唐钢烧结配矿研究

针对烧结大量使用外矿粉情况,对多种配矿结构进行实验室烧结杯实验,通过对烧结过程的分析及对成品烧结矿烧结性能的检测,确定出几种配矿结构的优选顺序,以指导今后烧结生产。     

移动机器人在线路径规划算法研究

主要讨论了不确定环境下移动机器人运动路径的在线规划算法。在此方法中 ,预定目标被定为吸引子 ,而障碍物被定为排斥子。这样 ,路径规划就转换为应用牛顿定理进行迭代计算。该算法简便 ,实时性强 ,能自动地适应工作环境中障碍物的位置变化和随机出现 ,使机器人准确避开障碍 ,安全到达目的地。实验结果表明 ,此算法效果良好。     

ITS中智能车辆关键技术软件仿真平台研究与设计

采用统一软件开发过程的系统集成策略,将智能车辆关键技术的各个仿真模块集成为一个整体,既保证了各个模块的独立性,又将不同功能、不同语言编写的模块集成到一个统一的软件平台上,提高了研究和开发效率。     

股票市场分形特征研究

文章以上证综指日与周收盘价指数的对数收益率序列为研究对象,借助经典与修正R/S分析方法计算Hurst指数,得出上证综指日与周收益率序列具有长记忆性与自相似性的分形特征.同时运用配分函数法得出收益率序列具有多重分形特征.     

基于模糊控制的移动机器人局部路径规划

在未知环境下,针对传统模糊控制算法规划路径在某些复杂的障碍物环境中出现的死锁问题,设计了障碍逃脱策略,即当机器人进入陷阱区并在目标点方向不可行时,寻找可行方向并设置方向点,由方向点暂代目标点继续前行,沿方向点走出障碍物陷阱区后,则恢复原目标点。对于障碍逃脱策略无法走出的障碍物环境,进一步设计了转向策略,使机器人能成功走出陷阱区域,到达目标点。基于MATLAB仿真平台对所设计算法在不同环境下进行了测试和比较。结果验证了所设计算法的可行性和有效性。     

基于CM-Q学习的自主移动机器人局部路径规划

针对多障碍物未知环境下,自主移动机器人局部路径规划过程中出现的路径冗余和避障问题,提出了基于坐标匹配的Q学习算法(Coordinate Matching-Q learning算法,CM-Q算法)。首先建立自主移动机器人栅格地图运行环境;其次以Q学习算法探索和学习最佳状态-动作对,并利用坐标匹配的CM算法进行避障;最后在未知障碍物环境中进行路径规划,对所提出的算法进行验证。实验结果表明,运用该方法,自主移动机器人能在未知的简单和复杂障碍物环境下规划出一条最优或次优路径,完成避障和路径规划任务。     

云南松松塔对肺纤维化大鼠炎症因子的作用

目的 探讨云南松松塔提取物（Extracts from the pinecone of Pinus yunnanensis,PE）对肺纤维化大鼠血清炎症因子水平的影响。方法 SD大鼠随机分为假手术组、模型组、阳性组（5 mg/kg醋酸泼尼松龙）及PE高、中、低剂量组（200、100、50 mg/kg）。采用气管内一次性注射0.2 mL博来霉素生理盐水溶液（5 mg/kg）建立大鼠肺纤维化模型,假手术组气管内给予0.2 mL无菌生理盐水。造模后第2 d开始给予相应药物,分别于实验第7、14、28 d,处死1/3的大鼠,测定大鼠肺系数,酶联免疫吸附试验（Enzyme linked immunosorbent assay,ELISA）测定血清中羟脯氨酸（Hydroxyproline,HYP）、转化生长因子beta 1（Transform growth factor beta 1,TGF-β1）、肿瘤坏死因子alpha（Tumor necrosis factor alpha,TNF-α）的含量,苏木素-伊红（Hematoxylin-eosin,HE）染色考察肺脏组织病理学变化。结果 与假手术组比较,模型组大鼠在第7、14、28 d肺系数、血清HYP、TGF-β1、TNF-α含量均明显升高（P<0.05,P<0.01）;与模型组比较,PE中、高剂量组可以不同程度的减小肺系数（P<0.05,P<0.01）,降低血清中TGF-β1、TNF-α及HYP含量（P<0.05,P<0.01）。HE染色显示PE中、高剂量组大鼠肺泡结构损伤及炎性细胞浸润均较模型组明显减轻。结论 云南松松塔可以改善博来霉素诱导肺纤维化大鼠的炎症反应和胶原沉积情况。     

基于CAN总线的喷浆机器人计算机控制系统的设计与实现

ＣＡＮ总线是现场总线（ＦｉｅｌｄＢｕｓ）领域很有发展前途的一种通信技术。本文阐述了ＣＡＮ总线在第一台大断面喷浆机器人计算机控制系统中的应用。     

唐钢烧结配矿研究

针对烧结大量使用外矿粉情况,对多种配矿结构进行实验室烧结杯实验,通过对烧结过程的分析及对成品烧结矿烧结性能的检测,确定出几种配矿结构的优选顺序,以指导今后烧结生产.     

移动机器人漫游行为的研究

针对不确定环境下移动机器人的复杂运行情况,利用声纳传感器探测的环境信息,设计了漫游行为中的紧急行为、避障行为和自由行为,并制定了行为融合规则,依据融合结果计算出下一步的行为动作.在自由行为的设计中,利用随机动作概念解决传统算法中存在的死锁问题.对算法进行仿真表明,算法有效可行,能够实现机器人的漫游行为.