基于多目标粒子群算法的无人机通信三维位置部署及优化研究

考虑无人机作为临时基站与地面终端用户通信问题,文中研究了节点的三维部署及功率分配的优化问题,以提高系统的能效和用户的覆盖率。首先,考虑了无人机通信节点的三维位置部署和链路传播模型,构建了无人机通信系统模型,并提出了以能效和覆盖率为目标的优化问题。然后,采用多目标粒子群算法对该非线性规划问题进行有效求解,得到其最优解。最后,仿真结果表明,该方案不仅能提高无人机网络的能效和覆盖率,而且能实现优化的节点三维位置部署和功率分配。同时,所提出的多目标粒子群算法与随机算法、贪婪算法相比,可减少迭代次数,防止陷入局部最优解。     

基于Petri网的多机器人协作任务分配与导航研究

研究了基于Petri网理论的多移动机器人任务分配和导航策略问题.针对有限空间环境下的物科收集协作任务,提出了一种机器人路径选择方法,并建立了基本路口单元和工作空间的Petri网模型.通过任务分配模型实时规划物科仓库内的机器人,并对具有拐角特征的多机器人路径冲突给出了消解方法,建立了机器人冲突协调模型.通过分析任务冲突协调模型,避免了多机器人运动路径冲突.最后仿真实验验证了提出的多机器人任务规划方法的有效性.     

海陆联测的大地电磁数据处理与综合解释

结合研究区雷州半岛的实际地质情况，通过在陆上布置磁道，近岸的浅海-潮间带海水中布置电道，实现了海陆电场和磁场分离同步采集的大地电磁勘探，填补了海陆地震空白带．通过建立针对性的地电模型，利用正演模拟方法校正了海水对陆地测点的畸变效应影响，并通过大地电磁二维反演以及重力和磁力数据的正反演计算，进行了综合地质地球物理解释，证明了海陆联测数据的采集、处理和解释效果．     

低渗透油藏矩形井网水力压裂适应性研究

水力压裂技术是低渗透油藏增产改造的主要措施。矩形井网由于注采井数比高、注水强度大等特点,可以提高油井产能和注水井注水能力,是目前油田开发的有效井网形式之一。针对低渗透油藏的地质特点,对矩形井网在低渗透油田水力压裂中的适应性进行了研究。结果表明,对低渗透油田,采用矩形井网开发能获得较好效果。研究了矩形井网在不同井距和排距条件下裂缝长度和导流能力变化对压裂井产能等开发指标的影响。研究结果表明:对于矩形井网,井距一定,压裂效果并非排距、缝长比和导流能力越大越好,而是存在一个合适的范围。     

单层球形网壳的弹性屈曲分析及其试验研究

本文对单层球形网壳的弹性屈曲进行了理论分析及结构模型试验。结合结构大位移问题的特点,编制了结构稳定分析的有限元程序,用该程序对一单层球形网壳进行了分析计算,对比试验结果表明所用理论是可靠的,所编程序是有效的。本文对所用理论作了评述,并提出了今后研究的方向。     

《高速公路联网收费系统应用与维护》课程共享探究

目前国内的课程资源共享研究开展较多,在国家精品课程资源中心的主持下建立了全国高校课程资源联盟,广泛开展国内外教学资源交流、技术交流和学术交流;国外多所高校也开展了课程资源共享研究与实践,以美国的麻省理工学院为例,该校提出了开放式课程网页的概念,并以多媒体形式提供超过1800多门的免费课程。但是国内外并没有关于《高速公路联网收费系统应用与维护》这门课程的资源共享研究,也没有该课程的精品资源共享课。因此针对《高速公路联网收费系统应用与维护》进行课程资源共享研究与实践十分必要。     

三维五向管状编织物的几何建模及纤维体积百分含量预测

基于编织物的对称性,建立了简化单胞几何模型来描述三维五向圆型编织物的几何特性。通过对三维五向圆型编织物的结构单胞形态及单胞的分布方式进行研究,推导了单胞几何结构与编织工艺参数之间的理论公式,详细分析了各个参数之间的变化关系。并通过预测单胞的纤维体积百分含量,研究了编织工艺对该编织复合材料纱线体积百分含量的影响。     

大直径圆筒结构码头性状分析

以广州某经济开发区1－5万t级大圆筒结构码头工程实例为原型，采用三维的有限元方法对大直径圆筒结构性状进行分析，对刚性筒体采用八节点非协调元离散，对筒土界面采用三维刚塑性接触单元进行模拟，研究了筒土相对刚度，基档土体工程性质，填土的工程性质，筒体的筒高与简径比，筒高与筒体埋深比对筒土相互作用的性状的影响。     

页岩气藏水平井分段压裂缝间应力干扰全三维模拟

已有多裂缝应力干扰分析模型多基于二维或拟三维假设,该类模型只能考虑裂缝沿水平面的扩展与水平方向的就地应力大小,同时对裂缝形态有较强约束。为了更加准确地分析三维空间多裂缝干扰模式,建立了基于三角形单元位移不连续方法的全三维多裂缝扩展数值模型,对采用二维与三维模型预测的应力干扰强度进行了比较,计算了多裂缝扩展引起的三维空间应力分布。模拟结果表明:全三维压裂模型能够更加准确地刻画地层应力分布与裂缝形态。与二维模型预测的结果相比,三维模型预测的裂缝间应力干扰更弱,预测的裂缝变形诱导应力变化和裂缝扩展速度更小。     

港口集装箱自主识别定位技术

针对港口集装箱自动装卸问题,结合双目视觉和深度学习技术,设计了一种基于Faster R-CNN(faster regions with convolutional neural network)模型的集装箱三维识别定位方法。首先利用双目摄像头采集装箱图像,用于训练Faster R-CNN模型,然后使用该模型检测图像中的集装箱目标,对识别出的目标添加矩形框,并提取其中心点图像坐标,接着通过对双目摄像头进行标定和匹配,获取集装箱矩形框中图像坐标点的深度,实现对集装箱的三维定位,最后将集装箱的三维坐标转换到轮胎吊吊具坐标系下,获得所有集装箱目标中心和吊具中心距离。实验结果表明,系统运行速度可以达到30 fps,平均定位误差在5 mm以内,系统可以有效解决集装箱三维实时识别和定位问题,提升港口集装箱自动化装卸能力。