摘要：寒山寺是苏州著名的禅宗寺院,其寺院空间布局和建筑装饰都具有明显的特色:寺院保留着早期寺院的塔院格局,空间中轴线明显,不同于一般寺院,突出宝塔和寒拾殿。装饰上,通过雕刻、木作等突出反映佛教主题,渲染佛教氛围。

摘要：城市人口的增长与衰减均是城市经济社会发展不同阶段下的产物。西方国家较早面临了城市收缩的现实,并形成了各自的理念转变与规划应对。我国仍处于快速城镇化阶段,但也出现了城市收缩的现象,特别是在我国中西部人口流出地区。然而在上海这一特大城市的郊区小城镇也面临着人口收缩、经济滞缓为特征的收缩困境。本文以上海市郊的合庆镇为例,分析了在过去增长路径的依赖下,显现出的"被动衰退"趋势。城镇当下的发展已出现了收缩的内外部驱动机制,内部机制表现在本地农民的脱农化程度高以及较强的城镇聚居意愿,外部驱动表现在环境的负外部性对本地农民的挤出作用和宏观政策导向。为实现收缩情景下的精明发展,合庆镇急需对镇村体系进行精明重构,产业区进行瘦身转型,并相应调整镇域空间布局,使其在收缩、有限的空间范围内保持良性增长,提升城镇发展品质。

摘要：针对永磁同步电机(PMSM)无传感器控制存在速度值的估算精度容易受到多参数干扰而产生误差的情况,特别是转子在低速运转情况下更明显,提出一种有效的在线粒子群优化方法。设计了永磁同步电动机无传感器控制中的前向通道中PI控制器参数和反馈环中电流、速度PI控制器参数。转子速度和定子绕组磁链采用滑模观测器来进行估算,定子电阻值动态补偿量通过速度修正量计算获得,而速度修正量通过d轴电流估算的误差值计算获得。由于采用了粒子群优化方法,6个控制器参数以及定子电阻的变化量可以同时设计,避免了交叉耦合,减少了速度估算的误差。试验中,采用硬件DSPACE1103,指令信号采用一阶阶跃信号,并增加负载扰动信号。试验结果表明,采用的在线PSO优化方法可以在单采样周期内完成单次迭代任务,完全可以达到实时在线优化计算的目标,实现了无传感器控制。该方法较传统的PI控制具有更好的鲁棒性和动态特性。

摘要：为解决多自主体系统在群集运动过程受到外部干扰影响的问题,本文研究了具有外部干扰的二阶多自主体系统的分布式协同控制。本文中的外部干扰包括匹配干扰和不匹配干扰,针对系统中的匹配干扰,设计了状态观测器和干扰观测器,对系统的未知状态和干扰进行估计,并且构造了基于干扰观测器的多自主体协同控制算法。对于系统中的不匹配干扰,设计了与匹配干扰不同的干扰观测器,构造了基于主动抗干扰观测器的协同控制算法。运用矩阵论和现代控制理论等方法,研究了基于干扰观测器的二阶多自主体系统的协同控制。应用计算机仿真分别验证在多自主体系统具有匹配干扰和不匹配干扰的情况下结论的有效性,仿真结果表明,本文所设计的多自主体协同控制算法可以使跟随者最终都收敛到领导者的状态,实现了具有匹配干扰和不匹配干扰的二阶多自主体系统的状态一致性。

摘要：系统功能语言学对早期儿童语言发展有独到的研究。受其启发,本文建构了副语言的分析框架。本文中区分了非符义行为(具身表征)和意义(符义过程)。在符义过程方面,文章区分了语言与副语言两种符义过程(副语言指依赖语言、通过音质和诸如面部表情、手势和身姿在内的身势语实现的符义过程)。在副语言方面,文章区分了口语中的音韵融合型资源和语义融合型资源。前者与口语的韵律音系共时或共鸣,后者在口语的内容平面上对概念、人际和谋篇三种意义资源起加强作用。文章最后讨论了语言、副语言和其他交际模态之间的关系。

摘要：中心村选择是小城镇建设中的重要内容。文中针对西部地区小城镇建设中的中心村选择问题,通过发展条件分析、分类分析手段,采用定量与定性结合方式,系统地提出了小城镇中心村选择具体方法,构建了针对西部欠发达地区小城镇中心村选择的指标体系,并以甘肃省平凉市静宁县李店镇为例进行了实证研究,为西部欠发达地区小城镇建设的中心村选择提供思路和方法。

摘要：本文针对带有外部干扰影响的多智能体系统,研究了基于事件触发机制下的多智能体系统Leader-Following一致性的控制问题.采用干扰观测器来估计系统中存在的干扰,并设计了基于事件触发机制的干扰主动控制方案.运用现代控制理论和矩阵论等工具分析了多智能体协同运动算法得到了多智能体系统在分布式事件触发机制下的一致性收敛条件,并且分析了本文设计的分布式事件触发机制的时间间隔存在正的下界.最后通过计算机仿真,验证了本文所提控制算法的有效性.

摘要：Omosa是澳大利亚悉尼大学基于STEM理念开发的虚拟学习环境,模拟星球生态系统关系,用于培养学生的知识建构与创新能力。利用模型构建的方法分析了Omosa虚拟学习环境的内部结构模型和外部结构特征,其学习者模块、环境模块、代理模块、事件模块和干预模块协调有序地配合,构筑了浸润式的类似于真实的学习环境,使学生在参与科学探究过程中有意义地建构科学、工程等学科知识。基于Omosa三维环境和二维环境的实现机制、个体代理推理机制和算法机制,实现了一个开放的、复杂的和适应性的智能学习环境,学生可主动地探索虚拟世界中事物之间的关系,寻求解决问题的策略,使学习转变为一个意义建构的生态过程。以Netlogo环境为例,设计了教师教和学生学的双重过程模型,基于5E学习循环模型开展项目活动,通过学习效能量表调查发现学生在自我效能、动机、元认知意识、技能等方面均有提升。此外,虚拟学习环境的认知工具和可视化学习工具及学习资源帮助学生提升了问题解决能力,促进了学习者计算性思维和高阶思维的发展,有助于MOOC学习和创客教育。

摘要：自动驾驶环境下的交叉口基于车车/车路之间的双向信息交互,能保障自动驾驶车辆相互穿插与协作地通过交叉口,而无需信号灯控制.因此,如何设计高效的面向自动驾驶车辆通行的交叉口管控模型,已成为研究的热点.已有研究在建模时,均基于自动驾驶车辆在交叉口内部的行驶路径已知并作为模型输入,且大多对交叉口内部的冲突点进行简化.本文首先将交叉口空间离散化处理,考虑车辆的实际尺寸并面向非常规交叉口,使用椭圆曲线建立转弯车辆行驶路径的精确轨迹方程,再通过外边界投影降维法建立轨迹方程和交叉口空间的映射关系.建立了基于混合整数线性规划(Mixed integer linear programming,MILP)的自动驾驶交叉口管控模型,以交叉口总延误最小为控制目标,同时优化车辆在交叉口的最佳行驶路径和驶入时刻,使用AMPL(A mathematical programming language)对模型进行编译并使用CPLEX求解器求解.与经典感应控制和先到先服务模型进行对比,结果表明,本文所提出模型能对车辆进入交叉口的时刻和行驶路径进行双重优化,显著降低自动驾驶车辆通过交叉口的车均延误,提高交叉口空间的利用效率.

摘要：研究了具有对数量化器的离散时间系统的有限时间量化估计问题。利用扇形界的方法给出了量化误差,进一步设计了有限时间的量化估计器,使得对于由所有的量化新息给出的量化估计误差都在一个有限界之内,并且使得这个界在范数意义下尽可能的小。最后通过求解一个与量化新息有关的黎卡提方程得到了量化估计器。