基于神经网络的Q学习在Khepera Ⅱ机器人避障中的应用

为了提高移动机器人的自主学习能力,在传统的机器人行为控制结构基础上设计了智能控制结构,同时引入了基于神经网络的Q学习模块算法,克服了传统算法只能应用到离散状态中的不足.移动机器人的避障实验结果表明,该方法能够使移动机器人通过自学习实现自主避障.     

Web环境下的3D技术

介绍了用于Web上的三维设计语言VRML和Java 3DAPI及可供在Web上浏览的浏览器插件 并引入虚拟现实技术 ,用 3DSMAX建立了舰船和飞机模型 ,转换为 .wrl格式 ,采用VRML构建了Web上的虚拟海洋环境 ,实现了舰船在此场景中的漫游 ,取得了较为逼真的实时显示效果     

三门峡发电厂600 MW机组烟气脱硫塔有限元分析

文章利用大型有限元分析软件ANSYS对烟气脱硫用吸收塔进行了抗震性能分析,包括有限元模型的建立、结构动力特性分析和利用时程分析方法计算地震作用下结构的变形和内力;结果表明,结构符合国家现行规范要求,计算方法和相关结论对于运用有限元软件计算超高层建筑有借鉴价值.     

铜铁共催化烯烃串联加成/环化合成异喹啉二酮

发展了一种铜/铁协同催化的N-烯丙酰基苯甲酰胺串联加成/环化/偶联合成叔烷基化异喹啉二酮的反应.在廉价金属Cu/Fe协同催化作用下,烷基偶氮试剂介导N-丙烯酰基-N-烷基氯代苯甲酰胺发生串联加成/环化,区域选择性地切断C-Cl键而发生进一步交叉偶联,以41%~78%的产率合成了一系列远端双重α-官能团化叔烷基取代的异喹啉二酮骨架.该反应首次利用卤代苯甲酰胺去芳构化而形成的超共轭自由基为偶联体与偶氮试剂发生交叉偶联,选择性地在碳-卤键位置构建碳（叔）-碳键.此偶联策略将为深入拓展叔烷基-芳基交叉偶联提供新的思路.     

含对苯二甲酸根配位聚合物的合成和表征

利用对苯二甲酸(H2BDC),三乙烯二胺(TED),CoCl2·6H2O为原料,采用溶液扩散混合法合成了三个新的配合物[Co(BDC)(0.5TED)]n(2nDMF)1.5nH2O)(Ⅰ), [Co(BDC)(TED)]n(nDMF)(1.5nH2O)(Ⅱ),[Ni(BDC)(0.5TED)]n(2nDMF)(1.5nH2O)(Ⅲ),并对其进行了元素分析、红外光谱分析和热重分析,结果表明三个化合物是三维网络结构的配位聚合物.     

就地热再生技术在沥青路面养护工程中的应用

为了研究就地热再生技术在沥青路面养护工程中的应用,在新郑高速公路养护工程中采用该技术对沥青路面进行维修。通过对旧沥青混合料进行试验检测,分析旧沥青路面混合料中沥青结合料和集料的性能衰减,并通过不同掺量的性能试验,确定合理的再生剂和新沥青结合料掺量,使沥青性能得到有效再生。通过添加新集料对旧沥青混合料中的集料进行配合比设计,使集料级配得到有效恢复。工程实践表明,旧沥青混合料经过掺加再生剂和新沥青及新集料后形成再生沥青混合料,其各项性能指标均满足规范要求。     

细片层珠光体团的塑性响应特性

细片层珠光体团是由铁素体片和渗碳体片交替叠合而成的复相材料。在小片层间距和各相材料均为弹塑性的假设下,采用有限元方法分析了垂直于片层方向上的材料响应特性及层厚的影响,并用非经典塑性理论推导了珠光体团的弹塑性本构方程。对不同加载方向上珠光体团的响应特性和循环蠕变特性进行了分析。可作为进一步研究珠光体材料的宏观响应特性、损伤和失效的基础     

声学和加热条件对脉动发动机工作频率的影响

对Helmholtz型脉动发动机的主体结构燃烧室-喷管进行了研究,分析了5 种燃烧室柱部直径的发动机所构成的声学条件,以及3种油门开度所构成的加热条件对发动机工作频率的影响。结果表明,在燃烧室柱部直径变化范围内,声学条件对发动机工作频率的影响不大,加热条件则显著改变发动机的工作频率。     

轴向流中两平行弹性薄板大挠度流固耦合系统的数值模拟

研究了轴向流中两平行弹性薄板大挠度流固耦合系统的振动响应和流场特性.板的结构动力学方程采用基于位移的有限元法离散,流场采用完全的二维不可压缩粘性流体N-S方程,用有限体积法离散,结合动网格控制技术,建立了模拟轴向流中两平行悬臂弹性薄板双向流固耦合作用的二维数值模型,实现了弹性薄板—流体—弹性薄板之间的交互作用.利用该数值模型得到了单块板的流致振动特性;发现了随着两板间距大小的不同,两板表现出三种不同的的极限环振动:同相位、异相位以及不确定相位,并得到了同相位与异相位两种振动状态下的板边界层脱落及尾流变化规律;另外,分析还发现在同相位和异相位过渡阶段,两板均表现出拍现象.     

基于Apriori算法的多维关联规则挖掘研究

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究方向.经典的Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔型关联规则频繁项集的算法,但其并不适合挖掘近年来兴起的多维数据模型.在改进Apriori算法的基础上,提出了一种"二次剪枝"的算法,此算法适用于挖掘多维关联规则,并且在一定程度上提高了算法效率.