低温胁迫对三角褐指藻生长和生理生化特性的影响

在温度分别为3、6、9、20℃的条件下培养三角褐指藻,测定其细胞密度、生物量、叶绿素a含量、脯氨酸含量、丙二醛含量在3、6、9、12、15 d和可溶性糖含量随时间的动态变化情况.结果表明:在不同的低温胁迫条件下,三角褐指藻的细胞密度和生物量均明显低于对照组;叶绿素a含量处理前3d有所上升,没有明显低于对照组,处理6d后明显下降;脯氨酸含量、丙二醛含量、可溶性糖含量均有显著上升.该研究结果为进一步揭示三角揭指藻对逆境耐受能力的生理机制提供一定的理论依据.     

可换环上矩阵代数的三重导子

本文研究了可换环上矩阵代数的三重导子,通过构造特殊矩阵并利用这些矩阵进行运算,得到任意一个三重导子都可以分解为内导子和倍乘映射之和,从而决定了含幺可换环上矩阵代数的所有三重导子,进而推广了导子的概念.     

换热管内置十字头错开塑料扭带的工作特性

为了比较普通扭带与错开扭带的工作特性,试验过程中将普通塑料扭带和十字头错开塑料扭带作为换热管的内插件,以水为工作介质,通过冷态试验,测出试验管段的压力降.选取转动效果好的内插件做热态试验.在热态试验中,管程的水被壳程的饱和蒸汽加热,测出进出口流体的温度以及饱和蒸汽的温度.在大量试验数据的基础上得出了其阻力特性和传热特性...     

一种网络攻击下网联自动车的改进换道模型

网联自动车被认为可以提升交通效率、保证行车安全并节约能源,但是由于无线通信系统的开放性,网联自动车很容易受到网络攻击的威胁。现有的研究主要集中于网络攻击的种类及过程,并评估该攻击对车辆纵向行为的影响。本文旨在研究网络攻击对车辆横向行为的影响,即对网络攻击下的换道行为进行研究。通过对经典的跟驰模型智能驾驶员模型（Intelligent Driver Model, IDM）和经典的换道模型最小化换道总制动模型（Minimizing Overall Braking Induced by Lane changes, MOBIL）进行改进,提出了一种扩展换道模型（Extended Lane-Changing model, ELC）,来对网络攻击影响下的车辆换道行为进行建模分析。最后通过仿真实验,说明了不同的恶意网络攻击对车辆换道行为的影响。结果表明,网络攻击会显著影响车辆的换道决策,并导致异常驾驶行为。     

克里普克预设思想初探

自然语言中,预设是一种比较常见的语言现象,学界普遍关心预设的触发语及预设的投射问题.克里普克认为,某些词类和句法结构可以触发预设,它们触发预设的行为与代词回指类似,因而可尝试采用代词回指消解的机制来分析预设问题.克里普克这种预设回指的思想,不仅突破了以往学者研究预设触发语的范式,也为分析复合表达式中子句预设的投射问题提...     

基于电动物流车的充电和换电设施选址模型

本文研究了在充电和换电两种模式下基于电动物流车的充换电设施选址问题.首先,分别建立无充电行为时的路径规划和车辆调度模型以及充电和换电模式下,以用电成本,车辆固定出行成本,机会成本和惩罚成本之和最小化为目标的充换电设施选址模型.然后设计了一种改进的遗传算法求解路径规划和选址模型.最后,对比分析了充电和换电模式下充换电设施的选址决策及配送总成本,并得到结论:充电未造成配送延迟时,充电模式下的配送成本较低;充电导致配送延迟时,提高充电速度或选用换电模式能够使配送成本更低.另外,公用充电站服务费用的高低会显著影响物流企业关于自建充电设施还是使用公用充电站的决策.     

智能车辆弯路换道轨迹规划与横摆率跟踪控制

对自动化公路系统弯路上智能车辆换道控制进行了研究.假设期望的侧向加速度满足正反梯形的约束条件,考虑起始车道和目的车道曲率的差别,提出了一种弯路上车辆换道轨迹规划方法,推导了换道时车辆在惯性坐标系的期望运动状态计算公式;根据车辆期望运动状态计算了车辆换道时的期望横摆角、横摆角速度和横摆角加速度;假定依靠角速度传感器获得横摆角速度信息,基于车辆侧向动力学模型,采用非奇异终端滑模控制方法,设计了横摆角速度跟踪车辆换道滑模控制规律.基于李雅普诺夫稳定性理论,采用相平面法,对控制系统的有限时间收敛性进行了分析.仿真结果显示,若不考虑内外侧车道曲率差别,规划的期望换道轨迹,在换道结束时与目的车道位置之间总是存在偏离,偏离程度随曲率半径减小而增大;本文考虑内外侧车道曲率的差别,能得到无偏差的期望换道轨迹;设计的横摆率跟踪控制规律能实现对换道轨迹的理想跟踪.     

微积分中一元函数求导方法探讨

函数求导是微积分的重要内容之一,它是求微分、定积分和不定积分等后续知识的基础。一元函数的求导方法包括：复合函数求导法、幂指函数求导法和隐函数求导法等。在求导的过程中应注意各种易错点,以便更好地掌握一元函数的求导方法。     

不同行为模型框架下的数据驱动类人驾驶模型比较

传统的驾驶行为模型框架把驾驶行为划分为跟驰行为和换道行为两大类,并分别进行模型构建;而综合驾驶行为模型框架则认为跟驰行为和换道行为密不可分,因此将所有驾驶行为看作一个整体来进行建模。文中基于这两种行为模型框架,对数据驱动类人驾驶模型的性能进行分析。首先,建立综合驾驶行为模型框架和跟驰换道组合模型框架,并根据驾驶过程中的影响因素,确定模型的输入和输出。其次,提出了基于跟驰、换道和意图识别模块的两种跟驰换道组合方式：判别组合和概率组合。随后,对原始数据集进行处理筛选,构建综合驾驶行为、跟驰行为、换道行为和意图识别4个样本库,分别用于对相应行为模块进行训练和标定。最后,将两种跟驰换道组合模型与综合驾驶行为模型进行模型精度、安全性、鲁棒性和迁移性比较。结果表明：在模型输入输出、参数标定流程和样本数据库一样的情况下,基于长短期记忆神经网络(LSTM)的类人驾驶模型精度优于基于FNN的模型,其中基于LSTM的模型均方误差可达到0.227 m²,基于FNN的模型均方误差为0.470 m²。而在基于LSTM的模型中,采用跟驰换道组合模型框架的模型比采用综合驾...     

考虑最小工作平盘的露天矿单卡车入换轨迹分析

本文通过分析露天矿单斗-卡车工艺的入换过程,运用数学方法定量描述了不同入换位置和入换角度的行车轨迹,计算了不同入换方式所需的最小平盘宽度,所得结果展现了车辆转弯半径和入换角度与满足入换条件的最小工作平盘宽度和车辆入换走行距离的关系。