具有混合执行器故障的多智能体分布式有限时间自适应协同容错控制

针对多智能体编队系统执行器发生故障时,所引起的参数不确定以及系统瞬态不稳定问题,本文采用径向基函数神经网络(radial basis function neural networks, RBFNNs)对不确定参数(未知函数)进行估计。同时,基于反推技术设计出合理的自适应容错控制器,并通过有限时间理论保证系统实现瞬态稳定。首先,本文采用10个智能体作为被控对象,基于有向通讯拓扑结构理论,构建了非线性多智能体系统模型。其次,基于RBFNNs逼近特性,采用反推技术与动态面技术相结合,设计出合理的容错控制器,补偿多智能体中出现的未知非线性执行器故障,并采用有限时间理论解决系统瞬态不稳定问题。接着,基于Lyapunov稳定性理论分析了控制器的稳定性和快速收敛性。最后,通过两种算例对比,验证了所设计的控制器性能优于传统的反推技术,为工程实践提供了一种有效的研究思路。     

基于异质分类器集成的蛋白质结晶倾向性预测

X射线结晶学是确定蛋白质分子结构的重要方法之一。准确预测蛋白质的结晶倾向性对于基于X射线结晶学的蛋白质结构确定的成功率具有重要意义。该文提出了一种基于异质分类器集成的方法,以进一步提高蛋白质结晶倾向性预测的准确率。首先从蛋白质序列出发抽取氨基酸组成成分、伪氨基酸组成成分、伪位置特异性得分矩阵以及伪溶剂可及性特征,并将这些特征进行组合;然后,在特征空间训练多个异质分类器并进行集成。该文所提方法在公开训练集上的五重交叉验证及独立测试集上的马修斯系数分别达到了0.64及0.73。与现有的基于序列的蛋白质结晶倾向性预测方法的对比结果进一步验证了所提方法的有效性。     

氮化氧化铈负载镍基催化剂催化甲烷二氧化碳重整反应性能研究

水热法合成的棒状CeO2载体(CeO2-R)经过高温NH3氮化,得到了氮化的CeO2载体(N-CeO2-R).采用满孔浸渍法浸渍活性金属Ni,通过XRD、TEM、XPS和H2-TPR等表征手段,研究了载体及催化剂结构.结果表明:棒状CeO2载体在氮化前后,其形貌基本保持不变,同时载体中部分O原子被N原子取代,H2-TP...     

乙炔基雌二醇短期暴露诱导斑马鱼卵巢损伤的恢复机制

【目的】探讨乙炔基雌二醇(17α-ethinylestradiol,EE2)短期暴露诱导斑马鱼(Danio rerio)卵巢损伤的恢复机制。【方法】用100ng·L-1的EE2暴露性成熟斑马鱼雌鱼6d,随后放入清水中自然恢复21d;还设立1个不进行EE2暴露的对照组进行同步处理。测定此期间实验鱼的体质量、性腺质量、GSI、子代存活率、激素水平和相关基因表达的变化。【结果】与对照组的情况相比,EE2短期暴露后的斑马鱼雌性成鱼卵巢质量、性腺成熟度(GSI)和后代存活率明显下降,斑马鱼卵子发生受到严重损伤,血 浆 雌 二 醇 (E2)的 质 量 浓 度 下 降,肝 脏vtg1 基 因 的 表 达 有 所 上 调,性 腺 轴 中 参 与 卵 子 发 生 的cyp19a1b,gnrh-III,fshβ,lhβ,fshr,lhr,cyp19a1a,cyp17a1,20β-hsd 和era 基因的表达受到明显抑制。在自然恢复期间,经过EE2短期暴露处理的实验鱼的卵巢质量、GSI和后代存活率均逐渐恢复,卵巢的组织学损伤也随之恢复;在恢复21d后,上述实验鱼血浆E2质量浓度、肝脏vtg1 基因表达和性腺轴中参与卵子发生的一系列基因的表达均恢复到正常水平。【结论】EE2短期暴露导致斑马鱼的卵巢损伤是可逆的,但恢复所需时间远长于暴露时间,体现出损伤恢复的时滞性。
     

基于双空间交替学习的机器人运动技能获取

针对如何基于示范任务学习让机器人自主获得完成新任务的能力的难题,提出一种高斯混合回归结合路径积分策略提升(GMR-PI2)的表达、模仿和优化框架,同时采用基函数、策略表达权系数两个空间上交替搜索执行方案来解决上述问题.核心思想是当权系数探索到最佳逼近点附近时,根据经验最优轨迹集进行基函数的自重组,然后再重启权系数搜索,从而实现从示范任务到指标集约束任务的渐进运动技能获取.经典的轨迹规划过点实验结果表明该方法是有效和可行的.     

环氧基低聚物改性聚对苯二甲酸乙二醇酯的流变性能和发泡性能

为了提高聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)的流变性能和发泡性能,采用环氧基扩链剂(ADR)对PET进行反应挤出改性,并利用动态旋转流变仪和单轴拉伸黏度仪对PET的流变性能进行系统表征,同时通过快速降压法研究了改性PET的发泡性能。流变测试结果表明:与未改性PET相比,ADR改性PET具有更高的复数黏度和低频区储能模量、更低的损耗角正切,呈现出明显的应变硬化现象;当ADR质量分数超过0.5%时,改性PET表现出凝胶结构的流变特性。采用间歇发泡工艺得到了发泡倍率为30倍、泡孔均匀细密的PET发泡材料,说明改性PET具有优异的可发泡性能。     

不确定结构的区间可靠性优化设计

对不确定结构的区间可靠性进行了研究,建立了基于区间可靠性的优化设计模型.采用结合嵌套遗传算法和径向基函数神经网络的模型,进行区间的直接优化,解决了基于区间可靠性的优化设计求解问题,避免了间接模型的复杂转换过程.充分考虑了实际工程中设计向量存在扰动的情况,提出了该情况下目标函数波动的约束,使目标函数和约束函数在扰动下依然满足可靠性要求.通过数值算例验证了模型的有效性和优越性.将所提出的模型用于具有区间不确定参数的行车平板优化,结果表明了所提方法的可行性和工程有效性.     

基于模糊神经网络的铣床热误差预测模型研究

当前,铣床主轴加工产品容易受到热误差的影响,造成产品精度下降。对此,采用模糊神经网络模型预测铣床主轴热误差,并对预测结果进行比较和分析。建立神经网络径向基函数的表达式,给出了模糊推理系统和控制规则,创建了模糊RBF神经网络预测模型,对铣床主轴进行热误差验证。结果显示:铣床主轴采用RBF神经网络模型预测误差较大,其Y轴和Z轴输出最大误差分别为5.9μm和7.1μm;铣床主轴采用模糊RBF神经网络模型预测误差较小,其Y轴和Z轴输出最大误差分别为3.5μm和2.9μm。同时,模糊RBF神经网络模型预测误差跳动幅度较小。采用模糊RBF神经网络预测模型,可以补偿铣床运行时产生的热误差,提高铣床主轴加工精度。     

知识空间、形式背景和知识基

知识空间理论已成功应用于教育领域,它为构建知识评价体系提供了一种科学的途径。形式概念分析作为知识发现的一种有力工具已被广泛用于信息检索、知识评价等领域。该文首先介绍知识空间中关于知识基的基本理论和方法,其次介绍形式背景中基于知识基的属性约简理论,最后通过知识基建立了知识空间和形式背景之间的联系。