共享自动驾驶汽车使用意愿模型及其影响因素

为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles，SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素，通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿；采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分，以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型；提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法，并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1，2，3元/km) 下的使用频率有显著影响；使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行；公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV.     

复合跟踪微分器在电容式位移传感器中的应用

针对从含噪原始信号中提取位置以及速度信息,经典跟踪微分器存在不能很好兼顾相位滞后和噪声放大问题、参数多,调试复杂等不足.在跟踪微分器等效线性分析基础上,提出复合形式跟踪微分器,用于电容式位移传感器位置信号跟踪以及速度信号估计,通过MATLAB\SIMULINK仿真以及实验平台测试,结果表明:在跟踪频率1 Hz、幅值1含噪声正弦信号中,复合跟踪微分器能光滑逼近原始位置信号,且能有效进行速度估计,相较于经典跟踪微分器,复合跟踪微分器跟踪相位滞后小0.03 rad,能更好兼顾跟踪信号相位滞后及速度信号噪声放大.     

光散射法扬尘监测仪关键设计与数据分析

为提高光散射扬尘监测仪对环境空气中颗粒物PM10及PM2.5的测量的稳定性及精度,通过对光散射扬尘监测仪的关键设计,提供一种温湿度传感器以及动态控制系统,消除环境湿度对采样气路的影响;设计零气校准及自动吹扫系统防止高浓度颗粒物对光学气室的污染,提高本底测量精度,从而实现光散射法扬尘监测仪测量精度更高、稳定性更好.     

基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法研究

针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。     

平常心

人们在日常生活中常常会因受外部的刺激而发生冲动,要么表现出一些极端的行为,要么使自己的情绪、发生大的波动而影响身心健康。所以,无论在任何时候因任何情况下,一个人保持一颗平常心很重要。所谓修心,无非就是修平常之心。泰山崩于前而不惊。保持平常心,就是要不以物喜不以己悲,富贵不能淫,贫贱不能移,威武不能屈。生活平静时保持平常心易,生活出现波折时保持平常心难。尤其是在波澜起伏的人生跌宕中,保持一颗平常心更难能可贵。而越是在     

基于Simulink的列车垂向振动仿真分析

为研究轨道车辆在轨面激扰下的运行平稳性,根据车辆运行特性与车辆构造原理,本文建立列车转向架-车体耦合的四自由度垂向振动模型,利用Simulink建立该系统的仿真模型,对车辆以两种速度通过轨道激扰时车体各性能指标的响应进行研究。此外,为抑制轨道车辆车体的弹性振动,在车体底架下安装动力吸振器,建立有动力吸振器的优化振动模型,分析动力吸振器对列车垂向振动性能的影响。通过分析仿真结果可知,优化后的振动模型能够有效减少车辆的垂向振动,进一步提高轨道车辆运行的平稳性。     

基于有限状态机的售卖机控制器的设计与仿真

自动售卖机是商业模式下自动化实现的典型应用之一,随着嵌入式系统和自动化技术的不断发展,其应用也越来越广泛。有限状态机作为一种反映状态间转移的数学模型,可以被用在嵌入式系统控制器的设计开发中。利用有限状态机技术对自动售卖机的控制器进行设计,利用Verilog HDL语言将控制器编程实现,并在Model Sim中进行了仿真,实验结果证明了该方法的可行性。     

左交换代数的“自由定理”

设X是一个有限集,LC(X)表示由$X$生成的自由左交换代数;$f\in LC(X)$, Id(f)表示LC(X)的由f所生成的理想. 对于任意的$h$, 是否存在一个算法可以判断出$h\in Id(f)$或$h\notin Id(f)$?为了研究这个问题, 文中应用Gr\{o}bner-Shirshov 基理论的思想方法在自由左交换代数的线性基底上定义了一个良序,证明了这个良序保持运算,重写了由一个多项式所生成的自由左交换代数的理想的元素的表达式. 证明了一个定义关系的左交换代数具有可解的字问题并得到了左交换代数的自由定理.     

基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。     

变化海流环境下AUV能量最优三维路径规划

为获取变化海流环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)的能量最优路径, 基于最优控制理论提出一种用于AUV的三维能量最优路径规划算法。首先, 为了有效抑制海流对路径规划的影响, 将海流向量加入到AUV运动学模型中。其次, 在已知俯仰角及AUV位置的情况下, 利用庞特里亚金极小值原理, 获得能量最优控制律。最后, 利用线性定常系统的状态空间理论, 计算得到初始艏向角、航速以及能量消耗。在仿真环节, 通过与负反馈控制策略相比较, 说明所提算法能够规划出三维能量最优路径, 而且可以有效降低AUV的能量消耗。