个人学习环境下的知识管理研究

本文拟通过对个人学习环境下的个人知识管理模式的设计,建构个人学习环境下个人深层次学习知识的理论基础,并为Web2.0下的E_learning学习实践提供借鉴。     

基于遗传模拟退火算法的移动机器人静态路径规划

采用多边形法描述了机器人的工作环境模型,应用简化编码长度的技术简化了工作路径编码方式.对于基于遗传算法产生初始路径种群后的各路径的适应值进行评价.经过多次交叉、变异,并借助模拟退火中Metropolis算法的随机移动准则制定了高效的温度更新函数,获得了从起始点到目标点的一条全局最优路径.最后在Visual C++环境中通过仿真验证了此算法的可行性和高效性.     

井下小区域地磁数值的时域变化与波动分析

井下点位地磁数据采集精度直接影响到井下地磁定位准确度.针对井下小区域磁测数据在不同时域期间波动变化,选取美国FVM400磁力仪在井下实验场中,对6个基准点进行了3个太阳日的地磁数值的监测,通过数据预处理及统计分析了不同监测点的时域地磁数值波动规律.研究结果表明:小区域内单点地磁总场和三轴分量波动规律一致,波动变化表现明显.磁测数值稳定时域为00:00—08:00和16:00—24:00,不稳定时域为08:00—16:00.不同点位地磁数值时域波动数值较小,为20~60 n T,且在12:00达到了极值.同一时段测量不同点位在磁总场扰动值相对稳定,在井下地磁匹配定位时可用航迹数据相邻点做差运算来消除大部分时域变化磁数值扰动影响.     

供配电系统中的注意事项及其解决方案

着重论述提高变电所、供配电系统方案、配电线路的可靠性注意事项及其解决方案。     

面向原子级表面制造的等离子体诱导原子选择刻蚀技术

制造正从以经验技能为基础的制造Ⅰ和以经典理论为基础的制造Ⅱ迈向以量子理论为基础的制造Ⅲ.尽管制造的这三个范式出现在不同历史阶段,但它们将并存,甚至在未来可遇见的时期内,制造Ⅱ还依然起主导作用.其中制造Ⅲ的核心领域将是原子及近原子尺度制造(ACSM),涵盖制造的精度、结构尺寸及材料去除、迁移、增加的尺度.原子级的表面制造是ACSM发展的一个重要领域.本文将介绍一种基于等离子体诱导原子选择刻蚀原理(plasma-induced atom-selective etching, PASE)的原子级表面制造技术.晶体表面不同成键状态的原子在等离子体刻蚀反应中具有不同的反应优先等级,而这种反应优先级的调控可通过改变等离子体活性粒子成分、浓度、温度等来实现.因而, PASE技术可以选择性去除材料表面的多余原子,并最终实现原子级表面的创成. PASE技术已成功应用于Si, SiC, Al₂O₃等硬脆单晶材料的抛光,采用CF₄-O₂等离子体,可直接实现上述材料研磨表面(S_a>100 nm)...     

停车需求特征指标的潜在特性

在连续数据条件下,对停车需求特征指标的稳定性和代表性进行考察.基于连续数据分析的停车需求特征指标的稳定性和代表性与传统应用过程中的假设有很大出入,表明了以往基于经验的随机抽样和处理方法存在一定缺陷.然而,对停车需求特征指标进行高峰比转换后,组别差异被有效地抑制.基于同步统计推断法,发现各停车需求特征指标的不同分组间均无显著性差异,说明了在各自的波动范围内,停车需求特征指标具有稳定性和代表性.     

基于驾驶人距离感知不确定性的跟驰行为建模

以纵向控制模型(LCM)为基准跟驰模型,进行基于驾驶人距离感知不确定性的跟驰行为建模.假设在任意时刻驾驶人的感知车间距离误差分别服从均匀分布与截断正态分布,建立概率密度函数的参数(均匀分布的边界值、正态分布的均值与标准差)与实际车间距离、驾驶人激进性特征的函数关系,分别得到基于均匀分布的扩展模型与基于截断正态分布的扩展...     

高速道路交通需求动态特性及O—D矩阵估计

从时间变化，车辆到达的随机性以及参数估计误差等三个方面讨论了高速道路交通需求的动态特性，这种动态特性在高速道路交通需求预测时对断面通行能力有折减影响，为了尽可能减小对通行能力的折减影响，就需减小需求Ｏ－Ｄ矩阵的估计误差，由此提出了动态Ｏ－Ｄ矩阵的估计方法，最后通过计算机仿真，比较了估计的结果。     

浅析健康与长寿

健康与长寿是人类永恒的主题,本文从新的健康理念、寿命和疾病的关系以及营养和健康的角度进行了探讨,使人们领会珍重和保养的涵义,享受健康和长寿。     

基于逆向工程设计创新性实验

创新性实验并不是对某一知识点的简单验证,而是对相关知识的综合运用。为此,通过一个基于逆向工程开展的创新性实验,对如何将实验室现有资源充分应用于创新性实验教学进行了研究,并对提高实验室大型精密设备的利用率提供了参考和借鉴。