虚拟装配系统及其关键技术

基于约束识别和混合建模思想开发了一个虚拟装配系统(VAE)．分析并构建了系统的功能模块和体系结构，研究了特征和网格混合建模、约束识别和求解以及实时碰撞检测等支撑VAE的关键技术，据此开发了基于PowerWall硬件系统的VAE原型系统．该原型系统可以完成产品的装配工艺规划和装配操作培训，并具备简单的参数化几何建模功能．     

混合动力轿车的控制策略与建模

采用理论模型和试验数据相结合的建模方法，在系统仿真软件MATLAB／Simulink环境中建立了EQ7200HEV混合动力轿车样车A的仿真模型，该整车模型的控制策略采用了逻辑门限与瞬时优化相结合的算法，既可以满足实时性的要求，又能同时兼顾电池的充放电损失和制动回收电能．仿真结果与实验数据比较表明，文中提出的控制策略能有效地控制混合动力系统在高效区工作，显著地提高了汽车的燃油经济性．     

斜带石斑鱼人工育苗技术的初步研究

从广东引进斜带石斑鱼受精卵1.5kg(约2.2×106粒),孵出仔鱼约1.8×106尾,在水温25.0～28.8℃、盐度25.6～28.4、溶解氧5.7～7.3mg/L的条件下,使用海水小球藻、牡蛎受精卵和担轮幼虫、轮虫、卤虫无节幼体、蒙古裸腹溞、不同规格的微颗粒配合饲料和鱼糜进行饲喂,经72 d培育出平均全长44.1mm的幼鱼约3.05×104尾,育苗成活率达1.7%.     

卡诺图法化简异或逻辑函数

探讨了卡诺图化简异或逻辑函数的原理，提出了化简异或逻辑函数的新方法。     

生物降解高分子--聚乳酸的合成

以天然矿石--改性片麻岩为聚合反应的催化剂,通过直接缩聚方法制备了不同分子量的聚乳酸.并应用FTIR,^1H-NMR,DSC等测试手段对两种不同催化剂制备的聚乳酸的结构进行对比研究.同时也研究了反应时间对聚合产物分子量的影响.     

考虑模糊需求的多式联运路径优化

多式联运可有效降低物流成本,提高物流效率.本文构建了基于运量不确定的多式联运网络规划,以节点作业时间窗和运输时限客户满意度为约束,建立了以总费用最低为目标的多式联运路径优化模型,从运输路径和运输方式两个维度选择广义最短路径.应用Lingo 12.0实现模型的求解,实验结果表明了多式联运相较单一运输方式在运输时间与费用上的优越性,并应用灵敏度分析法,对比了仅考虑运输时限约束时客户满意度的变化,展示了运量的不确定性及运输弧与节点能力对路径规划产生的影响,揭示了客户满意度、网络能力、运输路径与费用等因素的相互关系,验证了所建模型的合理性.     

“一带一路”倡议下海南国际化人才培养模式探析

"一带一路"作为国家顶级合作倡议,除了造福沿线国家和人民之外,也对人才培养提出了更高的要求。在此背景下,海南作为"一带一路"建设的重要节点,亟须培养一批能适应新时代发展的高素质国际化人才。基于现有人才培养模式,本研究从开设国际联合教育实验室、校政企共建资源、涉外人才培养以及海南本土人才培养四方面进行深入探析,为"一带一路"倡议下海南国际化人才培养模式的创新提供建议。     

基于遗传算法和支持向量回归的锂电池健康状态预测

为了提高锂电池健康状态(SOH)的预测精度,该文提出了1种基于遗传算法和支持向量回归(GA-SVR)的联合算法。通过GA解决SVR模型中的超参数优化问题。GA-SVR随机生成1组染色体,每个染色体包含了相应的SVR超参数信息。利用适应度函数计算出每条染色体的适应度值。根据适应度值对染色体进行选择、基因重组和变异等遗传操作,从而更新染色体的超参数信息。经过多次迭代后,找到适应度最大的染色体。从该染色体中提取相应的超参数信息,并训练最终的SVR预测模型。在美国国家航空航天局(NASA)锂电池数据集上的实验结果表明,该文算法优于基于混合像元核函数的高斯过程回归(SMK-GPR)算法、基于多尺度周期协方差函数的高斯过程回归(P-MGPR)算法、基于多尺度平方指数函数的高斯过程回归(SE-MGPR)算法和改进的基于粒子群优化的支持向量回归(IPSO-SVR)算法。     

基于分块加权LBP向量和解析字典的协同表达分类

传统协同表达分类(CRC)算法因直接使用原始样本构造非传统字典,容易受到样本维度、光照和姿态变化等因素的影响。该文在协同表达框架基础上,提出了一种新的利用分块加权局部二值特征(LBP)直方图向量构造解析字典的协同表达人脸分类方法。首先通过分块加权方法优化LBP算子提取的纹理特征,然后采用解析字典学习方法将样本数据投影到稀疏系数空间,并使用协同表达方法重构测试样本,完成样本分类。与已有算法相比,该文算法的实验结果较好。ORL和LFW数据库上的实验结果证明了该文方法的有效性。