一类含Hardy-Leray势的分数阶p-Laplacian方程解的单调性和对称性

本文研究在有界域和无界域上含Hardy-Leray势的分数阶p-Laplacian方程,运用移动平面法,得到该方程正解的单调性和对称性,并将带Hardy-Leray势的分数阶方程解的对称性结果推广到更一般的分数阶p-Laplacian方程.

改进A^(*)算法和人工势场法的路径规划

A^(*)算法存在折线路径多和搜索节点多的问题,人工势场(artificial potential field,APF)法存在局部最优和不可到达的问题,针对两种算法存在的问题进行了研究。利用欧氏距离与投影距离提出一种新的混合式启发函数,依据该函数对A^(*)算法的流程进行改进,减少A^(*)算法的搜索节点,提高搜索效率。利用新A^(*)算法生成的最优节点作为APF算法的局部目标点,辅助机器人摆脱局部最优点;通过加入机器人和目标点的位置关系改进势场函数,修改斥力的增益,优化斥力的生成方向。在改进的基础上将两种算法融合提出一种新的算法,利用APF法的势场函数引导A^(*)算法的搜索。从路径长度、避障效果、迭代次数对改进算法进行对比分析,仿真结果表明,提出的改进算法搜索效率高,实现避障的同时保证计算的路径最优。

基于改进人工势场法的AUV全局路径规划

目的为了解决AUV(autonomous underwater vehicle)在传统人工势场法路径规划过程中存在的碰撞、目标不可达和局部极小值等问题,方法提出一种基于改进人工势场法(improved artificial potential field,IAPF)的AUV全局路径规划算法。首先为解决引力过大导致的碰撞问题,引入作用阈限制目标点的吸引力;然后在斥力场添加距离修正因子修正斥力函数,防止目标点离障碍物过近时,由于斥力大于引力引起目标不可达现象,同时考虑到障碍物大小的不等性会影响斥力的作用范围,对障碍物的最小安全距离进行修改;最后在此基础上添加外力,利用外力和势场力的共同作用使AUV沿切线方向行驶,从而摆脱局部极小点或陷阱区域。结果仿真实验结果表明,本文算法能够规划出一条最优路径,与同类算法相比,本文算法运行时间短,成功率高。结论本文提出的基于改进人工势场法的AUV全局路径规划算法,通过引入作用阈、距离修正因子、最小安全距离修正以及外力作用,有效解决了传统人工势场法在AUV路径规划中存在的碰撞、目标不可达和局部极小值等问题。

基于“承制从势”思想探讨中医药治疗新型冠状病毒感染的中医机理

“承制从势”思想源于“亢害承制”理论,认为机体与生俱来的“承制自稳”功能是消除“亢害之乱”的决定性力量,医疗干预当遵循“从其势,助其力”原则。新型冠状病毒(新冠病毒)感染的本化病邪为具有湿毒属性的疫戾之气,多挟寒、热、燥、风等兼化病邪,治疗当“分期分型,辨证论治,宗法温病,承制从势”。直接助力宜扶正祛邪,顺从制势,旨在增强承制自稳功能并直接清除体内新冠病毒,主要治法为宣肺祛湿败毒;间接助力宜对症打援,截断病势,重视基础病治疗,意在为承制自稳功能清除体内新冠病毒创造良好生态环境,主要治法为健脾散寒通腑。痰瘀闭肺是由重转危、由闭转脱的关键病理机转,须在“承制从势”思想指导下,综合运用直接助力与间接助力的各种治疗方法。

改进人工势场算法的路径规划

人工势场法是一种适用于局部路径规划的算法,针对人工势场法存在的目标不可达、局部极小值等固有缺陷,提出了一种改进后的人工势场法。首先针对目标不可达问题,将引力影响因子添加到斥力场的生成中,改进斥力场函数,从而避免引力与斥力合力为零的情况。针对局部极小值问题,通过设立虚拟目标点来引入额外外力,打破机器人的平衡问题。通过与其他算法的对比实验,仿真结果显示,改进人工势场法规划的路径长度和消耗时间都更短,稳定性更强。

借势赋能:消除贫困的社会工程的中国之治——以云南省怒江州兰坪县的易地扶贫搬迁工程为例

易地扶贫搬迁是脱贫攻坚的“头号工程”和“标志性工程”,也是难度最大、投入最多的专项扶贫工程,而基层政府是国家易地扶贫搬迁工程的具体执行者,其所掌握的治理资源、所具备的治理能力等都是整个官僚系统中最薄弱的。基层干部“弱位”何以生“巧能”便成为这样一个大型社会工程何以成功的一个重要命题。通过对云南省怒江州兰坪县的实地调研发现,基层干部通过“借势赋能”,在消除贫困的社会工程实践中将制度优势有效地转化为治理效能,从而为世界人类减贫事业贡献了中国方案。

基于节点碳势需求响应的电力系统双层优化调度

为实现电力系统低碳排放、助力经济提升,在建立碳势引导多元柔性负荷模型的基础上,提出一种基于节点碳势需求响应的双层优化调度策略。首先,利用比例共享原则追踪碳排放流,搭建碳排放流模型,从时空维度感知各节点的碳势变化规律。其次,将碳流分析纳入负荷侧需求响应机制中,利用节点碳势建立负荷聚合商需求响应碳排放模型,并厘清不同碳势强度下负荷聚合商调度差异,构建基于节点碳势需求响应的电力系统双层优化调度模型。模型上层为电网运营商最优经济调度,模型下层为负荷聚合商需求响应经济调度。最后,以改进IEEE 30节点系统为例,验证了所提方法的有效性。

不同代花粉饲料对蜂群采食量、群势及工蜂生理指标的影响

文章旨在研究不同代花粉饲料对蜂群采食量、群势及工蜂生理指标的影响。试验将16群蜂王繁殖力和工蜂数量相近的中华蜜蜂随机分为4组,每组4群。各组蜂群分别采用茶花粉(T0组)、玉米蛋白粉(T1组)、菜籽饼(T2组)、啤酒酵母(T3组)作为饲料原料。试验从春季繁殖期开始,共计60 d。结果表明:(1)4组蜂群的总采食量分别为1671.84、1972.84、1428.63、2298.47 g。其中,与T0组相比,T1组、T3组蜂群的总采食量显著提高了18.00%、37.48%(P<0.05)。(2)试验第20天,T3组蜂群群势显著高于T0组、T1组、T2组(P<0.05);试验第40天,T3组蜂群群势显著高于T0组、T2组(P<0.05);试验第60天,T1组、T3组蜂群群势显著高于T0组、T2组(P<0.05)。(3)4组蜂群工蜂初重分别为0.11、0.12、0.09、0.11 g。其中,与T2组相比,T0组、T1组、T3组工蜂初重显著提高了22.22%、33.33%、22.22%(P<0.05)。T1组成年工蜂头部蛋白质含量显著高于T0组和T2组(P<0.05)。由此可见,用玉米蛋白粉、啤酒酵母作为饲料原料,能增加蜂群采食量,促进蜂群群势增长,改善工蜂生理指标;用菜籽饼作为饲料原料会降低工蜂初重。

基于改进人工势场算法的煤矿井下机器人路径规划

路径规划是煤矿机器人在煤矿井下狭小巷道空间中应用亟待解决的关键技术之一。针对传统人工势场(APF)算法在狭小巷道环境中规划出的路径可能离巷道边界过近,以及在障碍物附近易出现目标不可达和路径振荡等问题,提出了一种基于改进APF算法的煤矿机器人路径规划方法。参考《煤矿安全规程》有关规定建立了巷道两帮边界势场,将机器人行驶路径尽量规划在巷道中间,以提高机器人行驶安全性;在障碍物斥力势场中引入调节因子,以解决目标不可达问题;引入转角限制系数以平滑规划出的路径,减少振荡,提高规划效率,保证规划路径的安全性。仿真结果表明:当目标点离障碍物很近时,改进APF算法可成功规划出能够抵达目标点的路径;改进APF算法规划周期数较传统算法平均减少了14.48%,转向角度变化累计值平均减少了87.41%,曲率绝对值之和平均减少了78.09%,表明改进APF算法规划的路径更加平滑,路径长度更短,规划效率和安全性更高。

改进人工势场引导的双向扩展随机树路径规划算法

针对地面移动机器人在复杂环境之下要求规划路径实时性强、路线平滑度高、避障精确完备等需求,在快速扩展随机树算法(RRT)的基础之上,提出一种由改进人工势场法(APF)引导的双向扩展随机树算法(APF-Bi-RRT^(*))。首先,在每次迭代的过程之中两棵随机树同时分别从起始点和目标点进行扩展,以加快算法收敛速度;其次,在算法随机树生长方向上,引入目标偏置策略来优化随机子节点的选取,并在随机树和障碍物中加入人工势场分量,限制路径方向选择的随机性,改进算法克服引力和斥力过大导致陷入局部最优值或目标不可达的问题;最后,在形成锯齿型规划路径之上应用一种采样优化和关键节点平滑策略,进一步缩短和平滑原路径的总距离。对比实验结果证明,该算法既克服了传统随机树算法的节点盲目扩展的问题,又兼顾了生成路径的效率和平滑性,与目标偏置RRT算法相比,在规划路径长度上减少了9.7%左右,在运行时间上缩短了65.3%左右,在算法迭代次数上减少了78.2%左右。

“势中见理”--宋代交椅的风雅变迁

目的站在宋代设计思维方式的研究角度,以理势思想中的“势中见理”关系为研究脉络,对宋代交椅形制的变迁进行了深入分析,旨在揭示宋代社会、文化、艺术的发展轨迹,探索传统思想下的宋代美学设计思维。同时为家具史研究、艺术史研究和文化遗产保护提供有益的参考和借鉴。方法采用历史文献研究、文化分析和比较研究的方法,一方面,梳理了宋代交椅的演变过程及发展趋势,以交椅的式样、造型、风格、构件为切入点,对宋代交椅形制进行了详尽研究;另一方面,从坐姿、礼制、架势、工巧的角度分析了交椅在使用、等级、表现、技法上所呈现的变迁之“势”。结论在文人士大夫自主意识较强的时代氛围下,统治阶级的观念、文人阶层的审美、市民群众的实用、梓人群体的技艺,四者结合构成了宋代交椅“经世致用”“托物言志”“道本器末”“尚巧达善”的审美造物思维方式。

一种融合注意力机制与3D双流卷积网络的动态头势识别方法

头势能够传递丰富的情绪和意图信息,属于重要的人机交互方式之一。然而,目前基于穿戴式传感器的头势识别方法虽然具有较高的识别率,但缺乏经济性和便捷性,而基于机器视觉的方法普遍存在准确率低、泛化性差、算力成本较高的问题,因此目前的头势识别方法仍难以部署于移动机器人。针对以上问题,提出了一种融合注意力机制与3D双流卷积的动态头势识别方法。该方法从动态头势视频帧中提取RGB信号和光流特征,在注意力机制的启发下,从通道域和空间域进行动作特征提取和增强,从而对关键特征进行准确提取,然后对特征进行融合与分类。实验结果表明,所提方法能够有效提取头势中关键的通道域和空间域信息,可显著提高头势识别的准确率及泛化能力,可在有限算力下实现较高的准确率与实时性。其后,将所提方法应用于助老机器人,在实际示范应用中进行了验证,结果表明本方法适于移动机器人等算力受限的移动机载计算平台。

大型活动踩踏事故“态-势”情景构建与组合推演方法

为解决大型活动踩踏事故形成过程情景描述困难,决策者对大型活动踩踏事故情景演化不易掌握等问题,提出大型活动踩踏事故“态-势”情景构建与组合推演方法。首先,从影响大型活动形成的人、场地、管理、环境4因素提取大型活动踩踏事故情景要素,建立对大型活动研究的“态”“势”形式化表达方法;其次,基于马尔可夫模型,给出情景“态-势”转化的推演描述与计算方法;最后,以上海外滩事故为例进行实证分析。结果表明:提出的大型活动踩踏事故“态-势”情景构建与推演方法,能够提供情景结构化表达的统一方式和突发事件情景之间演化进程的重构还原。实证分析结果显示,推演结果与外滩事故实际发展过程基本一致,证明所提方法具有一定的科学性和有效性。

利用同异联系势分析法综合评价豫谷36、豫谷37和豫谷42

利用同异联系势分析方法,对2020~2021年国家华北夏谷区组谷子品种区域试验品种进行了分析,并对豫谷36、豫谷37和豫谷42进行分析评价,以期对谷子育种和生产有所帮助。

从熵增原理到势增原理——开放系统有序演化的信息作用机制

在“势即信息即负熵即有序=差别×联系”逻辑推演的基础上,势增原理提出复杂开放系统遵循的是“差别促进联系,联系扩大差别”的信息作用机制,并进一步延伸出三大定律:其一,势的运行机制定律,即差别促进联系,联系扩大差别,因此势趋不变;其二,势的演变定律,即随着势的不断增强,并在某个临界点系统会发生非平衡相变和非线性分岔,产生了不同层次上的创新发展与风险;其三,势的对称与破缺定律,即势在一定层次上增长,元素之间的差别越来越大,联系越来越紧,最后达到相反相成的“对称”状态,系统再往上发展,低层次的对称必然要发生破缺,发生突现与分层,最终才能达到高层次的“对称”状态。势增原理不仅解答了复杂系统运行的规律,而且揭示了社会进步、组织发展、人才成长等系统有序演化的动力学本质,为我们把握“时”与“势”对抗熵增提供了启示:顺势夺势,在变革中把握历史大势;积势蓄势,在开放中积累信息潜势;谋势成势,在势增中转化信息显势。

基于人工势场算法改进的AGV自主避障路径规划算法及其应用

为解决AGV在瓦楞纸包装车间运行中难于从起始到目标位置寻求最优且避障的路径难题,提出了一种基于人工势场算法改进的自主避障路径规划算法。首先,将目的地与AGV的相对距离加入斥力函数中,对引力函数建立梯度,以解决目的地与障碍物较近导致的目标不可达问题;其次,在局部极小值附近增加虚拟障碍物以助力AGV逃离局部极小值区域;最后,借助二阶贝塞尔曲线对搜索到的路径实施平滑处理,确保AGV的路径可行性。仿真实验表明,改进后的人工势场算法应用于包装车间环境下AGV避障路径规划是可行且高效的。

滩势转移法在澜沧江急浅滩整治中的应用

急浅滩是山区河流常见的滩险类型,常规整治方法难以奏效,为此提出滩势转移的整治方法。该方法将原急滩滩势转移为新滩,形成缓流区等供船舶上行的滩段,旨在整体达到通航条件。应用河工模型试验研究手段,以澜沧江曼厅大沙坝河段的无名洲急浅滩为例,分析滩险特性和成因,指出扩大泄水断面法等常规整治方法难以整治的根由,阐明滩势转移法的基本思路、工程布置以及整治效果的分析方法,得出滩势转移法的适用条件和范围。滩势转移法适用于滩间关联性较强、常规整治方法影响大的滩群整治中,原滩整治后消滩指数X_(F)不宜过低,以0.8~1.0为宜;新滩需要较强的束水作用,但形成的急滩碍航区不能过宽,需留有上滩适航区。

改进势场蚁群算法优化路径自动规划

针对势场与蚁群联合的自主路径规划存在局部最优解、初始路径选择随机导致效率不高及环境适应性差等问题,提出了基于自适应域和参数自适应设置的改进算法。算法首先基于自适应域改进势场目标不可达问题,并过滤震荡点以平滑路径;其次,通过状态转移函数和信息素更新等相关参数的自适应设置,提高算法在收敛效率和搜索能力上的平衡性,进而提高对障碍环境的适应性。实验结果表明,所提算法能够有效避免局部最优、目标不可达和复杂环境的适应性问题,在路径长度和效率上优于实验采用的已有算法,从而验证了算法的有效性。

基于粒子群优化-人工势场的多AUV拦截技术研究

在复杂多变的水下环境中,针对港口等环境下的运动入侵目标的拦截问题,提出了一种新的多自主水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)拦截算法——预测规划拦截法。首先,通过AUV和入侵目标的运动轨迹,依据拦截点思想快速简单地确定拦截位置,对三维环境下拦截点难以计算的问题采用粒子群优化算法选择最优拦截点,有效降低拦截距离。其次,利用人工势场法规划每个AUV在海流环境下的拦截路径。当目标物被环境中任意一个AUV拦截时,则认为拦截成功。仿真结果表明,在存在海流、障碍物的不同水下环境中,预测规划拦截法的拦截效率较传统的跟踪拦截法有较大的提升。

基于不同变系数和势场的分数系统中二次相位调控厄米-高斯光束动力学

本文基于带有不同变系数和势的分数薛定谔方程,研究了二次相位调制(QPM)下厄米-高斯光束的演化特性.在自由空间中,光束聚焦位置随着正QPM系数的增加或莱维指数的减小而变大.QPM为负时,光束聚焦消失.在余弦调制和QPM共同作用下,光束的传输不再遵循余弦规律振荡,而是表现出一大一小的呼吸结构,其演化周期会随调制频率的增加而降低.引入线性调制时,分裂光束的运动轨迹呈现抛物线状.在线性调制和QPM共同影响下,光束呈现出聚焦或聚焦消失的特性.当考虑幂函数调制和正QPM共同影响时,在莱维指数较小时,光束在一定传输距离内保持不失真的直线传输.当线性势作用时,光束的分裂随着线性系数的增加而逐渐消失,最终呈现周期性演化.在加入QPM后,光束会得到明显放大.另外,光束演化周期与线性系数成反比,横向振幅随着莱维指数的增加而变大.当抛物势和QPM共同作用时,光束会呈现出自动聚焦,散焦效应,聚焦频率会随着莱维指数和抛物系数的增加而变大.这些特性在光学操纵,光学聚焦等领域具有潜在的应用价值.