农用小型无人机转弯掉头模式及全区域覆盖下作业路径规划与优化

【目的】具备自主飞行、航线规划与优化、精准控制与变量作业能力是农用小型无人机(Agricultural smallunmanned aerial vehicle, ASUAV)的发展方向。本研究为ASUAV在全区域覆盖下自主飞行作业前的航线拐点坐标解算、飞行航向、起降点位置以及转弯掉头模式等提供优化选择。【方法】利用基于自主恒速飞行和最小转弯半径约束的无人机转弯掉头策略,分析并设计了任意凸多边形作业区域下无人机的路径规划方法,提出了基于幅宽微变的航线归整法路径规划方案,并对结构化农田区域实现全区域覆盖条件下的路径进行了规划与优化选择。【结果】基于最优转弯掉头模式下的ASUAV全区域覆盖路径规划方法适用于任意凸多边形结构的农田区域,GUI程序在解算地头边界航线拐点坐标的同时能优化选择出效率最高的飞行作业航线。在试验田随机规划出一个面积约为2.7 hm2的不规则凸六边形田块,仿真发现当无人机沿着平行于最长边飞行作业时,其空行行程最短,约为540 m,工作效率也最高,接近90%。【结论】经过优化选择后的ASUAV掉头转弯模式、起降点位置、飞行航向以及解算后航线拐点坐标等可以实现全区域覆盖,研究结果为ASUAV自主飞行作业提供了参考。

带全区域连通型随形介质通道的车载蓝牙上盖高光注射模具

文章介绍了车载蓝牙上盖高光注射模具的结构,重点介绍了其全区域连通型随形介质通道的内部结构,通过注射成型实验证明该类型结构的模具能有效消除或减轻熔接痕,流痕等缺陷,使塑件外表面达到高光效果,是一种绿色环保型制造技术。

基于栅格法与神经元的机器人全区域覆盖算法

为了提高移动机器人在全区域覆盖路径规划中的性能,提出了基于神经元激励神经网络的路径规划算法。介绍了栅格法环境建模原理,使用此方法得到了机器人工作环境的矩阵模型;分析了生物激励神经网络算法,在神经元活性值定义、机器人跳出"死区"两个方面对算法提出了改进,提出了神经元激励神经网络算法。使用此算法对设定的工作环境进行遍历并与生物激励算法进行比较可以看出,在遍历重叠率、路径长度、转弯次数等方面,神经元激励算法都优于生物激励算法,充分说明了改进算法在机器人遍历规划中的优越性。

一种无监督学习型神经网络的无人机全区域侦察路径规划

针对不确定信息条件下的无人机全区域侦察路径规划问题,提出了一种基于遗传算法的神经网络无监督学习方法。构建了环境模型、无人机模型与评价指标,并建立了无人机全区域侦察路径规划的神经网络模型。在此基础上,考虑到路径规划神经网络训练样本难以获取的问题,采用遗传算法对神经网络参数的无监督训练进行了优化。相对于传统方法,文中构建的评价指标不需要人为指定无人机机动规则,并且提出的离线学习方法具有优良的迁移能力。仿真结果表明,基于无监督学习型神经网络的无人机,能够在未知环境中规划出有效路径完成全区域侦察任务。

商业数据库全区域开放在温岭的实践与探索

全区域开放对公共图书馆来说是一个新的尝试,以更新的手段、更便利的服务模式为更多的读者服务。温岭图书馆从实际出发,在全市范围内开放三大商业数据库,降低了数字资源的使用成本,进一步提供了数字资源的增值服务。

楼宇自控和双向多媒体数据传输的全区域覆盖

探讨了楼宇自控系统和现代建筑内的多种异种网络构成的体系,讨论了在这个体系内的诸如控制网络、有线的计算机网络和无线网络间的互联互通,并分析了在这种混合网络体系下的双向多媒体数据对建筑物的全区域覆盖出现的一些特点。介绍了现代建筑中包括的不同网络技术,并提出了使用移动无线网络和有线网络的有效配合的建议,从而实现双向多媒体数据在建筑物内的全区域覆盖和远程范围内的广域覆盖。

一种改进的全区域覆盖算法

针对未知静态区域,在Acar算法的基础上提出一种改进的全区域覆盖算法。该算法根据机器人沿障碍物边界行走时,机器人行走方向是否发生改变来检测关键点,按一定规则依次覆盖所有障碍物的相邻单元,当机器人找到凹关键点且左、右凸关链点集都为空时,全区域覆盖成功,解决了Acar算法的一些缺陷。实验验证了算法的可行性和正确性。

家用扫地机器人全区域路径规划与避障方法研究

为了提高家用扫地机器人全区域路径规划与避障能力,提出基于扩展卡尔曼滤波的家用扫地机器人全区域路径规划与避障方法。构建家用扫地机器人全区域路径规划的动力学模型,采用空间运动学建模方法调节机器人的避障约束参量;利用分布式传感器采集家用扫地机器人的行为姿态参数和力学参数,结合环境物理参数进行机器人行走路径的空间规划,结合卡尔曼滤波方法实现对机器人的位姿参数调节,根据避障空间进行机器人的自适应路径规划调节和控制,实现机器人的路径动态调节和自适应匹配,完成家用扫地机器人全区域路径规划与避障控制律的改进设计。实验结果表明,采用该方法进行家用扫地机器人全区域路径规划和避障的自适应性较好、稳定性较高,应用优势明显。

基于感知-行为的移动机器人全区域覆盖路径规划

针对未知环境信息下的移动机器人全局区域覆盖路径规划问题,提出了一种基于感知-行为的路径规划方法。根据移动机器人实时感知的传感器信息,建立机器人全区域覆盖的行为执行表,在机器人全区域覆盖过程中,通过这种感知与行为的关联能够实时有效地驱动机器人实现路径规划。模拟与仿真的结果证明了算法的简单性和实用性。

基于阿基米德螺线走法的全区域覆盖路径规划

路径规划是移动机器人实现智能化自主运动的基础,全区域覆盖路径规划是移动机器人路径规划中的一种特殊形式,在生产生活中应用广泛,如智能割草机器人、智能清洁机器人、生命探测机器人等。提出一种以阿基米德螺线为主要行走方式,用直线循环往复的行走方式补充边角区域的路径规划方法。重点研究了覆盖矩形中间区域所用阿基米德螺线行走方式。实验结果表明该方法简单有效,在无障碍的类圆形区域具有较好的适用性。

新的应用于氧和氮的全区域状态方程

建立了一个新的全区域状态方程，将其表示成温度和密度函数的亥姆霍兹自由能形式。新状态方程克服了以前状态方程不能全区域计算热物理性质的缺陷，尤其在临界区的数学困难，它是截至目前唯一能够适应于液相区、气相区、饱和区、临界区的热力性质计算的全区域方程，并将其应用于氧和氮的热力性质呈现．本文给出的氧的状态方程能精确适用于温度低至三相点、温度高达３００Ｋ，密度高达３倍临界密度的宽广范围；氮的状态方程温度高达３５０Ｋ，新方程式不仅能准确呈现温度、密度、压力关系式，而且还能满意地给出其它导出热力性质，诸如比热容和音速，最后，给出了新状态方程与实验数据的比较偏差。

信息化全区域协同救治模式对急性STEMI患者再灌注时间的影响

目的探讨信息化全区域协同救治模式对急性ST段抬高型心肌梗死(ST-segment elevation myocardial infaretion,STEMI)患者再灌注时间的影响。方法 2019年7月始,广州市增城区120急救医疗指挥中心协同广州市增城区人民医院胸痛中心信息化全区域协同救治急性STEMI患者,急诊行直接经皮冠状动脉介入(percutaneous coronary intervention,PCI)治疗。本文回顾性分析2018年1月1日—2020年12月31日,经区120指挥中心调度转运至区人民医院胸痛中心救治并行急诊PCI治疗的急性STEMI患者临床资料,随机抽取信息化全区域协同救治模式之前救治的急性STEMI患者130例(2018年1月1日—2019年6月30日期间)设为对照组,信息化全区域协同救治模式之后救治的急性STEMI患者130例(2019年7月1日—2020年12月31日期间)设为观察组。对2组再灌注时间进行比较分析。结果观察组首次医疗接触至球囊扩张(FMC-to-B)时间、门到球囊(D-to-B)时间均短于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论信息化全区域协同救治模式的应用,可缩短急性STEM患者首次医疗接触至球囊扩张的时间(FMC-to-B)、门到球囊(D-to-B)时间,具有良好的社会效益和经济效益,值得推广。

小麦条锈病跨区域全周期绿色防控技术体系的构建与应用

小麦条锈病是我国小麦生产上一种跨区域流行的重大病害。1949年以来,我国小麦条锈病研究,治理能力明显提升,发病面积、流行程度、流行频率明显降低,但由于条锈菌Puccinia striiformis f.sp.tritici新毒性小种不断产生和气候异常变化等因素的影响,近年来其流行规律和成灾机制出现了新的变化,发生危害加重,严重威胁小麦生产和国家粮食安全。基于“十二五”以来我国在小麦条锈病菌毒性新小种产生、有性生殖、侵染循环和大区流行规律等方面的最新研究成果,作者在学习和实践以往病害治理经验的基础上,坚持长短结合、标本兼治、分区治理、综合防治的指导思想,制定了“以绿色防控为基础,以全周期管理为重点,以跨区域联防联控为保障”的防控策略,提出了精准监测预报、毒性小种变异监测、早期菌源控制、抗病品种合理布局和应急防控等关键技术,集成构建了全国小麦条锈病跨区域全周期绿色防控技术体系,制定了越夏易变区、冬季繁殖区(越冬区)和春季流行区分区防控技术体系。经在小麦条锈病主要流行区大面积试验示范,取得了防控效果85%以上,化学农药用量减少10%以上,小麦单产提高5%以上的成效。2022年-2023年在全国小麦主产区大范围组织推广应用,有效控制了小麦条锈病严重流行势头,全国病害发生面积出现了新低,有效减轻了灾害损失,保障了国家粮食安全。

手术区域全密闭技术在经皮同轴大通道内镜下腰椎融合术治疗退行性腰椎滑脱症中的应用

目的:探讨手术区域全密闭(full surgical area closure technique,FSAC)技术在经皮同轴大通道内镜下腰椎融合术(percutaneous coaxial large-channel endoscopic lumbar interbody fusion,PLE-LIF)治疗退行性腰椎滑脱症中的应用价值。方法:回顾性分析2020年1月~2023年1月因单节段退变性腰椎滑脱症在我院行PLE-LIF的83例患者,其中46例术中采用FSAC技术,纳入FSAC组;37例未采用FSAC技术,纳入N-FSAC组。两组患者性别、年龄、病程及住院时间等一般资料无统计学差异(P>0.05)。两组患者均规律随访1年。记录两组患者手术时间及并发症发生情况。记录两组患者术前1d、术后3d、术后3个月、术后1年的腰痛及下肢痛视觉模拟评分(visual analogue scale,VAS)及术前1d、术后3个月、术后1年的功能障碍指数(Oswestry disability index,ODI)。术后3个月复查腰椎X线片并采用Meyerding分级评估滑脱复位情况,术后1年复查CT并采用Brantigan标准评价两组椎间融合情况。结果:FSAC组手术时间较N-FSAC组更短(118.9±10.6min vs 130.6±16.3min,P<0.05)。两组术后各时间点腰痛和下肢痛VAS评分及ODI均较术前明显下降(P<0.05),两组间同时间点比较均无统计学差异(P>0.05)。N-FSAC组有2例发生下肢麻木,FSAC组无下肢麻木发生;N-FSAC组及FSAC组分别有4例和1例发生神经水肿性疼痛;两组均有1例发生cage移位,两组均无内固定松动、感染及硬膜囊撕裂发生,N-FSAC组术中并发症发生率较FSAC组更高(18.9%vs 4.3%)(P<0.05)。术后1年两组患者的滑脱程度较术前均明显改善(P<0.05),两组间无统计学差异(P>0.05);FSAC组42例椎间融合成功,N-FSAC组34例椎间融合成功,两组间的融合率(91.3%vs 91.9%)及椎间融合分级比较无统计学差异(P>0.05)。结论:采用FSAC技术的PLE-LIF治疗单节段退变性腰椎滑脱症时,能缩短手术时间,提高手术安全性。

区域农业全产业链情报生态系统:内涵、结构、特征及运行机制

区域农业全产业链情报生态系统为区域农业全产业链的有效运转提供农资供应、农技服务、生产全过程监测与保障、农产品市场行情、农产品产销对接等情报服务,是区域农业全产业链生态系统的一个重要的功能子系统。在文献梳理的基础上,对区域农业全产业链情报生态系统的内涵作了界定,分析了由微观系统、中间系统、外层系统、宏观系统等4个子系统构成的区域农业全产业链情报生态系统的嵌套结构,提出了区域农业全产业链情报生态系统是一个具有开放性、区域性、复杂性、共生性与协同演化性等多方面特征的情报生态协同体,并结合安徽皖垦集团案例作了深入分析。最后,解析了区域农业全产业链情报生态系统的全产业链各节点间的协同驱动、外层系统与中间系统间的协同驱动、情报聚合与输送、多维立体驱动和动态演化驱动等五大关键运行机制。

高校科研产出、区域全要素生产率与价值链攀升

作为科技创新体系主力军,高校高质量科研产出不仅能为社会输出高水平人力资本,还能通过科研产出转让等多种途径对制造业企业的技术创新产生积极作用。文章基于2012-2021年沪深A股制造业上市企业财务数据,实证检验高校科研产出、区域全要素生产率与制造业企业价值链攀升间的内在关联。研究表明:区域全要素生产率与制造业企业价值链攀升显著正相关;高校科研产出与制造业企业价值链攀升显著正相关;高校科研产出显著增强区域全要素生产率与制造业企业价值链攀升间的正相关程度。

基于多区域全分布算法的主动配电网动态经济调度方法

由于传统方法在进行主动配电网动态经济调度过程中,没有对目标函数内状态变量存在的越界情况进行处理,主动配电网电压超越上限,从而导致调度效果不佳,因此,提出基于多区域全分布算法的主动配电网动态经济调度方法。利用多区域全分布算法实施机会约束规划,根据规划结果,建立对应的多目标模型,通过罚函数形式对目标函数内状态变量存在的越界情况进行处理,避免主动配电网电压超越上限,使电压在上限之内。根据柴油机发电爬坡方面、线路传输方面、主网与区域配电网最大交互传输功率方面和储能单元方面,通过蒙特卡罗模拟方法对经济调度时的约束条件进行选取,改进传统粒子群算法,并利用改进结果对模型进行求解,从而实现动态性经济调度的目的。仿真实验结果表明,该方法的调度结果是有效、动态的,并且调度精度较高,调度时间较短,适用于主动配电网的光伏与风电等的调度,继续精进后有良好的应用前景。

组建联盟促托管 健全体系强服务--山西省长治市屯留区社会化服务发展概况

山西省长治市屯留区辖10个乡镇街道、209个行政村,耕地72万亩。2017年以来,屯留区以农业生产托管试点项目为抓手,大力培育服务主体,组建农业生产托管服务联盟,不断健全农业社会化服务体系,探索形成了政府搭台、联盟支撑、协会引领、金融助力、保险护航、主体唱戏、群众参与,全区域覆盖、全链条服务、全要素集聚、全方位振兴的农业生产托管“屯留模式”。

基于R-FCN区域全卷积网络的绝缘子红外图像识别研究

红外热成像因其具有非接触性、灵敏性等优点,已被广泛应用于电力设备的带电检测及其诊断中。其中,对设备快速精确地识别定位是电力设备智能诊断的关键。然而利用传统机器算法对电力设备图像进行识别定位,存在泛化能力不强、鲁棒性较差等不足。针对此问题,开展基于R-FCN区域全卷积网络的绝缘子红外图像识别研究。在TensorFlow框架下搭建R-FCN检测模型,并利用迁移学习方法初始化模型权重,以提高训练效果。最后,将所研究算法与Faster-RCNN和SSD模型进行对比。实验表明,R-FCN模型的检测精度为89.2%,检测速度为23 fps,具有较高的精度和速度。该算法为绝缘子的智能诊断奠定坚实基础。

基于改进区域全卷积网络的电网图像自主识别及运行态势感知模型研究

针对基于先验特征的电网图像自主判读机制存在的诸多不足,提出了一种基于改进区域全卷积网络的电网图像自主识别及运行态势感知模型。首先构建电网运行图像特征数据池;然后构建电网运行图像异常特征全息感知机制;最后实现电网运行异常态势精准感知。模型效能分析结果表明,模型可以自主学习辨识换流站运行图像异常特征知识,换流站运行图像异常自主识别均值准确率达93.27%,换流站运行异常态势感知均值有效率达96.65%,为电网一线运维工作者提供了良好辅助。