基于多模型自适应方法的智能汽车路径跟踪控制

路径跟踪控制是智能汽车的一项核心技术,跟踪效果的精确性和在各种路面附着条件下的鲁棒性是该技术的两大关键要素。但汽车动力学模型的不确定性,尤其是轮胎侧偏刚度的摄动使这两者难以同时得到满足。针对这一问题,将多模型自适应理论引入到智能汽车运动控制中处理不确定性系统的控制。首先,推导了多模型自适应控制律,提出了凸包构架下各个顶点的子模型对真实模型的自适应逼近律,并通过李雅普诺夫函数证明了所提出自适应律的收敛能力。在此基础上建立了汽车动力学模型和车辆-路径联合模型,并由多个顶点子模型构建可覆盖汽车轮胎侧偏刚度摄动范围的凸多面体,利用汽车动力学模型求解自适应率,通过车辆-路径联合模型,基于线性二次型方法(linear quadratic regulator,LQR)求解各个顶点的子模型处的反馈控制律,并通过所得出的自适应权重进行加权。基于Carsim/Simulink的联合仿真结果表明,所提出的多模型自适应路径跟踪控制器在保证鲁棒性的同时克服了传统鲁棒控制方法的保守性问题,与基于名义模型的LQR控制器和鲁棒保性能控制器相比,在高附着路面和低附着路面上都可以取得更好的控制效果,很好地解决了路径跟踪控制中精确性与鲁棒性之间的两难问题。最后,通过快速原型测试平台对算法进行了进一步的实验验证。结果表明,所提出的多模型自适应算法实时性良好,具有较好的工程应用潜力。

排球运动在安阳市高中开展存在的问题及对策研究

本文运用文献资料法,问卷调查法,座谈访问法等研究方法,对安阳市高中生参与排球运动所遇到的问题进行了深入剖析,旨在解决排球运动在安阳市高中开展遇到的问题,以激发高中生参与排球运动的兴趣,让学生从中体验到排球运动的乐趣,为培养其终身体育能力提供了理论依据与实践经验,最终达到锻炼身体、促进健康的目的,进一步推动排球运动在安阳市的开展。

基于动力学解耦的紧急工况循迹跟踪控制研究

针对紧急工况下车辆纵横向动力学耦合导致传统轨迹跟踪方法精度下降的问题,提出解耦循迹跟踪算法,该算法在利用动力学解耦消减耦合负效应的基础上,通过跟踪车辆目标运动状态实现运动轨迹的间接跟踪。首先,基于理论推导与仿真,探究了车辆纵横向动力学耦合成因及其对循迹跟踪精度的影响;然后,通过修正传统3自由度车辆动力学逆系统构型确定其接口,利用随机数据集训练反馈前向神经网络(BPNN)模型以获取车辆平面运动逆系统;最后,设计基于目标运动轨迹的目标运动状态逆解算模型与基于纯跟踪思想的目标轨迹修正模型,将逆系统解耦方法应用于长航程循迹跟踪任务中。仿真与实验结果说明解耦循迹跟踪作为一种全新的跟踪方法,不仅可以完成跟踪任务,且通过与传统循迹跟踪方法对比,在耦合工况下所提出的方法具备更高的跟踪精度。

体育锻炼对河南大学女大学生心理健康的影响

随着社会的发展,节奏快、效率高、竞争强的时代对大学生的心理状况产生了一定的影响,尤其是女生。通过对体育锻炼对河南大学女大学生心理健康影响作用的调查分析,结果表明:体育锻炼对大学生的心理健康有积极和消极两方面的影响,适量的体育锻炼对调节和缓解大学生因学习负担以及其他而造成的心理压力有良好的效果;而过量的体育锻炼则不利于大学生的身心发展。

加强高等教育教学研究 提高人才培养质量

提高人才培养质量是学校教育、教学工作永恒不变的主题。目前我国迎来了高等教育大众化的时代，高等教育越来越呈现竞争化、品牌化的趋势。试问一所高校如果没有高质量的教育，培养不出高素质的人才，怎么可能会在激烈的竞争中站稳脚跟呢？可以这样说，高校的教育、教学质量关系着学校的声誉，更关系着学校的生存和发展，是高校安身立命的根本所在。

学术引用视角下我国政府信息公开政策及其研究的互动关联分析

本文旨在从学术引用的视角出发,以政府信息公开政策及其学术研究成果为研究对象,从主题、引文和关联三个维度,对我国政府信息公开政策及其相关的社会科学研究的交互影响关系进行分析。研究结果表明,在主题维度上,我国学者对政府信息公开问题的研究主题和研究内容的关注焦点较为分散,并随着不同政策颁布的时间节点而迁移。在引文维度上,研究者主要通过直接引用的方式,在施引文献的引言和综述/方法/分析过程中,将政策或政策内容作为背景信息或理论依据进行引用。对《中华人民共和国政府信息公开条例》内容的引用主要集中在施引文献的前三章,具体表现为对政府信息公开的主体、范围、方式和程序四类条款内容的引用。在关联维度上,本文通过引用耦合关系构建了政府信息公开政策共现网络。研究结果显示,《中华人民共和国政府信息公开条例》和《中华人民共和国档案法》《中华人民共和国保守国家秘密法》《中华人民共和国宪法》的共现次数最多。此外,受关注程度较高的政策内容主要集中在两个方面:一是对不同政策内某一具体条款内容是否存在问题进行探讨,二是对不同政策中相关条款内容之间的关联关系进行理论辨析,其关联关系主要表现为相互支持和相互矛盾两种。

基于神经网络逆系统的智能汽车纵横向解耦控制

针对汽车纵横向运动中的耦合现象,以四轮驱动、前轮转向的智能汽车为研究对象,建立汽车纵横向动力学模型并通过Interactor算法对模型的可逆性进行分析.在已有的传统伪线性系统结构的基础上,根据智能汽车的特点,建立了可对接智能汽车上层规划模块的伪线性系统.为了实现汽车纵横向运动之间的解耦,采用基于神经网络逆系统的解耦控制策略,构造神经网络并对其进行训练,并将神经网络逆系统与内模控制器组成闭环控制回路,对纵向速度和横摆角速度进行内模反馈调节,进一步提升控制系统的性能.仿真结果表明,所设计的基于神经网络逆系统的控制方法能实现良好的解耦特性,且相比于其他的控制方法,在各种输入条件下,都能实现对于期望速度和期望横摆角速度良好的跟踪性能,同时,质心侧偏角始终被控制在一个较小的范围内,这有利于智能汽车路径跟踪的精确性和行驶稳定性.

云雷达联合微波辐射计的水凝物识别研究

为降低飞机飞行时的积冰风险,利用模糊逻辑算法和神经网络算法对云雷达联合微波辐射计探测数据进行水凝物分类研究.研究结果表明,两种算法均能有效地完成水凝物分类:模糊逻辑算法对退极化比极为敏感;神经网络算法可以区分水凝物是否存在和进行小粒径粒子分类,但对大粒径非球形粒子不敏感.本研究可从水凝物类型的角度对飞机积冰提供预警服务.

趣味教学法在中等卫生职业学校《生物化学》课堂中的应用研究

中等卫生职业学校是培育医学专业技术人才的教育机构,为了达成育人目标,教师要积极改进教学手段,助力学生成才。文章针对趣味教学法在中等卫生职业学校《生物化学》课堂中应用的要点、现状及策略加以分析,分析结果表明,教师在应用趣味教学法的过程中要夯实理论基础,明确课程标准,注重剖析学情,关注育人效能,在此前提下,将具体事例与教学内容融合起来,积极开展创意实验活动,使用数字技术构建充满乐趣的课堂,加强师生互动,注重校政企联动育人,以期提升中等卫生职业学校趣味教学水平。

基于最小模型误差估计的智能汽车路径跟踪控制

为提高分布式驱动电动智能汽车在自主循迹过程中关键参数的估计精度并降低模型不确定性对控制系统鲁棒性的影响,本文中提出了一种基于观测器的自适应滑模路径跟踪控制策略。首先,针对难以直接精确测量的车辆纵、侧向速度,建立了5输入3输出3状态的状态估计系统,并采用最小模型误差准则以降低估计过程轮胎的非线性特性带来的观测模型误差。接着,基于运动学模型,计算出了路径跟踪期望横摆角速度响应,并采用自适应滑模算法实现主动转向控制。考虑线控转向系统的潜在失效风险,引入径向基神经网络对系统不确定性进行在线估计。同时,设计了直接横摆稳定控制器并采用最优转矩分配策略,进一步提高车辆的稳定性。最后,对车辆状态估计和路径跟踪进行了Carsim/Matlab联合仿真,结果表明:基于最小模型误差准则的观测器能取得较可靠的估计结果,路径跟踪控制器能保证车辆具有较好的跟踪精度和鲁棒性。

跨学科理念下的初中美术课堂探究——以《看见自己》材料重组创作课为例

近年来,在经济全球化趋势不断深入的背景下,各国复合型人才的竞争愈发激烈。2015年,中国基础教育课程改革进入了“核心素养”时期,“核心素养”所强调的学科整合的综合能力,让我们将教育的视野由传统的分科教学逐渐转向跨学科的融合教学上。本文旨在通过跨学科的教学方式,引导初中学生在科学探究的基础上,运用生活中常见的材料(如棉麻材料、木质材料、石材……)进行主题式创作,在加深学生对不同材料特性的认识、培养学生对事物科学客观的评价能力的同时,锻炼学生手脑协调能力,开发设计思维、创造性思维,培养学生独立的审美观。

酵母和脂多糖诱导小鼠不同的发热反应

真菌感染致持久反复的低热,而细菌感染致高热或低体温,但这种差异性发热机理不清。本文使用酵母和脂多糖(LPS)建立小鼠发热模型,用不同测温方法(直肠测温、红外测温、腹部遥测)和在不同温度(30℃、26℃和22℃)下分别比较酵母和脂多糖致热效果及下丘脑视前区(POA)神经元活性。结果发现,酵母诱导发热不被环境温度变化和操作刺激影响;酵母和LPS分别激活了不同的POA神经元,酵母和LPS诱导的发热与腹内侧视前区(VMPO)相关,而内侧视前区(MPO)与LPS诱导低体温相关。本研究结果为阐明真菌和细菌诱导不同发热反应机制研究提供了基础。

基层党组织建设“6+2”工作模式

加强基层党组织政治建设、思想建设、组织建设、作风建设、纪律建设和制度建设是贯彻落实党的十九大报告中关于坚定不移全面从严治党,不断提高党的执政能力和领导水平的重要举措。 创建学习型、服务型基层党组织,是我院在党的十八大之后关于基层党组织建设的有益探索,经过了初步探索、总结提高、实践推广三个阶段。基层党组织建设“6+2”工作模式是新时代加强党的基层党组织建设的客观要求和创新模式,值得进一步研究和推广。

基于转向与主动横摆力矩协调的四轮驱动智能电动汽车路径跟踪控制

为提高智能汽车的路径跟踪能力,并保证其在极限工况下的动力学稳定性,以四轮驱动智能电动汽车为研究对象,根据转向和主动横摆力矩(Direct yaw moment,DYC)系统的特点分别设计控制律进行协调控制。首先,针对汽车在转向过程中轮胎侧偏刚度的不确定性,利用线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMI)理论构造可实现系统区域极点配置的鲁棒控制器,并研究其求解方案。然后,采用分层架构设计主动横摆力矩的控制律;其中,上层控制器通过车-路运动学关系,基于线性时变模型预测控制(Linear-time-varying model predictive control,LTV-MPC)计算期望横摆角速度;下层采用基于双曲正切趋近函数的滑模控制计算主动横摆力矩,为了在提高跟踪精度的同时确保汽车动力学稳定性,在滑模面中引入质心侧偏角的控制权重,其大小根据质心侧偏角稳定性相图确定。考虑到在大多数常见工况中,转向系统单独作用就已经可以取得良好的控制效果,对主动横摆力矩系统设置激活机制,使其仅在转向系统被判定难以完成当前控制目标时才介入,避免了正常工况下的非必要激活引起的耗能。最后,通过Simulink-CarSim联合仿真进行了算法验证,结果表明,即使在较极端的工况下,所提出的控制方法仍然能保持良好的循迹控制效果,并且可以很好地确保汽车的动力学稳定性。

基于自适应模型预测的智能汽车横向轨迹跟踪控制

当路面附着情况和车辆行驶状态不断变化时,基于恒定侧偏刚度的模型预测控制(MPC)不能考虑轮胎非线性特性的影响,难以保证车辆轨迹跟踪的适应性。为此,提出一种考虑轮胎侧向力计算误差的自适应模型预测控制(AMPC),以提高智能汽车在不确定工况下的轨迹跟踪性能。分析了路面附着系数和垂向载荷对轮胎侧向力的影响,基于平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)算法,设计了利用侧向加速度和横摆角速度作为测量变量的前后轮胎侧向力估计器。利用轮胎侧向力线性计算值与估计值的差值计算得到侧偏刚度修正因子,设计了前后轮胎侧偏刚度的自适应修正准则,进而提出了一种基于时变修正刚度的AMPC控制方法。基于CarSim与MATLAB/Simulink联合仿真和硬件在环测试平台,对AMPC控制的有效性和实时性进行了验证。研究结果表明:在不同的路面附着情况和车辆行驶状态下,AMPC控制都能够降低横向位置偏差和航向角偏差,有效提高车辆的轨迹跟踪精度,其控制效果明显优于基于恒定侧偏刚度的标准MPC控制。尤其在低附着工况下,标准MPC控制会因为线性轮胎力的计算误差过大而导致车辆在轨迹跟踪时严重失稳,而AMPC控制通过估计轮胎力修正侧偏刚度依然能够保证车辆稳定有效的跟踪参考轨迹。所提出的AMPC控制在保证控制精度的同时具有良好的实时性,对智能汽车控制系统的设计与优化具有重要参考价值。