摘要：为了提高微流体油液检测芯片的通量,基于原先的电感-电容式微流体检测芯片,设计紧贴线圈内孔呈环状分布的检测流道,从而将流道截面积增加为原先的8倍,继而增加了检测通量。考虑到油液中的金属颗粒物在环形流道中受重力作用影响,容易沉积堵塞检测流道,采用竖直流道来避免这一现象的发生。通过与原有检测芯片的对比实验,验证所设计的检测芯片可在不降低检测精度的前提下提高检测通量。该传感器的电感参数检测模式和电容参数检测模式可根据液压油中不同的污染物切换运行,从而可区分检测液压油中铁磁性金属颗粒、非铁磁性金属颗粒、水滴和气泡4种污染物。

摘要：针对无角速度测量和饱和输入条件下航天器编队姿态跟踪控制问题,提出一种基于滑模面的有限时间协同控制协议。通过数学转换将未知饱和输入的影响与外部扰动相结合为总扰动,基于航天器的姿态信息,通过所设计的有限时间非线性观测器在线估计未知总扰动,应用所提出的滑模控制协议,实现各航天器姿态跟踪误差的有限时间收敛。数值仿真验证了所提滑模控制协议的有效性。

摘要：为探讨场地地基动力相互作用对桥梁结构的影响,通过建立桥梁结构-地基基础相互作用体系动力有限元数值模型,采用子空间迭代法提取自然频率与振型,用Newmark逐步积分方法求解材料非线性的动力平衡方程,在此基础上,针对水平地震力作用下桥梁结构-地基完全相互作用体系进行了动力固有特性和动力响应时程分析。计算分析表明:地震动沿河道中线从基岩传递到河底,场地土层对主频带内成分具有明显放大效应;场地中桩线和桥台线相较于河堤中线上具有更为明显的地震动加速度反应谱卓越平台,且呈现典型软土夹层场地滤波双峰特征;中桩和边桩弯矩时程极值沿深度均呈现先增大后减小的变化趋势。由于河堤场地中线土层侧移显著,同深度处中桩时程内弯矩极值明显高于边桩;软弱夹层场地地基相互作用对于桥梁结构地震动力响应具有显著影响,工程设计与计算中应加以考虑与重视。

摘要：提出一种可有效提高常规预测控制方法控制性能与计算效率的数据驱动自适应非线性模型预测控制方法.首先,为了提高多输出非线性系统最小二乘支持向量回归(least squares support vector regression, LS–SVR)建模的精度,考虑各维输出间的耦合关系,采用在目标函数中加入样本整体拟合误差项,实现多输出LS–SVR(multi-output LS–SVR,M–LS–SVR)预测建模,同时采用粒子群算法优化模型参数;其次,针对动态过程建模的模型失配问题以及由于M–LS–SVR模型复杂导致传统智能算法求解预测控制律缓慢的问题,提出自适应非线性模型预测控制策略,包括两个非线性优化层:第1层采用梯度下降算法实时优化模型和实际过程输出的偏差,以自适应调节模型参数;第2层采用具有全局收敛性和超线性收敛速度序列二次规划(sequential quadratic programming, SQP)算法设计非线性预测控制器,以加速预测控制律的求解速度. Benchmark仿真实例及在高炉炼铁过程的数据试验表明:所提基于M–LS–SVR预测建模的自适应非线性模型预测控制具有较快的求解速度、较好的设定值跟踪和干扰抑制性能以及较强的鲁棒性.

摘要：针对联合收获机惯性分离室工艺参数最优组合问题,提出了一种改进的遗传神经网络优化方法。该方法利用区间自适应遗传算法自适应动态调整区间的特点,彻底取代BP神经网络中'误差逆传播'过程,将区间自适应遗传算法和神经网络的优势有机地结合起来,有效解决BP困境。优化实验结果表明:该方法拟合精度明显优于二次回归的拟合精度,更接近联合收获机惯性分离室参数的实际情况,为农业机械中通过实验设计方式解决的'黑箱'优化问题提供了一种新的方法。

摘要：对车道线实现准确检测是自动驾驶中的关键技术。针对现有的车道线检测方法对复杂工况下的车道线检测精度不足的问题,提出一个面向复杂场景下的车道线检测模型。基于LaneNet网络设计一种双分支分割网络,利用网络模型中的损失函数使图像像素点占比提高,实现网络参数的优化。通过编码器与解码器结构对车道线采样,实现语义分割与车道线像素点嵌入分割;并通过自适应DBSCAN聚类算法实现对邻域半径和最小样本个数两个参数的自主选择,引入H-Net网络中的图像逆透视变换与车道线拟合实现检测。最后,利用图森数据集对所设计模型进行验证。结果表明,所提出的车道线检测模型有较高的精度,能实现复杂场景下的车道线检测。

摘要：X线管在生产制造和使用过程中,一般处于高压加载的工作条件下,经常会出现打火放电现象。结合模糊PID控制技术和触发定时电路设计了一种高压电源打火自恢复保护电路。当X射线源控制系统接收到打火放电信号脉冲时,能自动降低高压电源输出至预设的安全值并保持此功率锁定状态,直至打火结束后恢复输出。X线管检测老练平台应用实验表明,在非必须关断、重启的情况下,该电路可显著提升X线管高压电源的动态性能,提高X线管老练工艺效率,保护设备安全,同时也可适用于各类X光机高压电源设计应用场合。

摘要：为提高文本聚类效果,将影响聚类效果的两大因素聚类数目和初始中心点作为自变量,聚类结果的适应度作为因变量,利用双重遗传算法控制两大自变量,提出TCDGK算法模型。引入经典的k-means聚类算法获得不同初始中心点下的聚类结果,针对内外层遗传算法控制的变量的差异,采用分层编码策略,利用聚类紧密度评价聚类结果的优劣;算法终止后,获得相对最优的聚类数和某聚类数目下的最优初始中心点。仿真结果表明,该算法具有很好的有效性。

摘要：MapReduce是一种处理大规模数据的并行计算模型,针对传统模型中reduce阶段各个结点负载不均衡的问题,提出一种reduce阶段负载均衡分区算法.算法将map阶段产生的中间数据划分为更多的分区,减少了每个分区的工作量,每次给reducetask分配一个分区,reducetask完成一个分区的工作之后会继续获得新的分区,直到所有的分区都被分配完毕,实现了动态调节reducetask的负载.还改进了MapReduce的通信协议来支持算法并且设计了新的容错机制.最后,通过重写Hadoop平台内核实现了算法并进行了实验分析,结果表明,该算法在不影响MapReduce模型的情况下显著的缩短了任务的处理时间.

摘要：蛋白质是人体所需要的重要营养物质,在加工过程中蛋白质结构的改变会导致其功能特性发生一定的变化,从而影响食品的品质。目前已有许多物理方法被用来改变蛋白质的固有结构,以扩大其在食品工业中的应用领域。其中,新型电物理加工技术由于具有效率高、能耗低和营养成分损失小等优点,已成为食品加工领域的热点。因此,本文综述电场技术(欧姆加热和静电场)和电磁场技术(微波、射频和磁场)对多尺度蛋白质结构(宏观水平、分子水平和微观水平)变化的影响,为开发利用电磁场加工蛋白质类相关产品提供理论依据。