面向建筑健康监测的无人机自主巡检与裂缝识别

面向建筑健康的高时效监测需求,为提升表面病害视觉检测的自动化水平,提出了场景信息引导的无人机自主巡检任务规划方法。利用场景先验信息,针对建筑结构特征,设计了平行观测和包络观测两种观测模式,实现了狭窄空间中独栋建筑的全覆盖避障巡检,获取了毫米级分辨率的整体建筑观测影像,并对巡检质量的整体评估提出了有效的量化指标。将建筑立面划分为3 720个子区域,利用深度残差网络开展了裂缝识别分类。错分13个子区域,漏分14个子区域,裂缝识别精度高。将裂缝骨架线映射到建筑三维模型,为裂缝形态与建筑整体的一体化表达提供了数据支撑。该研究将高精度三维重建与表面病害识别相结合,为建筑健康一体化监测提供了有效的观测分析手段。     

车用IGBT模块健康管理技术综述

面向车用IGBT模块健康管理技术,分别从失效机理、状态监测、故障诊断、寿命预测四个方面综述国内外的研究进展,提出当前研究中存在的关键问题和技术优缺点,在此基础上,对车用IGBT模块健康管理技术今后的发展趋势做出展望。     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）对目标捕获能力,进而提高多UAV协同搜索效率,提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm,ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先,根据环境的先验信息,在原概率图基础上引入标志位,建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型,提高环境和目标的信息感知准确度;其次,定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息,建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数;最后,建立分布式UAV之间的信息交互模型,运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合,在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明,基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生,使得UAV能够准确地搜索到目标;同时,对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性,保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

基于多元公共品演化博弈的无人集群合作演化机制

针对控制规则失效下的无人集群自主协同问题,提出了一种基于多元公共品演化博弈的无人集群合作演化机制。首先分析无人集群自主协同需求,在愿景驱动规则下,构建多元公共品演化博弈模型。在此基础上,理论推导出模型的平均丰度函数,并仿真计算成本、收益系数、愿景水平三类参数分别对平均丰度的影响。最后,结合案例研究参数变化对集群合作行为演化的作用机理,并给出合理化建议,为相关理论向实际应用转化提供有意义的探索。     

基于改进PID神经网络算法的AUV垂直面控制

针对一类小型低速自主水下航行器(AUV)的垂直面运动控制问题,设计了一种改进的PID神经网络控制器,实现对水下航行器在垂直面内深度和俯仰角的全局控制。利用REMUS水下航行器模型搭建了Simulink下AUV垂直面仿真控制系统,仿真结果表明,改进的控制方法克服了原方法中饱和区过大的问题,具有良好的动态性能同时能够适应不同的学习速率和网络初始权重,对水下航行器的工程实际应用具有一定参考价值。     

城乡结合部道路交叉口多目标信号配时优化模型

随着我国城镇化进程的加快,城乡结合部道路交通问题日益显著。为提高城乡结合部道路交叉口的交通运行效率、环境效益和交通安全,提出信号配时多目标优化方法,综合考虑延误、通行能力、停车次数、车辆尾气排放等因素构建模型,运用遗传算法进行求解。以某典型交叉口为例进行分析,给出改进设计方案并进行交通仿真评价。研究结果表明,通过多目标信号配时优化可以缓解城乡结合部道路交叉口交通拥堵和污染物排放的问题,具有较好的交通信号控制效果。     

竞争环境下新能源汽车嵌入技术服务的定价策略

构建上游技术服务商和下游新能源制造商合作创新的两级供应链,考虑两个制造商的竞争关系和权力结构,研究不同竞争模式对产品定价、产品利润的影响,为技术服务商和新能源汽车制造商的决策提供参考。结果显示,技术服务商在同等条件下会提供技术给具有竞争关系的制造商以优化利润;制造商之间的权力结构会影响技术服务商的利润,并且在“权力对等”竞争模式(FLC)下的利润最大。从制造商角度,竞争强度和技术产出贡献度均会影响产品价格。在技术产出贡献度较小的情形下,垄断模式(M)下的产品定价最高,“制造商1领导”竞争模式(SLC)和“制造商2领导”竞争模式(TLC)下的定价较高,FLC模式下的定价最低;反之亦然。算例分析进一步指出,当技术产出贡献度较小时,M模式下的产品利润大于竞争模式(C)下的产品利润;反之亦然。此外,制造商之间的权力结构会影响C模式下的产品利润,因此,制造商在C模式的占优策略是通过FLC模式实施定价或在SLC和TLC模式下取得定价领导权。     

基于泊位坐标的无人船自主靠泊仿真研究

针对神经网络自主靠泊控制器只能完成特定港口的靠泊,而无法拓展到其他没有训练数据的泊位这一问题,提出一种以泊位顶点为原点,岸线为y轴的坐标系(泊位坐标系)。采用泊位坐标系中相对位置来训练神经网络控制器,在V.Dragon-5000航海模拟器中选取集装箱船“银河号”,在大连港进行靠泊训练后,成功将靠泊控制器拓展到没有训练数据的深圳蛇口港与新加波樟宜港。仿真验证了采用新建立的坐标系可以拓展神经网络自主靠泊控制器适用范围,减小训练数据所需的成本。     

佛山市禅城区机动车排放污染分担率研究

在深入调查佛山市禅城区固定源污染状况以及机动车保有量、道路建设状况的基础上,对2002年机动车污染物排放总量分担率、不同车型污染物排放量分担率和道路污染物浓度分担率进行了全面研究,分析量化机动车尾气排放对大气环境污染的影响。     

The research of controller area network on hybrid electrical vehicle

It is of increasing importance to design and implement vehicle networks for transferring information between electrical control units on Hybrid Electrical Vehicle （HEV）. This paper presents a scheme of using Controller Area Network （CAN） technology to realize communication and datasharing between the electrical units on the HEV. The principle and communication protocol of Electrical Control Units （ECU） CAN node are introduced. By considering different sensitivity of the devices to the latency of data transportation, a new design procedure is proposed for the purpose of simplifying network codes and wiring harness, reducing assembly space and weight, improving assembly efficiency, and enhancing fault-diagnose in auto networks.