摘要：为了研究Ag纳米线对单晶硅薄膜太阳能电池光吸收效率的影响,设计了固定体积比例下具有三角形光栅和矩形光栅的单晶硅薄膜太阳能电池结构.在两种结构的Ag-Si交界处分别添加横向截面为圆形和矩形的Ag纳米线阵列,利用有限时域差分法分别模拟计算了这两种结构的太阳能电池和对照组的吸收光谱.通过扫描优化得到两种光栅结构的最佳高度、纳米线横截面积以及分布密度,并计算出最优条件下300~1 100nm波段的光吸收效率.通过分析光吸收增强谱和电磁场强度分布图得出了含有纳米线模型在长波段的吸收增强机理.结果表明,添加了Ag纳米线后的两种太阳能电池模型均比两种对照组模型具有更好的光捕获和吸收作用,在矩形光栅模型中添加Ag纳米线后吸收效率的提升要比三角形光栅模型中更为明显.研究结果可为新型太阳能电池的结构参数设计提供参考.

摘要：为了分析混合光栅对硅薄膜太阳能电池光吸收的影响,在硅层厚度等效一致的条件下,设计了单一形状、同向和异向混合形状光栅单晶硅太阳能电池结构.利用时域有限差分法分别优化计算了各种混合光栅的最佳尺寸、光生电流密度和光吸收效率,发现异向混合结构的Ag光栅比其他结构具有更好的光吸收能力.通过电磁场强度分布图分析了混合光栅结构的吸收增强机理,并针对异向混合光栅,计算了不同光栅数量组成结构的光生电流密度.同时,利用光吸收增强因子定量分析得出一个三角凸型和一个抛物线凹槽是异向混合光栅最佳数量组合.有规律地改变这种混合光栅的宽度比和高度比,计算光生电流密度.结果发现当宽度比为1∶1,高度比在一个小范围内(0.67～1.86)波动时,这种异向混合结构比平板太阳能电池的光生电流密度提高了62.9%.研究结果可为薄膜太阳能电池的结构和参数设计提供参考.

摘要：设计了一维双层余弦共形光栅结构的单晶硅薄膜太阳能电池.利用时域有限差分法模拟计算了双层余弦共形光栅结构和对照组结构的吸收光谱;利用归一化光吸收密度的概念,定量分析了300~700nm和700~1 100nm两个波段的光吸收效率.结果表明双层共形光栅结构具有更好的全波段吸收效率,且在长波段余弦光栅比矩形光栅具有更好的光捕获和吸收作用.利用光吸收增强谱和电磁场强度分布图,分析了余弦光栅在长波段的吸收增强机理.通过计算短路电流密度,发现双层余弦共形光栅结构比平板结构太阳能电池的短路电流密度提高了79.5%,余弦光栅结构比矩形光栅结构的短路电流密度提高了8.5%.

摘要：为消除参数不确定和外部不确定扰动对四轮转向车辆操纵稳定性的影响,提出了一种基于卡尔曼扩张状态观测器的四轮主动转向非线性积分滑模控制(KFESO-ISMC)方法。首先设计了一种卡尔曼扩张状态观测器(KFESO),实现了车辆状态观测以及外部扰动估计,克服了传统卡尔曼滤波算法对模型参数精度的依赖的缺点。其次为降低外部扰动引起的车辆状态的跟踪误差,将KFESO观测的系统总扰动补偿到控制输入;并为实现全局鲁棒控制和抑制积分饱和现象,设计了四轮主动转向非线性积分滑模控制方法。最后,硬件在环试验结果表明:在存在内外部不确定扰动情况下,KFESO观测器具有较高的观测精度;在四轮主动转向操纵稳定性的控制方面,KFESOISMC方法相比LQR和ISMC方法具优良的抗扰性能。

摘要：针对纯激光SLAM算法定位漂移问题,提出一种基于点云特征描述子全局搜索的粗匹配回环检测算法。该算法首先采用基于图像距离的快速分割方法对激光点云进行地面点去除,基于点云曲率和关键点聚合算法实现了边缘特征提取和聚类,通过特征描述子生成算法得到当前帧点云的特征描述符,其次经过计算当前帧和历史帧的相似度评分完成全局匹配搜索实现对候选回环帧的选取,完成回环检测粗匹配过程;然后采用NICP算法进行当前帧与候选回环帧的精确匹配,从而完成回环检测过程;最后搭建了移动机器人实车平台,完成对校园数据集的采集,验证了本文算法的定位效果,通过对实车实验结果的分析可知,在实车采集的校园数据集上误差优化程度均值为13.15%,为了进一步验证本文算法的整体性能,在KITTI数据集进行测试对比,结果显示相比较Lego_loam和Lio-sam算法,本文所提算法在保证了运行效率的基础上,有效地改进了定位精度。

摘要：以网络化制造环境中制造企业知识作为典型知识资源,分析了制造企业知识的具体分类类别,根据网络化环境对知识表达需求提出了结合主题地图和本体特点的知识表达模型,采用基于本体的知识检索,利用本体优化查询,大大地提高检索的查准率和查全率,并进行了系统实现,开发了农用汽车企业知识管理系统NYKWS。

摘要：路面附着系数是车-路相互作用中最为关键的参数之一,精确识别路面附着系数可用来确定汽车最佳安全控制方式,为此,提出一种基于改进极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的路面附着系数估计方法。对车辆进行动力学分析,确定神经网络模型的输入量;搭建整车模型和工况,进行仿真试验建立数据集;利用限幅递推平均滤波算法处理数据集,并利用麻雀搜索算法对极限学习机进行改进优化,提高ELM的准确性及稳定性。试验结果表明,改进后的ELM在多方面性能有综合提升,预测准确率为93.4%,提高了4.89%,收敛速度提高了41.33%。