改进 Ｄ∗ｌｉｔｅ 和时间弹性带法的移动机器人路径规划

为解决D*lite算法在进行路径规划时搜索效率低,易受运动物体影响及路径贴近障碍物的问题,提出了一种结合改进D*lite算法和时间弹性带法的融合算法。首先,将改进的跳点搜索引入到D*lite算法中,让算法只对跳点进行访问,实现了规划时间和路径长度的双优化。之后,融合改进的时间弹性带法进行局部路径规划,提高算法动态规划能力的同时保证了规划路径的安全性。仿真结果表明,改进的D*lite算法比原始D*lite算法在路径长度、规划时长及路径节点数上分别平均优化了6.40％、49.13％和73.70％。在实际表现中,融合算法在动态情况下比原始D*lite算法可减少11.04％的路径长度、67.10％的规划时长及11.99％的运动时间,并且保证了机器人和障碍物间的最小距离。     

基于云控制的自适应遗传算法

遗传参数的自适应调整是一个复杂的不确定性过程。为此,利用云模型优良的不确定性知识表示能力,提出一种改进的自适应遗传算法。该算法以自然语言为切入点,用云模型表达先验规则知识,通过云控制器调整遗传参数。函数优化实验表明,该算法能够较好地模拟迭代中参数的自适应调整过程,算法性能是可行、有效的。     

NH3改性活性焦脱硝性能试验研究

为研究NH3改性对活性焦脱硝性能的影响,利用不同体积分数的NH3／H2O配比作为活化荆制备了一系列的活性焦,采用X光电子能谱（XPS）表征了活性焦的表面化学性质。在温度150℃条件下的固定床反应装置上,进行了活性焦脱除N0试验和NH3吸附容量试验。结果表明：添加NH3改性能够增加活性焦表面0元素和N元素的含量,并且能够明显提高活性焦的脱硝效率;活性焦的N心吸附容量越大脱硝效率越高。试验结果证实了活性焦对NH3吸附是影响其选择性催化还原脱硝反应的关键步骤。     

制备13X分子筛的优化实验研究

煤泥是原煤洗选中产生的固体废弃物,产量大,危害严重。将黄陵煤泥通过碱熔-水热的方法制备出13X分子筛。通过正交实验研究发现,n(H₂O/Na₂O)是对13X分子筛静态水吸附量影响最大的因素,其次是老化时间、n(Na₂O/SiO₂)、晶化时间,最小为晶化温度。优化的工艺条件为：n(Na₂O/SiO₂)为2.9,n(H₂O/Na₂O)为45,老化时间14 h,晶化时间9 h,晶化温度100℃。测试表明,制备的13X分子筛结晶良好,晶体粒径2 μm左右,颗粒大小均匀,该分子筛以微孔为主。     

炭黑品种及用量对NBR/CHR并用胶性能的影响

研究了炭黑Ｎ６６０、Ｎ６３０、Ｎ７６２、天然气半补强炭黑及喷雾炭黑对ＮＢＲ／均聚氯醚橡胶（ＣＨＲ）并用胶性能的影响。试验结果表明，这些炭黑在ＮＢＲ／ＣＨＲ并用胶中的用量达到８０份时，并用胶的加工性能仍较好。随着炭黑用量的增大，ＮＢＲ／ＣＨＲ并用胶的耐四氯化碳性能提高；压缩永久变形、压缩温升及硬度增大；扯断伸长率和回弹值下降；而拉伸强度则是先升高，当炭黑用量达到６０份时即下降；撕裂强度也是先升高，而后在不同用量处出现下降趋势。     

电晕法处理超高相对分子质量聚乙烯纤维

用电晕法对超高相对分子质量聚乙烯纤维进行了表面处理。利用DPPH检测纤维表面自由基的产生和变化，并用XPS表面元素分析、SEM等方法探讨了纤维表面性能处理前后的变化。实验发现，通过电晕处理后，纤维复合材料的抗剪切强度从未处理的5．98MPa提高到14．3MPa。     

乳化剂对植脂淡炼乳乳化效果的研究

针对植脂淡炼乳中油脂含量较高,易出现油水分离、乳蛋白不稳定等现象而影响产品的质量和稳定性,本文探索研究了单甘酯、蔗糖酯、Tween60、Span60等乳化剂对植脂淡炼乳的乳化效果,为植脂淡炼乳的下一步开发利用作好基础.     

浏阳洞库陈化烟叶微生物多样性分析

[目的]为研究浏阳洞库3个不同香型陈化烟叶样品微生物多样性和群落组成差异.[方法]利用高通量测序对3个不同香型陈化烟叶样品微生物多样性、群落组成进行显著性差异分析,构建各样品微生物生态网络,并对各细菌群落进行功能预测.[结果](1)浏阳洞库3个不同香型陈化烟叶样品中细菌物种丰富,在门水平上主要由变形菌门和厚壁菌门组成,...     

基于DSP的自动跟踪飞锯机控制系统设计

探讨了将先进的DSP技术应用于自动跟踪定尺飞锯机控制系统,设计其硬件电路及软件流程。DSP技术适时性好,控制精度高,采用DSP技术,可以提高锯切定尺精度。     

基于模型预测控制算法的供热机组负荷控制

为提高对磨煤机故障的事前预知能力,结合深度学习方法的优势,在传统长短时记忆（LSTM）神经网络的基础上,提出基于卷积神经网络-长短时记忆神经网络（CNN-LSTM）的磨煤机故障预警方法。选择与磨煤机堵煤故障相关的测点作为模型的输入量,进行多元时间序列预测。得到模型输出预测值与磨煤机正常工作状态下的运行数据之间的偏离度函数,运用核密度估计方法确定预警阈值,实现磨煤机堵煤故障预警。以某660 MW火电机组的中速磨煤机为研究对象,建立CNN-LSTM模型并进行故障预警试验。试验结果表明,该模型可以精确预测磨煤机多个测点参数的变化趋势,相较于LSTM神经网络模型具有更高的精确度。该方法能够提前对磨煤机堵煤故障做出有效预警。