节假日高速公路短时交通流预测

针对高速公路愈加拥堵问题,提出了一种新的高速公路交通流预测方法,采用改进萤火虫算法优化RBF神经网络进行求解,结合历史节假日高速公路交通流数据进行训练和预测,与RBF神经网络预测结果进行对比,改进萤火虫算法优化RBF神经网络具有更好的预测结果,能够为高速公路管理中心提供稳定可靠的数据来源,为交管部门合理诱导疏散,缓解交通拥堵提供有效的技术支持。     

基于摄像头的直立行走智能车控制系统设计

针对以往靠中心线提取速度较慢导致车模方向控制不稳,容易跑出赛道等问题,设计以K60微控制器为核心控制单元,利用CMOS摄像头对路径信息进行采集,在提取赛道边界和控制车体方向时创新性的使用了"窗口检测法"和"双比例"PD控制方法。"窗口检测法"能够缩短赛道边界的提取时间,提高搜索效率。双比例PD控制能够对比例参数P进行实时调整,进而更及时、准确地控制车模的运行方向。     

CFD技术用于红霉素发酵罐搅拌系统的设计

采用计算流体力学(CFD)技术辅助设计375 m3红霉素发酵罐搅拌系统,使发酵罐达到高效节能的目的。根据红霉素的生产工艺、流体传质特性以及实践经验,综合考虑混合传质效果和高效节能的要求设计出4套搅拌系统。对每套搅拌系统的流场、气含率、容积氧传质系数、剪应变和功耗进行数值模拟分析。结果表明:方案1的搅拌系统功耗较低、气含率较高,具有较强的混合传质能力、剪应变适中且分布比较均匀。     

带视线角约束的三维超螺旋滑模协同制导律

针对三维情况下带视线角约束的多弹协同制导问题，基于二阶一致性理论和自适应超螺旋滑模控制方法提出了一种新的三维多弹协同制导律。在视线切向方向，设计了一种协同方法，并利用二阶一致性理论，证明了导弹的相对距离和相对速度能在有限时间内趋于一致。在视线高低角和方位角方向，设计了一个新的滑模面，并利用自适应超螺旋滑模控制方法，证明了在该制导律下导弹能够在有限时间内实现期望视线角且视线角速率收敛到0。所采用的自适应超螺旋滑模控制方法能有效解决传统的滑模抖振问题，且对机动目标有一定的鲁棒性。最后，在仿真实验中，通过对比分析验证了所提出的制导律具有更高的制导精度。     

植物重要膜蛋白的扩散与胞吞机制

膜蛋白作为细胞膜的重要组成部分,通常会发生胞吞循环以调控其在细胞膜上的数量平衡,或响应外界环境的刺激.单分子成像技术是近年来发展起来的,可用于在活细胞条件下对单个分子进行观测和研究的新技术,具有较高的时空分辨率,实现了在纳米和微秒水平上对单个分子的快速实时成像和精确分析.本文结合作者所在实验室取得的研究成果,介绍了利用单分子技术,包括全内反射荧光显微术、荧光相关光谱、荧光互相关光谱分析等方法,对植物几种重要膜蛋白在质膜上的运动特征以及胞吞途径的研究工作,总结了植物中脂筏微区分布及脂筏参与的胞吞途径对膜蛋白功能的调控机制,展望了植物质膜微区的精确划分以及膜蛋白胞吞之后的去向等方面所面临的难题.     

材料物理课程教学改革探索

"材料物理"是材料学专业的专业基础课,同时也是最重要的理论基础课。为改善材料物理教学效果,为学生奠定扎实的理论基础,笔者从课程内容、教学方法、教材及教学队伍建设等方面进行了探索。     

基于逆向强化学习的装船时堆场翻箱智能决策

集装箱码头装船时堆场翻箱具有时序性与动态性，属于NP（non?deterministic polynomial）难问题。针对常见的顺岸式集装箱码头堆场，以最小化总翻箱次数为优化目标，考虑翻箱对装船连续性及效率的影响，基于马尔科夫决策过程构建装船时堆场翻箱模型，设计逆向强化学习算法。为验证算法的有效性，以随机决策为基准，将设计的逆向强化学习算法与码头常见规则决策、随机决策对比。结果表明，贝位堆存状态不佳时，常见的规则决策不一定优于随机决策；逆向强化学习算法可有效挖掘隐含专家经验，收敛至最小翻箱次数的概率更高，且不同堆存状态下均能更好地限制单次发箱的翻箱次数，可实现装船时堆场翻箱智能决策。     

高密度电阻率法在金矿勘查中的应用

从高密度电法测量的工作原理出发,阐述了高密度电法仪在金矿探测中的具体作用。通过在矿区实地探测和数据处理反演后,结合实地物性资料和地质资料,说明高密度电法在金矿深部预测中的应用效果和经验。