城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

基于ULS、TLS和超声测高仪的天然次生林中不同林冠层树高估测

【目的】应用不同数据源分析不同林冠层中探测提取树高的异同,探索适用于中国北方天然次生林树高估测的方法。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场中林施业区0.25 hm²样地为研究区域,基于无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle laser scanning, ULS)、地基激光雷达(terrestrial laser scanning,TLS)和Vertex IV超声测高仪实测单木树高,根据冠层高度分布(canopy height distribution, CHD)对林冠层进行分层,对不同林冠层(上层和下层)、不同树木类型(针叶树和阔叶树)探测提取的树高进行对比与分析。【结果】由CHD计算得到的冠层分层阈值为8.5 m。树高的离群值大多产生在林冠上层,阔叶树比针叶树更容易产生离群值,ULS比TLS更容易产生离群值。在林冠上层,ULS比TLS估测树高的相对均方根误差(rRMSE)低2.56%,ULS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低2.68%;在林冠下层,ULS仅能探测到少量树木,ULS比TLS探测提取树高的 rRMSE高6.31%,TLS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低1.16%。【结论】针叶树的树高估测精度普遍高于阔叶树;当TLS和ULS均能对单木进行完全扫描时,具有准确提取树高的潜力;树高离群值多由冠型不规则或相互交叉的阔叶树产生,而大部分针叶树,由于具有规则的冠型,所以产生的离群值较少;基于CHD对林冠层进行划分能够较好地反映不同数据源估测树高的适用范围,具有一定的推广意义。     

流云霓彩 天工自成——琉璃制作工艺流程

<正>琉璃的制作工艺相当复杂,需要经过十几道严谨的工序才能完成,而且主要依靠手工制作,当中的每个环节丝丝相扣,不能有半点疏忽和过失。尤其以烧制为最,把握之难更可以说是一半靠技艺一半靠运气,一旦出现一点点问题,十数天、十几道工序、多少人的努力就立刻付诸东流。     

遥控车用气动控制系统

介绍了一种遥控多功能底盘，操作使用遥控器通过电子遥控系统、气动控制系统使小型农机的离合、换档、转向等动作的操纵实现了遥控自动化。小四轮拖拉机的车型试验结果表明，遥控多功能底盘实现了小型农机的完全无人驾驶，配以相应的农具可广泛应用于恶劣环境下的田间作业。     

小型冷藏装置中制冷剂的最佳选择

本文对小型冷藏装置采用不同制冷剂(R12、R22、R502)进行了技术经济分析．根据理论计算和产品性能试验的数据统计分析，表明在采用自然对流式蒸发器时，小型冷藏装置的制冷剂以R12为佳。     

小型超市的商品陈列问题及解决对策

商品陈列是一个老话题,许多厂家、商家都非常重视对商品陈列的管理,以便促进商品的销售,提升业绩。但对于现在出现的形形色色的小型超市,在商品陈列管理方面却存在不少的问题。本文就是针对小型超市在商品陈列中出现的问题,提出解决对策。     

砼小型砌块建筑裂缝的原因分析和处理

本文分析了砼小型砌块建筑产生裂缝的主要原因,以及在砌块的材料选用和施工中应采取的必要措施,以预防砌块开裂。     

浅谈小型工程试验监理

本文针对具体工程实例，分析了小型工程试验工作监理的特点，提出了试验监理的具体实施办法。