机器人导航路径的动态分级蚁群算法规划策略

为了提高机器人工作路径质量并减少算法运行时间,提出了蜂巢栅格模型与动态分级蚁群算法结合的路径规划方法。建立了工作环境的蜂巢栅格环境模型,在转向角、避障路径比、路径质量等方面均优于传统方形栅格模型;将蜂群算法的分级思想引入到蚁群算法中,根据适应度将蚁群分为寻优蚁和侦查蚁两级;寻优蚁更加注重信息素的引导作用,利于算法收敛,侦查蚁更加注重启发信息的牵引作用,不断探索新的路径而增加路径多样性;提出了兼顾全局信息素更新和局部信息素更新的动态加权信息素更新方法。经仿真验证,动态分级蚁群算法在迭代过程中的路径多样性优于蚁群算法;将动态分级蚁群算法应用于路径规划,路径长度比蚁群算法降低了22.12%,平均运行时间减少了32.33%,充分证明了动态分级蚁群算法在路径规划中的有效性。     

一种调度遥控操作双路径安全校核机制的探索

为解决调度端远方操作路径单一情况下可能出现操作错误的问题,文章探索提出一种对远方操作进行双路径安全确认的构建方案,在常规遥控发起路径之外建立独立的操作许可路径,在操作业务通信的出口处部署操作许可安全网关、操作许可工作站,通过操作发起路径的操作员、监护人和操作许可路径的许可员相结合的多重校验,强化对遥控操作的合法性认证,可以有效避免操作人、操作员站、操作网络环境的不可靠因素带来的操作安全风险,提高电网操作的安全性。     

碳骨架气相色谱法测定塑胶跑道中短链氯化石蜡

采用碳骨架-气相色谱法测定了塑胶跑道中的短链氯化石蜡。研究了催化氢化效率的影响因素,该方法有效分离了塑胶跑道原料及成品中不同链长的氯化石蜡在色谱检测时响应信号的相互干扰。结果表明:该方法检出限为1 g/kg,加标回收率在82.4%～97.2%之间,相对标准偏差(RSD,n=6)为3.4%～4.9%。     

ORAL外语口语APP开发与应用设计构想

随着2018年教育部出台中国英语等级量表(CES)计划在2020年前逐步推进,我国未来将会建立起一个统一的并为国外认可的英语测评体系,对学生英语听说读写能力的测评标准也将提高。受制于有限的语言环境,中国学生的听、说能力相对较弱,且缺乏有效训练。为了改变应试教育下学生固化的语言学习模式和思维模式,使学生学习语言目的更趋向于生活化,提升其语言交际能力,文章在分析对比市面上现行外语口语学习APP的基础上探索设计一种新型的更适用于本国学生的外语口语学习软件,旨在创设真实自然的语言环境,切实提高青少年口语学习水平。     

特殊时期海尔智家的破冰之旅:推出全流程智慧健康场景方案

新冠肺炎疫情的突然出现,在斩断线下市场发展路径的同时也为各行业及企业的发展带来新挑战。对家电行业而言,迅速应对、积极调整,成为各企业发展的必由之路,一系列有消毒除菌功能的健康家电喷涌而出。与其他企业不同,面对猛增的健康需求,海尔智家率先推出健康场景解决方案,开辟行业生态发展新路径,为用户带来全流程的健康体验。     

锰氧化物催化氨氮氧化的电子转移路径研究

将附有MnO_x的活性碳颗粒(MnO_x/AC)作为燃料电池(FC)的阳极,以研究锰氧化物(MnO_x)催化氨氮氧化过程的电子转移路径。结果表明,有MnO_x附着的活性碳在FC(MnO_x/AC-FC)中对NH_4~+-N的去除率比原始活性碳在FC(AC-FC)中对NH_4~+-N的去除率高1.3倍,且MnO_x/AC-FC的最大电流密度为26.0 m A/m~3,而AC-FC无电流产生。这表明MnO_x可作为电子介体把NH_4~+-N中的电子从阳极传递到阴极,最终被阴极电子受体的O_2接收。当添加质量浓度1 mg/L的Mn~(2+)于MnO_x/AC-FC电解液时,与无Mn~(2+)添加相比,NH_4~+-N的去除率增大至48.8%,可能是Mn~(2+)在MnO_x的自催化作用下能形成新的MnO_x,为催化氨氮氧化提高了更多的活性位,促进了NH_4~+-N的去除。     

基于自动导引车单向导引路径网络的智能车间设备布局规划

传统的设备布局设计规划方法通常采用两个设备之间的直线距离或者曼哈顿距离作为优化变量,而没有考虑工件搬运设备在实际行驶过程中的路线。在以自动导引车为主的智能车间中,则必须考虑实际物流路径和物流效率。基于自动导引车单向导引路径,采用搬运频率、单位距离成本、最短有向距离等参数建立智能车间设备布局模型,进而利用混沌遗传算法来实现对物流路径的优化和生产设备布局模型的解算。最后,通过对某缸盖智能生产车间的设备布局规划问题的具体研究,借助MATLAB将本文提出的优化算法与遗传—模拟退火算法和简单遗传算法进行对比试验,并将3种优化算法的最终结果在Plant Simulation平台上进行仿真运行,试验结果表明了所提出的基于自动导引车单向导引路径网络的智能车间设备布局规划方法的有效性。     

基于改进RRT*算法的机械臂路径规划研究

针对机械臂避障的难题,采用圆柱体包络法进行碰撞检测和RRT~*的改进算法进行路径搜索,规划出一条能够避免与已知障碍物碰撞,并且路径长度和规划时间较为优化的路径。RRT~*在原有RRT(快速随机树)基础上改进了父节点选择的方式,加入代价函数保证解的渐进最优性。在RRT~*基础上引入目标引力,减少路径搜索的随机性。同时,提出自适应步长避免陷入局部最优。在MATLAB平台上进行了RRT~*、RRT-connect及改进的RRT~*搜索算法的比较研究。结果表明,改进后的RRT~*算法在规划时间上和RRT-connect相近,在规划路径的长度上和RRT~*相近,同时具备时间和路径上的优势。以某品牌型号为WY700-1的机械臂进行了实验验证,结果表明,改进后的RRT~*搜索算法具备有效性和优越性。