酵母强化大曲接种量优化及其生产应用

为提高泥坑浓香型白酒中高温大曲综合生产性能,该研究从中高温大曲中分离筛选菌株,采用2,3,5-氯化三苯基四氮唑(TCC)初筛,发酵实验复筛,获得发酵性能良好的酵母菌,并以Z综合得分为响应值,通过单因素试验及响应面试验对筛选菌株接种量进行优化,并将其用于强化大曲生产。结果表明,共分离纯化出8株菌株,其中,3株产酒性能良好的菌株Y1、Y2、Y3,其最佳接种量分别为7.0×10^(8)CFU/mL、3.0×10^(8)CFU/mL、1.5×10^(8)CFU/mL,在此优化复配条件下,主成分Z综合得分为513,所生产的强化大曲发酵力、糖化力和液化力分别为3.46 g/(g·72 h)、994 mg/(g·h)、1.12 g/(g·h),比优化前提高了424%、6.7%和5.7%。

引入势场及陷阱搜索的强化学习路径规划算法

移动机器人在复杂环境中移动难以得到较优的路径,基于马尔可夫过程的Q学习(Q-learning)算法能通过试错学习取得较优的路径,但这种方法收敛速度慢,迭代次数多,且试错方式无法应用于真实的环境中。在Q-learning算法中加入引力势场作为初始环境先验信息,在其基础上对环境进行陷阱区域逐层搜索,剔除凹形陷阱区域Q值迭代,加快了路径规划的收敛速度。同时取消对障碍物的试错学习,使算法在初始状态就能有效避开障碍物,适用于真实环境中直接学习。利用python及pygame模块建立复杂地图,验证加入初始引力势场和陷阱搜索的改进Q-learning算法路径规划效果。仿真实验表明,改进算法能在较少的迭代次数后,快速有效地到达目标位置,且路径较优。

六轮驱动无人装甲车动力性参数设计与仿真

针对陆基武器装备发展需求,研究了一种基于六轮独立驱动装甲车辆,对其整车基本结构、轮毂电机性能、动力电池容量和整车续驶里程等参数进行匹配设计。采用ADVISOR建立轮毂电机独立驱动型装甲车辆动力系统模型,并对其进行了仿真分析。然后通过自行设计的装甲车辆样车进行了实车试验。最终对样车试验数据与仿真结果进行对比分析,验证了该装甲车辆动力性参数匹配设计的合理性,为以后军用无人装甲车辆的设计与研究奠定一定的理论基础。

基于OpenCV的麦克纳姆轮全向平台的视觉循线设计

针对仓库、厂房等地对运送平台自主移动的需求,文中着重进行了麦克纳姆轮全向移动平台的摄像头循线算法优化设计.通过HSV与RGB结合分割的方式适应多背景的颜色分割.采用概率霍夫变换检测直线后,提出一种简化算法,可准确获得目标直线并减少运算量.在拐角与十字路口检测时引入凸包缺陷检测,通过算法的优化与几何条件的综合判定,做到准确检测.采用OpenCV编程,移植到Manifold嵌入式处理平台后,经实际测试证明,该算法能够达到实时分析的要求.