧力又是影响装配质量关键之中的关键。文中提出了一种能够测量临时紧固件预紧力的方法,该方法通过在临时紧固件内设置成组碟形弹簧片,来扩大临时紧固件在受力时产生的变形量,该变形量将被倚靠在内六角扳手上的压缩弹簧感知,进而被紧邻压缩弹簧的力传感器感知,所以,临时紧固件所受预紧力最后通过碟形弹簧片受力与变形之间的关系反推。内六角扳手的另一端通过套筒联轴器与电机连接,内六角扳手的轴向位移量在套筒联轴器内部补偿,从而实现了临时紧固件的自动化装配与同步预紧力的测量,最终得出了配合M4临时紧固件使用的碟形弹簧片的参数、组合方式,以及监控预紧力时的变形范围。

摘要：为了给电动汽车(EV,electric vehicle)出行提供充足的能源支持,对充电站进行合理部署至关重要,但在规划时不同主体间存在难以耦合的利益冲突,为此兼顾投建经济性与用户充电便利性,提出一种基于遗传算法的自适应粒子群算法(APSOGA)用于选址定容。首先,通过分析EV日行驶规律,预测EV日充电负荷分布情况,以确定充电站数量范围;其次,构建兼顾EV和充电站承包商利益的充电站选址定容规划模型;最后,将遗传算法的交叉和变异操作引入粒子更新环节,设计了APSOGA算法,以寻优求解生成最佳的选址定容方案。实验结果表明,与经典的充电站选址定容方法相比,所提方法综合成本降低了7.19%~14.37%,充电站利用率提升了14.28%~29.03%,能够为用户提供高质量充电服务。