关于Smarandache三角形数的下部及上部数列

目的研究Smarandache三角形数及其数列的性质。方法利用初等方法和解析方法对其进行研究。结果研究了三角形数的分部序列的算术平均值及几何平均值的极限问题,获得了这些数列的渐近公式。结论发展了F.Smarandache教授在《Only Problems,Not Solution》一书(Xiquan Publishing House,1993)中涉及的相关研究工作。     

采用余弦相似度和变预测时域的汽车轨迹追踪控制

为提高自动驾驶汽车在不同车速下轨迹追踪精度、行驶稳定性和控制器的自适应能力,提出一种基于余弦相似度和变预测时域的轨迹追踪控制器。基于传统MPC的轨迹追踪控制器,提出以矩阵的余弦相似度来度量预设状态和实际状态两个矩阵的差异程度,确定预测模型的优化节点,采用模糊控制对预测时域和控制时域进行优化。通过计算机仿真对比试验,结果表明与传统MPC的轨迹追踪控制器相比,所提出的MPC控制器在不同车速下的轨迹追踪精度和车辆稳定性均有明显的提升。     

氨基聚苯乙烯微球的制备与表征

采用分散聚合法以苯乙烯(St)为单体、偶氮二异丁腈(AIBN)为引发剂、聚乙烯吡咯烷酮(PVP)为分散剂、乙醇和水的混合液为分散介质合成了聚苯乙烯微球,再通过硝化反应与还原反应制成了粒径均匀,稳定性好的氨基聚苯乙烯微球.通过扫描电子显微镜、激光粒径分析仪对微球的外观形貌、单分散性分别进行表征,并用电导滴定法测定了微球表面氨基含量.结果表明,所合成的氨基聚苯乙烯微球粒径在2 μm左右,具有良好的单分散性且氨基含量较高.     

内填不同材料填充砌块生态复合墙体抗震性能对比

通过对5榀1/2比例生态复合墙体模型(内填材料分别为:加气混凝土砌块、植物纤维生土基砌块、植物纤维水泥基砌块、再生EPS轻骨料混凝土砌块和棉花秸秆砌块)在水平低周反复荷载作用下的抗震性能试验,研究生态复合墙体在低周反复荷载作用下的受力特点和破坏机制;对比不同内填材料填充砌块复合墙体的承载力、滞回特性、延性、强度退化、刚度退化和耗能等抗震性能.试验结果表明:砌块、肋格与外框能够在试验的弹性阶段、弹塑性阶段、破坏阶段依次发挥作用;内填植物纤维水泥基砌块的生态复合墙体发生“强板弱柱”弯曲型破坏,其余四榀墙体发生“强柱弱板”剪切型破坏;内填砌块的抗压强度、抗裂能力、弹性模量、与肋格的黏结能力是影响生态复合墙体特征荷载和特征位移的主要因素;5榀生态复合墙体的抗倒塌能力都较强.     

内填棉花秸秆砌块生态复合墙体抗震性能研究

为验证棉花秸秆砌块与框格间的协同工作能力,制作1榀内填棉花秸秆砌块材料的1∶2比例生态复合墙体模型进行伪静力抗震试验,研究内填棉花秸秆砌块生态复合墙体在低周反复荷载作用下的受力特点和破坏机制,并与内填加气混凝土砌块生态复合墙体的承载力、滞回特性、延性、强度退化、刚度退化等抗震性能进行对比。结果表明:棉花秸秆砌块与框格在弹性阶段协同工作性能较好,在弹塑性阶段较差;墙体发生强柱弱板剪切型破坏;内填棉花秸秆砌块生态复合墙体的抗倒塌能力较强。     

一个包含Smarandache指数函数ep(n)的混合均值

目的研究复合函数peq(Ak(n))的性质。方法利用初等方法和解析方法。结果得到了一个新的数论函数的均值性质。结论获得了关于这个数论函数的一些较精确的渐近公式ΣpeqAk(n)(n≤x)。     

改进YOLOv5网络模型的车位检测方法

针对目前车位检测方法效率低的问题，提出一种轻量级车位检测方法OG-YOLOv5。首先，基于YOLOv5网络添加车位分隔线方位回归分支，实现车位方位的准确预测，可直接根据网络预测结果推断完整车位信息；其次，通过检测尺度裁剪、Ghost模块重构网络实现模型轻量化；再者，通过在网络主干中引入ECA注意力机制、优化损失函数提高目标预测精度。通过对比实验，结果表明所提OG-YOLOv5网络的mAP达到了98.8%，模型参数量和计算量仅为原模型的32.0%和28.3%，在GPU和CPU上的检测时间分别减少了16.2%和28.1%，车位检测准确率和召回率分别达到了97.75%和96.87%。