非匹配不确定性影响下的无人车路径跟踪控制

针对无人车在非匹配不确定性影响下的路径跟踪控制问题,设计一种基于线性矩阵不等式（LMI）的滑模控制器.首先,根据车辆运动学和动力学方程,同时考虑轮胎侧滑造成的不确定性、车辆侧偏约束以及随机干扰影响,建立车辆非线性不确定系统模型;然后,提出一种线性滑模路径跟踪控制方法,给出线性滑模面存在的充分条件,并推导出线性滑模面存在的显式公式,以保证约束于该滑模面的降阶等价系统的二次稳定性;最后,在SerretFrenet坐标系下验证车辆单、双移线运动时的路径跟踪控制效果.仿真结果表明,所设计的滑模控制器可以保证对参考路径的稳定跟踪,具有较强的鲁棒性.     

中频条件下真空灭弧室的纵向磁场仿真

该文研究了中频400～800Hz条件下纵磁真空灭弧室内的磁场特性,利用Ansys Maxwell求解了三维瞬态纵向磁场分布.由计算结果可知:在电流变化的过程中,中心区域纵向磁场的变化明显滞后于其他区域.电流峰值时在触头片开槽交错放置的位置有磁场峰值区域,电流过零时中心区域有明显剩磁.当频率增加时,涡流效应更明显,使纵向...     

基于图注意力网络的城市内涝积水预测与研究

极端暴雨天气多发频发造成的城市内涝,严重威胁居民的人身财产安全,准确高效的内涝点积水面积预测在提高城市灾害应急处置能力中发挥着至关重要的作用。为了提高城市内涝点积水预测的准确性和直观性,提出一种基于GAT和LSTM网络的GATLSTM组合预测模型,通过GAT提取积水信息局部空间特征,并通过节点分配权重的方式加强对关键信息序列的记忆,随后采用LSTM提取积水面积序列的时间特征,对内涝点积水面积进行预测。以开封市区某内涝点的积水数据建立模型并评估验证,将GATLSTM模型和LSTM、GAT以及GCNLSTM模型进行对比,结果表明：GATLSTM模型的预测精度优于另外3种模型,能够准确地对内涝点积水面积进行预测,可以为防汛工作和应急响应措施的制定提供科学依据。     

自动化生产线实训研究型实验教学

借鉴CDIO工程教育模式,结合国际工程教育改革、工程教育认证发展趋势及自动化专业人才培养目标、专业特色,开展了自动化生产线实训课程的研究型实验教学探索。采用项目驱动与CDIO相结合的教学组织形式,坚持以学生为中心的理念。根据研究型实验教学特征,优化设计实训内容,改进实训设备。借鉴企业员工培训方式,采用项目组多角色教学方法,强化团队协作意识。采用多元化考核方式,加强实训过程评价与管理,有效训练学生的工程思维、系统思维和创新意识。     

矢量控制系统磁场扰动分析

准确的磁场定向是矢量控制系统保持其优良性能的关键,电机参数的时变会影响磁场定向的准确性,降低电气传动系统的动态品质特性。本文应用状态空间解析的方法分析转子时问常数变化对矢量控制系统的影响。     

一种SPWM控制的多电平逆变器电压误差补偿策略

以中点箝位式(Neutral Point Clamped,NPC)三电平电路和双三电平电路拓扑结构为例,分析了SPWM控制的多电平逆变器中功率元件的死区及管压降对输出特性的影响。提出了通过改变SPWM电压控制矢量来补偿死区和管压降造成的电压误差的策略。实验表明,对于多电平逆变器供电的异步电动机控制系统,在无定子电流闭环调节的情况下,采用该补偿策略可以有效地改善输出特性。     

测量高温气体流量的超声波流量计设计与研究

利用超声波检测流量原理,设计带有缓冲棒的超声换能器,利用换能器与气体间缓冲棒的散热作用,降低测量时换能器的工作温度,保护换能器不受到损害,保证超声波流量计的测量精度。     

探讨民族高校开设少数民族传统体育课程的必要性与可行性

少数民族传统体育是我国悠久历史发展的产物,是我国宝贵义化遗产之一。它是各民族文化的一个重要载体。作为一种媒介,它对外弘扬民族文化,对内增强民族凝聚力都有积极地促进作用。北京体育大学、上海体育学院、武汉体育学院等体育院校率先开设了民族传统体育专业。经过多年的发展,民族传统体育专业进入匕速发展阶段：一些综合性院校也相继开设了该专业,对区域性的民族体育进行广泛的研究,为地区经济发展、民族团结及少数民族人民体质健康服务。     

一种发酵紫薯酒的工艺研究

以紫甘薯作为主要原料,对关键工艺参数:原料配比、料液比、糊化条件、糖化条件、发酵工艺参数、倒灌及澄清工艺、酒样勾调等工艺的研究。生产出的紫薯酒产品达到酒体色泽玫红、晶莹剔透、薯香纯正、酸甜适中、入口爽净、口感舒适,兼具紫薯味和陈酿酒香味,是当今社会新型饮品的一大发展趋势。     

改进的SSD生活垃圾检测算法

针对目前垃圾资源化利用的问题,为提升垃圾分拣工作的速率,并减少人工成本,通过对目标检测算法SSD(Single Shot Multibox Detector)的研究与分析,提出了基于改进的SSD垃圾分类算法,对基础特征提取网络VGG16参数量大、检测性能低等问题,使用DenseNet的网络结构,加深网络层数,并使用通道叠加的方式加强信息传递,从特征复用的角度上加强网络性能;对原网络对于小目标检测能力弱的问题,利用FPN结构加强特征图中包含的语义信息,提高对小目标的检测能力;对原损失函数在模型评估时的不等价情况,引入GIoU损失提高定位精度。这里的算法在PASCAL VOC数据集与自己制作的生活垃圾检测数据集上测试,其中在PASCAL VOC数据集上的检测结果显示,这里的算法相比于SSD300和SSD512分别有1.7%和1.9%的提升;在生活垃圾检测数据集上,分别有2.1%和3%的提升。