基于蚁群算法的滑移预测路径规划研究

月球车是搭载探测任务的可移动多功能机器人.月球车在实际地形行驶中,从起点到目标点之间除了选择最优路径,还应该将地形、障碍物等影响因素考虑进去.地形的主要影响因素是陡坡方向和陡坡坡度,其他因素归类为滑移,这些在很大程度上增加了路径规划的长度和时间复杂度,更影响了其安全性.而传统蚁群算法只是单纯地寻求路径规划中的最优解,存在收敛速度慢、时间复杂度高、寻优能力不平衡等问题,且没有考虑滑移、地形等因素,应用在月球车预测路径规划问题中极易陷入局部最优解.提出了基于三维栅格地形环境下融合坡度、坡向的滑移预测改进蚁群算法路径规划;通过设置相同的信息素启发因子和信息素挥发系数,改变滑移预测地形参数,得到了基于滑移预测的综合代价函数,改进了传统蚁群算法;分析了基于滑移预测的综合代价函数对改进蚁群算法路径长度、收敛速度、时间复杂度和迭代次数的影响.最后利用实验仿真数据结果验证了本文改进后的蚁群算法在滑移预测路径规划问题中有更高的有效性.     

盐碱环境下混凝土电性参数差异性

为了更好地研究盐碱地区混凝土内部介质腐蚀情况,构建了不同离子、不同离子浓度的混凝土及钢筋混凝土模型试验,以清水试块为对照组,用岩石标本测试仪配合岩石标本测试架测量自然养护条件下在养护期内(28 d)试块的电阻率、极化率,对各试块所测值采用SPSS软件进行单因素方差分析,考察各混凝土电性参数差异性。结果表明:在显著性α=0.05时,不论是混凝土试块还是钢筋混凝土试块,清水拌和试块与各溶液拌和试块之间的电阻率差异性不完全显著,但清水拌和试块的极化率与各溶液拌和试块的极化率差异性显著;溶液拌和试块之间的极化率差异性不完全显著,溶液拌和试块的电阻率之间的差异性不完全显著。因此可用极化率参数分辨混凝土试块是否受离子侵蚀,采用极化率参数探测混凝土被盐碱侵蚀情况是可行的。     

一类含参数的Caputo型分数阶微分方程正解的唯一性

研究了一类含参数的Caputo型分数阶微分方程正解的唯一性问题。通过运用Green函数的性质,给出了该问题存在唯一正解的存在定理,并利用凹算子不动点定理,证明了该分数阶微分方程存在唯一正解的充分条件。     

路域生态学及其生态工程技术研究进展

道路建设对陆地和水生生态系统具有广泛的影响,路域生态学为科学阐明人、车、道路及其相连的生态环境系统相互作用关系提供了科学依据。针对不同区域道路建设的生态环境特点,优化调控路域生态系统结构与功能、研发资源节约型和环境友好型路域生态产品、构建路域生态工程技术体系,是推动道路建设绿色发展的重要技术支撑。根据我国全面实施生态文明战略的发展要求,在对路域生态系统结构与功能及研究进展分析的基础上,提出了路域生态工程技术的内涵、产业发展需求和技术发展趋势。     

微纳米超硬TiAlSiN涂层的研究与应用进展

微纳米超硬TiAlSiN涂层是一种硬度高、耐磨性抗粘附性好、化学惰性强的氮化物涂层,特别适合在加工不锈钢、高温合金以及超硬材料的工具表面上应用。对TiAlSiN涂层的制备方法,影响微纳米超硬涂层内部结构的因素,涂层的硬度、摩擦性能、磨损性能、抗氧化性能、切削性能、抗粘附性及涂层的应用等方面进行了综述,同时对微纳米超硬TiAlSiN涂层的发展趋势进行了展望。     

含氟农药发展概述

近年来,含氟农药的开发已经成为当今新农药的创制主体,在新研发的化学农药中,含氟农药占了近一半。介绍科研人员设计的不同结构和不同用途的含氟农药。范围不断扩大的含氟基团,也使得含氟新农药品种的开发层出不穷,发展方兴未艾,而且含氟农药已经成为农药行业开发与应用的主导品种。     

LSTM和GRU在城市声音分类中的应用

不同类型的声音对城市居民的身心健康质量影响不同,将城市声音精准的分类有利于对其进行有效的评价,从而促进对城市声音的管理。深度学习在语音识别方面已有所应用,其中循环神经网络(RNN)表现最为突出。由于基本RNN存在明显的梯度消失、网络损耗大、准确率低等问题,应用改进的RNN对城市背景噪声进行分类。采用长短期记忆神经网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)神经网络,构建深度循环神经网络模型,通过城市记录的公共数据集UrbanSound8K对搭建的深度神经网络的准确性进行测试分析。模型基于梅尔频率倒谱系数的基准实现,得出的结果与基本RNN相比有明显的提升。     

基于TDIC的上海市奉贤区大气能见度变化特征分析

利用2008～2017年上海市奉贤区气象监测数据以及2015～2017年空气质量监测数据,通过经验模态分解、Hilbert谱分析方法和时间内在关联分析方法(TDIC),重点探讨了相对湿度、浓度与大气能见度的相关关系。结果表明,奉贤区大气能见度具有明显的日变化和季节变化特征,能见度与相对湿度、和浓度变化呈现负相关性,在不同的相对湿度下,颗粒物浓度对大气能见度的影响不同。通过TDIC分析,在局部时间范围内,能见度与颗粒物浓度呈现正相关性,这种相关性变化会受到降水、风速、气压、温度等气象因素和极端天气的影响。通过上述分析,可以较好的探究大气能见度的变化特征。     

基于协同训练的分布式深度协同过滤模型

为解决数据分布式存储下实现较高精度和安全性的个性化推荐,提出了一种全新的分布式半监督推荐系统框架。尝试将半监督学习方法中的协同训练(Co-training)与基于深度学习的深度协同过滤模型结合为Co-NCF模型,并使用基于consensus算法的分布式梯度下降法来训练Co-NCF模型,以此构建了Co-NCF模型的分布式版本。该模型在MovieLens数据集上的测试中,表现显著强于现有的分布式NCF模型。     

伪高阶偏振锁定矢量孤子的产生

矢量孤子在光纤通信、光纤传感等领域具有潜在应用价值。在一个偏振分辨光纤系统中,理论模拟了基于基阶偏振锁定矢量孤子(polarization-locked vector soliton,PLVS)来获取伪高阶PLVS。通过改变输入脉冲的啁啾、振幅比、投影角度、时间延迟及相位差,最终通过偏振分束器(polarization beam splitter,PBS)可以得到不同种类的伪高阶PLVS。