基于五次多项式的智能车辆轨迹规划

针对智能车辆换道轨迹中存在的侧向加速度过大或轨迹曲率不连续的问题,在对传统车辆换道模型进行比较分析的基础上,提出基于五次多项式换道模型的轨迹规划方法.基于换道轨迹安全性和效率性的要求,以车辆换道时的侧向加速度、换道时间和车辆横摆角速度为优化变量,设计目标函数.通过求解目标函数得到最优换道时间,进而得到最优换道轨迹.对等速偏移+正弦函数换道模型和五次多项式换道模型进行仿真对比.结果表明：利用五次多项式换道模型的轨迹规划方法,当路面附着系数为0.2时,侧向加速度最大值为0.45 m/s²,轨迹的曲率最大值为2.02×10^-3 m^-1;路面附着系数为0.6时,侧向加速度最大值为0.70 m/s²,轨迹的曲率最大值为1.12×10^-3 m^-1;路面附着系数为0.8时,侧向加速度最大值为0.81 m/s²,轨迹的曲率最大值为0.90×10^-3 m^-1,均小于等速偏移+正弦函数换道模型轨迹曲线的侧向加速...     

聚溴甲酚紫修饰丝网印刷电极对重金属铅的检测

建立了基于聚溴甲酚紫修饰丝网印刷电极的循环伏安法检测水体中Pb²⁺的方法，讨论了影响Pb²⁺检测的因素，确立了最佳检测条件：富集时间为120 s、富集电压为-1.2 V,扫速为0.1 V·s^-1。Pb²⁺在BCP/SPE电极上在1.0×10^-7至1.1×10^-4 g·L^-1范围内呈线性关系，线性方程为，I(μA)=0.786c(μg·L^-1)+5.794,R²=0.9984,检出限为1×10^-8g·L^-1。用加标法对四种水样中的Pb²⁺进行了检测，四种样品回收率在91%-110%之间，平均回收率为100.25%。     

基于轨迹数据的信号交叉口排队长度估计

排队长度是信号交叉口最重要的性能指标之一,也是信号交叉口配时优化的关键参数。对于一些偏僻的路口或者固定检测器损坏的交叉口,由于无法获取准确的排队长度信息而无法了解交叉口的实时状态。针对以上情况,提出通过浮动车轨迹数据来估计信号交叉口的排队长度,通过对轨迹数据的分析,建立了基于浮动车集群队列的排队长度估计模型,利用排队长度估计模型可以实现交叉口排队长度的估计。通过SUMO仿真获取早高峰、晚高峰、平峰流量下输入下的浮动车轨迹数据,分别采用早高峰、晚高峰、平峰流量下时间间隔为2、4、6、8、10 s和渗透率为5%、10%、15%的数据集对模型进行验证。验证结果表明,所建立的模型可以较为准确地估计交叉口的排队长度。与相关方法的对比结果表明,在早高峰流量下和晚高峰流量下,所建立的模型误差更低,不同的时间间隔和渗透率下比不考虑集群车队的精准度平均提高约12%,即使在平峰流量、时间间隔大、低渗透率场景下,所建立的模型估计的排队长度误差仍在可接受范围内。相关的研究成果将为交叉口的交通状态评估以及信号配时优化提供支撑。     

流动注射-化学发光分析法测定磺胺胍

为了实现快速测定样品中磺胺胍含量并降低检测成本,联合流动注射技术,建立了一种测定磺胺胍含量的新方法。基于在酸性条件下磺胺胍对高锰酸钾-甲醛体系的发光信号有明显的增强作用而建立了磺胺胍的检测体系并优化了各项参数。结果显示：在优化条件后,磺胺胍的线性范围为5×10^-5～6×10^-4 mol·L^-1;对浓度为2×10^-4 mol·L^-1的磺胺胍溶液进行11次平行测定,计算出检出限为6×10^-7 mol·L^-1,检测结果的相对标准偏差为1.1%;加标回收实验测得的回收率为97%～103%。该方法检测快速、灵敏度高且成本较低,可成功应用于样品中磺胺胍的测定。     

钢轨滚动接触疲劳裂纹萌生和磨耗共存预测方法验证

采用小比例轮轮滚动接触疲劳试验再现钢轨裂纹萌生和磨耗过程,根据钢轨裂纹萌生和磨耗共存预测方法结合试验条件建立相应的预测模型,分别对试验和仿真预测的钢轨试样磨耗、裂纹萌生寿命和启裂角度等进行比对,从而验证钢轨裂纹萌生和磨耗共存预测方法。研究发现:当试样萌生裂纹时,有53.8%的试样经历了2个磨耗阶段,平均磨耗发展率约为5.83μm·10^-4次^-1;预测的试样在萌生裂纹前经历了2次磨耗阶段,平均磨耗发展率约为5.18μm·10^-4次^-1,较试验结果低约11.1%;试验中试样裂纹萌生寿命在6×10⁴～14×10⁴次范围内,且裂纹长度在荷载循环次数在11×10⁴～12×10⁴次时达到极大值,预测的裂纹萌生寿命为11.1×10⁴次,基本与试验结果中裂纹萌生时出现极大值的试样所对应的荷载作用次数接近。试验观测到试样表面裂纹开口与滚动方向的角度平均值约为45°;仿真预测的裂纹开口与滚动方向的角度平均值基本...     

酪氨酸分子印迹电化学传感器的制备及性能

采用恒电位沉积法,制备以L-酪氨酸为模板分子,壳聚糖为功能基体的分子印迹电化学传感器.实验结果表明:在优化的制备和测试条件下,所制得的印迹传感器对L-酪氨酸具有良好的特异识别性能,印迹因子达3.34;在pH值为6.0,0.1 mol·L^-1的磷酸盐缓冲溶液中,L-酪氨酸的微分脉冲伏安氧化峰峰电流与浓度在4.0×10^-7~1.0×10^-4 mol·L^-1范围内呈良好的线性关系,检出限为2.0×10^-7 mol·L^-1.将该传感器用于人血清中酪氨酸含量的测定,平均回收率为89.50%~99.67%.     

纳米金/硫堇/科琴黑修饰玻碳电极同时检测抗坏血酸和尿酸

笔者制备了纳米金（AuNPs）/硫堇（Thi）/科琴黑（KB）修饰玻碳电极,研究了抗坏血酸（AA）和尿酸（UA）在该修饰电极上的电化学行为,并用于AA和UA的定量分析检测.结果表明,该修饰电极可以有效地催化AA和UA电化学氧化,两者氧化峰电位差达300 mV.在优化的实验条件下,AA氧化峰电流与浓度在5×10^-3～1×10^-5 mol·L^-1范围内呈线性关系,相关系数r=0.995,检出限为1.30×10^-6 mol·L^-1;UA氧化峰电流与浓度在1×10^-3～2×10^-6 mol·L^-1范围内呈线性关系,相关系数r=0.993,检出限为6.32×10^-7 mol·L^-1.该传感器具有线性范围宽、灵敏度高、抗干扰性强和同时检测等优点.     

铸轧AZ31镁合金的高温拉伸性能

研究了铸轧AZ31镁合金的高温拉伸性能和变形机制.在300～450℃条件下,分别以恒定拉伸速率10^-3s^-1和10^-2 s^-1进行拉伸至失效试验,在真实应变率为2×10^-4～2×10^-2 s^-1的范围内进行变应变率拉伸试验.当拉伸速率为10^-2s^-1时,试样在400℃和450℃的延伸率均超过100%;当拉伸速率为10^-3 s^-1时,试样在400℃和450℃的延伸率均超过200%,该条件下的应力指数n≈3,蠕变激活能Q=148.77 kJ·mol^-1,变形机制为溶质牵制位错蠕变和晶界滑移的协调机制.通过光学金相显微镜和扫描电子显微镜观察显示试样断口处存在由于发生动态再结晶和晶粒长大而形成的粗大晶粒,断裂形式为空洞长大并连接导致的韧性断裂.     

基于排队长度估计的网联车辆节能车速规划方法

针对网联车辆在动态车流环境中多信号灯道路的车速规划问题,文中提出了一种基于路口排队长度实时估计的车辆节能车速规划方法. 首先,构建并训练用于路口排队长度估计的径向基神经网络;然后,在最优控制问题的框架下,实现车流排队和信号灯的联合建模,构建参考车速曲线优化问题;最后,利用提出的车速规划解耦变换求解方法,高效地获得参考车速曲线. 仿真结果表明,相比于传统的未考虑路口车流排队的节能车速规划方法,文中提出的方法可以产生更平滑的实际车速曲线,同时降低40%以上的能量消耗.      

一种频率与温度无关的片内RC振荡器设计

文章基于SMIC 0.18μm互补金属氧化物半导体(complementary metal oxide semiconductor, CMOS)工艺，设计了一种频率与温度无关的片内电流模RC振荡器，该振荡器采用1.8 V电源供电，输出频率为100 MHz,振荡器主要由温度补偿电流源、开关电容充放电回路、反相器比较延时单元以及时钟输出单元组成。通过Cadence Spectre仿真验证表明：在-40～125℃范围内，TT工艺角条件下，振荡器的输出频率范围为100.06～100.16 MHz,频率随温度变化为0.10%,用温度系数表示为6.06×10^-6℃^-1;SS工艺角条件下，振荡器的输出频率范围为99.90～100.23 MHz,频率随温度变化为0.33%,用温度系数表示为20.00×10^-6℃^-1;FF工艺角条件下，振荡器的输出频率范围为99.96～100.07 MHz,频率随温度变化为0.11%,用温度系数表示为6.67×10^-6℃^-1。     

数据预处理在商业企业数据仓库的应用

数据预处理是数据挖掘过程中重要环节 ,对数据预处理技术进行研究具有现实意义。文章在介绍数据预处理方法的基础上 ,结合大型商业营销企业数据仓库数据的特点和数据挖掘过程中对数据的要求 ,详细论述了数据预处理技术在大型商业营销企业数据仓库中的应用 ,提出改善数据质量是预处理技术的关键。     

基于DataGuard的Oracle RAC高校数据保护研究

数据是高校管理信息化产生的最重要的无形资产,数据的丢失或者损坏都将极大地损害教学、管理和科研工作的正常开展．Oracle RAC是目前使用最为广泛的数据库集群化管理方式,在此基础上开展DataGuard数据保护技术的应用研究,可以弥补集群数据库环境在数据容灾、备份和故障恢复方面的不足,提升数据的安全性,确保高校各类应用系统的正常运行．     

人工智能赋能高校数据治理:逻辑、挑战与实践

随着人类社会逐步迈入以情感计算、自然语言处理等智能技术为核心支撑的人工智能时代,数据的战略资源地位日益凸显,数据治理已成为推进高校教育治理现代化的关键工具。人工智能赋能高校数据治理的基本逻辑主要体现在数据管理、数据质量、数据决策与数据服务4个层面。高校数据管理忽视“多方协同管理”、缺乏相对统一的数据质量标准、数据决策在权责限定与顶层设计方面存在缺失、数据服务潜能激发不力制约数据价值高效释放等可被视为人工智能赋能高校数据治理的现实挑战。对此,应创设落位智能共管的高校数据管理职能优化机制、完善校本化高校数据挖掘与共享质量标准、构建基于责权厘定的智能化数据决策体系、优化指向数据价值释放的智能数据服务体系。     

Microsoft Excel的数据库管理方法

从一般数据库管理的角度出发,论述Excel管理数据库的方法。这种“表格”式的数据库管理方法将提供给用户一种新颖的设计方法和简单的使用操作。具有很大的推广价值。     

中小油田地震数据计算机管理方法研究

石油勘探技术发展迅速 ,需要一个集地震、测井、地质 3种数据为一体的勘探数据库来支持新的研究工作 .对包括地震资料处理、解释等资料的存储、应用方法进行了探索 ,提出了一种适合于中小油田的地震数据管理方案 .通过分析地震资料处理、解释产生的各类数据及其特点 ,从存储管理方法、数据规范化、质量控制方法、应用支持方法、数据服务方法等方面进行了详细论述     

化工物性数据库CPPDB在IBM-PC/XT机上的实现

讨论了文题实现方法,介绍了该数据库的总体结构。CPPDB利用dBASE Ⅲ支持建库,数据独立性高,修改、扩充方便。CPPDB存储了468种物质的29种物性数据,具有较强的物性估算和图形输出功能。     

数据挖掘和数据仓库的关系研究

阐述了数据挖掘和数据仓库的有关技术,研究了数据挖掘和数据仓库的相互关系,说明了数据挖掘系统和数据仓库应统一分析和设计.     

数据仓库数据加载技术

数据仓库中的数据不是传统数据库中数据的简单堆积，其数据的组织必须方便基于数据仓库基础之上的数据挖掘和商业智能工作，为决策者提供访问、分析及共享信息的能力，从而发挥数据仓库的真正功效。成功构造一个数据仓库的关键在于自始至终理解用户需要，紧紧围绕用户目标这一主题进行数据的搜集和存储。首先分析数据仓库的特点及拥有的数据类别及组成，重点介绍如何从现有数据库中有效地将数据引导至数据仓库的方法和策略，具体给出了数据仓库中5种不同类别数据的加载方法。     

大数据时代的数据挖掘技术与应用

随着数据挖掘技术研究的进步与发展,并伴随着大数据概念的提出,将为数据挖掘技术的发展和应用带来一个很大的机遇,数据挖掘技术将进入一个新的发展时期.文章全面介绍了大数据,数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的分析方法,最后给出了大数据时代的挖掘技术的应用领域及将来发展方向.     

数据仓库清洗技术讨论

数据仓库建设过程中最关键的环节是数据集成,本文重点分析了数据清洗需要解决的问题及涉及的主要技术,针对数据库的数据模型与数据仓库模型的区别讨论了利用元数据的映射规则的数据清洗方法.