基于 UKF车辆状态及路面附着系数估计的AFS控制

本文侧重于主动前轮转向(Active Front Steering,AFS)控制系统的应用性与可行性研究,针对紧急转向工况下轮胎呈现强非线性问题,以及AFS控制算法中部分状态量难以获取、路面附着系数对车辆稳定性有重要影响但难以直接测量等问题,设计非线性滑模控制器以综合考虑载荷转移、轮胎非线性及路面条件等对操稳性影响,同时,通过ESP系统现有的IMU传感器测量信息,运用无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法为滑模控制器动态估计车辆状态信息和路面附着系数.在得到期望轮胎侧偏力后,通过非线性轮胎模型精确反求所需叠加转角,以在"轮胎-路面"附着能力范围内检验控制系统的有效性.最后,高附着系数情况下的鱼钩测试仿真及低附着系数时的角阶跃转向仿真共同表明,通过IMU与UKF结合的状态估计确保了AFS控制系统的可行性,有效提高了车辆操纵稳定性.     

纳米金-铂/碳纤维复合材料的制备及其修饰电极性能研究

通过静电纺丝法制备聚丙烯腈纤维(PANF)并高温碳化以获得碳纳米纤维(CNF),利用水热法将纳米铂(PtNPs)负载于CNF表面得到Pt/CNF复合材料,将其固定于电极表面之后进一步利用电沉积法将纳米金(AuNPs)形成于Pt/CNF表面得到修饰电极(Au/Pt/CNF/CILE)。通过扫描电镜考察复合材料的形貌结构,利用电化学方法研究修饰电极的电化学性能,求解其有效面积。结果表明CNF呈网状结构,PtNPs稳定附着在纤维表面,电沉积的AuNPs均匀分布在Pt/CNF/CILE表面,所制备的修饰电极的导电性能增强、有效面积增大且表面丰富的电活性位点促进了电子的有效转移。     

经Wiltse入路联合伤椎固定治疗无神经损伤胸腰段 骨折的临床疗效分析

目的探讨经Wiltse入路联合伤椎固定治疗无神经损伤胸腰段骨折的临床疗效。方法对2011年1月至2017年3月收治的73例胸腰段单一椎体骨折患者的临床资料进行回顾性分析。按手术方式的不同分为两组:A组为传统后正中入路跨伤椎固定组,共33例;B组为经Wiltse入路联合伤椎固定组,共40例。比较两组患者一般情况:手术时间、手术前后血红蛋白差值、下地时间;临床症状:视觉模拟评分(VAS)、Oswestry功能障碍指数(ODI);影像学指标:术后1周伤椎前缘高度比、Cobb角及末次随访伤椎前缘高度比、Cobb角。结果所有患者获得随访,时间为11～20个月,平均15.6个月,术后均无内固定松动、断裂等并发症的发生。B组在手术时间、血红蛋白差值、下地时间以及VAS评分、腰椎ODI评分方面均优于A组,差异有统计学意义(P 0.05);术后1周伤椎前缘高度比、Cobb角2组间差异无统计学意义(P 0.05);末次随访时B组相比于A组,伤椎前缘高度比、Cobb角丢失较少,差异有统计学意义(P0.05)。结论经Wiltse入路联合伤椎固定,具有手术时间短、出血少、痛苦小、术后康复快及并发症少等优点,且伤椎高度及Cobb角恢复满意,值得临床推广。     

基于非结构数据和EMD-WTS二层分解的AQI组合预测方法

针对具有高复杂性与非平稳性的空气质量指数(AQI)时间序列,提出一种融合非结构数据的EMD-WTS二层分解组合预测模型;首先,筛选百度指数关键词并提取对应数据,运用局部线性嵌入算法(LLE)对之降维;其次,对AQI历史序列与降维结果进行经验模态分解(EMD)与重构;接着,对所得高频项进行小波分解(WT)与重构;然后,运用Holt指数平滑法、支持向量回归(SVR)与人工神经网络(ANN)分别对二层分解结果与原始低频、趋势项进行组合预测并运用BP神经网络集成;最后,叠加集成结果得到AQI预测值;对比实验说明预测方法充分利用了多源数据信息,具有较高的预测精度。     

基于结构方程的装配式建筑产业链发展驱动力研究

装配式已逐渐成为建筑行业关注的热点问题,为更好的推动装配式建筑产业的可持续发展,了解产业驱动机理,明确产业推进策略显得尤为重要。本文结合装配式建筑自身特点,从产业链角度出发,通过探索性因子分析法获得装配式建筑产业链发展驱动力的四大影响因素：产业政策、社会认可度、产业经济价值、行业技术。并在此基础上构建结构方程模型,对各驱动路径即变量关系进行探究,对关键驱动因素进行深入分析。结果表明,装配式建筑的社会认可度因素对产业链发展有显著的综合影响和直接效应,行业技术因素有较强的间接效应。基于此,为针对性、全方位、科学化的发展装配式建筑产业提供决策参考。     

基于门控权重单元的多变量时间序列预测

多变量时间序列各变量间依赖性较强,数据变化趋势不明显,预测难度高.传统研究采用带门控机制的循环神经网络及变体进行预测,但序列间存在相互依赖关系,突变数据段建模预测不精确.基于信息熵,本文提出一种新的改进门控权重单元,利用信息熵技术量化数据序列的变化程度,动态调整权重矩阵刻画数据的变化趋势.基于4个公开数据集分别进行实验,实验结果表明新模型比传统循环神经网络模型具有更好的预测性能.     

用颗粒流模拟技术模拟固化时间对胶结膏体细观参数的影响

Several special mechanical properties, such as dilatancy and compressibility, of cemented paste backfill (CPB) are controlled by its internal microstructure and evolution. The mesoscopic structure changes of CPB during the development process were investigated. On the basis of the scanning electron microscopy (SEM) and mechanical test results of CPB, the particle size information of CPB was extracted, and a two-dimensional particle flow code (PFC) model of CPB was established to analyze the evolution rule of mesoscopic parameters during CPB development. The embedded FISH language in PFC was used to develop a program for establishing a PFC model on the basis of the SEM results. The mesoscopic parameters of CPB samples at different curing times, such as coordination number (C_n), contact force chain, and rose diagram, were obtained by recording and loading and used to analyze the intrinsic relationship between mesoscopic parameter variations and macroscopic mechanical response during CPB development. It is of considerable significance to establish the physical model of CPB using the PFC to reveal the mesoscopic structure of CPB.     

基于Pt-Au-MoS2-ITO传感器对于H2O2的还原检测

实验探究了二硫化钼（MoS₂）作为一种新型材料与贵金属纳米粒子金（Au）、铂（Pt）的复合基底对于过氧化氢（H₂O₂）的还原性检测,采用氧化铟锡导电玻璃（ITO）作为电极,制备出了基于Pt-Au-MoS₂-ITO的生物传感器,为H₂O₂还原性检测的便携性操作打下了基础.实验采用电化学沉积的方法制备材料,同时使用循环伏安（CV）法、计时电流法等传统电化学手段表征了传感器电化学性能,采用场发射扫描电子显微镜（FE-SEM）来表征传感器表面形貌.建立了用于H₂O₂还原检测的、具有高检测限、高灵敏度和宽检测范围的传感器.     

基于机器学习的深基坑三维土层重建

在深基坑施工过程中,需要通过少量钻孔数据来进行土层三维模型重建,以获取土质信息分布.提出一种基于机器学习的土层重建方法,首先设计土层生成算法来进行土层训练数据集的数据增强.然后根据钻孔信息数据结构设计了预测模型特征编码方法,作为预测模型的标准输入,通过搭建卷积神经网络模型,对土层结构进行特征提取,形成土层预测模型.随后,利用预测模型对待预测地块中的离散格点进行土层属性预测,获得土层体数据.最后,对土层体数据利用Marching Cubes算法生成封闭等值面,形成土层实体块,从而实现了对三维土层的重建.本模型能够适应不同层数、不同类型的地层,具备了实际工程应用的初步条件.     

军事人效能增强技术发展现状与问题分析

 随着军事人效能增强技术的发展,以及基因编程、人机结合,武器装备自我感知等技术在军事上的应用,各国军队面临一系列伦理、制度等方面的挑战和困难。在充分调研各国军事人效能增强发展现状基础上,综合分析其技术应用发展的背景,梳理了发展的现状,提出随着新兴技术的发展,尤其是基因编程技术的出现和应用,战士将不再作为独立的人类,而是作为作战系统的技术组成部分,全球需要尽早制定新的国际武装冲突法律体系,进一步关注增强型士兵的伦理问题,预见军队发展的平衡性及效能增强对人产生的长期影响。