基于四叉树扇形层值聚类的无人船障碍物检测

为了实现无人船自主导航过程中对障碍物的精确检测,提出了一种基于四叉树扇形层值聚类的无人船障碍物检测方法。首先基于四叉树扇形划分进行障碍物点云数据的检索,并剔除扇形象限内不可信数据;然后利用所获得的四叉树层值来求取全局密度距离,进而获得层值阈值,以此来对不规则多线形障碍物特征进行检测;最后通过建立数据点之间的空间拓扑关系来求取参考距离,并以参考距离为基准对障碍物点云数据进行聚类判定,提高聚类分割准确性。多线形障碍物特征识别性能测试及水面无人船障碍物检测实验结果表明,相较于其他密度聚类算法,在正检率、误检率和漏检率性能指标方面,多线形障碍物特征识别性能测试中,所提算法分别平均下降了9.86%、5.04%、3.10%,水面无人船障碍物检测中,所提算法分别平均下降了10.50%、6.97%、2.95%。

表面掺杂改性生物质活性炭在超级电容器中的应用

活性炭作为超级电容器电极材料,具有许多优点,但也存在能量密度低、比电容不足的缺点。介绍了双电层电容器和赝电容电容器的储能原理以及生物质活性炭的制备工艺,综述了近年来表面掺杂N、S、O、P和金属氧化物改性生物质活性炭电极材料在超级电容器中的应用,指出了存在的问题及未来研究方向。

基于递归免疫网络在线辨识的AUV三维轨迹跟踪控制

为了提高海流、海浪、水下噪声等扰动下的AUV三维轨迹跟踪精度,提出基于递归免疫网络在线辨识的PID自整定轨迹跟踪控制器(PID-RINN)。首先建立AUV的运动学模型,并将其深度距离、首向角和俯仰角作为控制变量,设计了基于神经网络在线辨识的PID控制器;然后借鉴生物免疫系统的信息处理机制构建了递归免疫网络;接着将水下机器人在水平面上距预瞄路径点的侧向距离定义为疫苗,并联合细胞隐层输出接种到递归免疫网络的突触隐层;最后基于梯度法实现了递归免疫网络辨识下的PID控制器在线自整定。测试结果表明,与PID、PID_GA、PID_RBF相比,文中轨迹跟踪控制的平均和最大位置误差分别平均减少31.91%和25.81%,平均和最大首向角误差分别平均减少32.54%和25.27%,以及平均和最大俯仰角误差分别平均减少61.93%和61.26%,从而验证了文中递归免疫网络在线辨识的AUV三维轨迹跟踪具有高控制精度,以及强扰动抑制优点。

基于众创生态视角的大学生创新创业环境建设研究

在国家创新驱动发展背景下,从生态学角度对创新创业的环境建设进行系统分析,以"人—环境—创新教育"的观点,把大学生作为生态进化的驱动力量,驱动各个创新要素的流动,带动创新创业服务环境的进化升级,在教育生态环境中培养、塑造学生的创新创业能力。在"大众创业,万众创新"新政策驱动下,高校应该充分发挥培养创新型人才的土壤作用,引入开放办学理念,积极利用政产学研资源,构建动态的有机生态链条,形成多元化的教育场景。创新创业生态环境的建设要确立创新个体的主体地位,要注重学生的教育体验。在由小生态构成的大生态循环环境中,学生的情感体验、兴趣、经验、判断力、实践性在环境中都能得到满足,这些情感体验成为创新驱动力量的来源。大学生主动实践活动促进资源的融合增长,增加整个系统的能量,保持系统的活力和演化。在这个循环系统中,个体成为教育生态环境的受益者,环境资源也随着主体增长而提高。在教育生态环境的不断进化中,大学生创新创业意识、能力不断提高,最终形成服务于国家战略的内在动力。

新时期推动张家港高校带动型政产学研协同创新路径研究

高校带动型政产学研协同创新是侧重政府机构参与的同时又强调以高校为中心的一种政产学研协同创新模式。论文旨在阐述高校引领新型政产学研协同创新模式内涵及不足的同时,结合张家港自身产业结构特点,突出高校的带动作用,通过多方的协调配合,充分发挥高校资源优势,推动张家港政、产、学、研以及其他主体之间的深度融合,提出优化张家港高校带动型政产学研协同创新路径,推动地方产业界技术创新与转型升级。

弯管成型截面畸变的有限元分析

针对弯管成型截面畸变的问题,基于ABAQUS有限元分析软件,建立了21-6-9高强度不锈钢管弯曲的有限元模型。研究了相对弯曲半径、相对壁厚、弹性模量、屈服强度关于弯管成型截面畸变的显著性规律及经验公式。研究结果表明,根据正交试验设计判断出,显著性强弱为相对弯曲半径>相对壁厚>屈服强度>弹性模量;为降低弯管成型截面畸变率,可以选用相对弯曲半径较大的工艺组合;根据回归分析结果,得出成型参数关于弯管成型截面畸变率的经验公式,并校核验证了大概适用范围,该公式可以预测非大半径弯管成型截面畸变的情况,完善后可应用于实际生产。

基于深度学习方法的海上舰船目标检测

为了提高海上无人艇的舰船目标检测精度和速率,本文基于深度学习方法,利用卷积神经网络、区域建议网络及Fast R-CNN检测框架构建了舰船检测系统。该系统通过共享的卷积神经网络提取特征;通过区域建议网络生成候选区域;通过Fast R-CNN框架实现目标检测识别,从而实现端到端的舰船目标检测。实验结果表明,相比于传统机器学习目标检测算法,该舰船检测系统在检测精度及检测速率上均有大幅提高,达到83.79%的准确率及0.05 s/帧的检测速率。本文的舰船检测系统在检测精度及速率上均表现优异,满足了水面无人艇的工作要求。

联合迁移学习和自适应学习率的苹果成熟度识别

针对目前用于苹果成熟度识别的卷积神经网络存在训练时间长,训练样本多的不足,提出了联合迁移学习和自适应学习率的识别方法。首先,选用结构较小的VGG-F模型作为预训练模型;然后在VGG-F模型的训练过程中融入局部响应归一化的数据预处理、以函数损失为依据的学习率自适应调整和优选动量值的三种训练策略;最后将已构建的图像样本用于调整后的模型进行重训练和测试。实验结果表明,相比于基本VGG-F模型、具有深层结构的VGG-16和VGG-19模型,文中提出的模型将平均识别准确率分别提高7.5%、6.33%和4.5%,且重训练时间远少于其他三种模型,从而验证了文中方法在解决苹果成熟度识别问题时具有训练成本低和识别准确率高的优势。

基于自适应反演滑模的全向AGV运动控制

为了提高全向自动导引车(Automatic Guide Vehicle,AGV)的运动控制精度,提出了一种基于自适应反演滑模的全向AGV运动控制算法。首先建立了基于麦克纳姆轮的全向AGV运动学及动力学模型;然后设计了反演滑模全向AGV控制律;接着在此基础上引入了自适应控制律,设计出基于自适应反演滑模的全向AGV控制律,并证明了其稳定性。在施加复杂干扰的情况下,多种路径下的轨迹跟踪仿真表明,与PID算法、反演滑模算法和模糊自适应滑模算法相比,文中运动控制算法的轨迹跟踪误差最小,验证了算法的有效性和优越性。而圆形轨迹跟踪性能分析表明,文中运动控制算法的跟踪误差不仅小而且输出抖动大幅减弱,从而进一步验证了文中控制律的有效性。

非线性等转化率法木质炭和烟煤共气化动力学

为研究木质生物炭和烟煤CO2共气化反应动力学规律,将木质炭和神华烟煤以不同比例进行掺混,采用非等温热重分析法对木质炭、烟煤及混合试样进行热重分析,并采用非线性等转化率积分法和Flynn-Wall-Ozawa法(简称FWO法)对木质炭和烟煤共气化过程进行动力学分析。研究结果表明:木质炭呈多孔蜂窝状结构,气隙发达且排列有序,而烟煤为光滑致密的少孔或无孔结构,添加木质炭可改善烟煤的微观结构。在木质炭与烟煤共气化过程中,由于烟煤的存在,其转化率曲线在700—1100K区间发生弯曲上扬,故以约973K(700℃)为分界点,将木质炭与烟煤共气化过程分为低温的热解段和高温的碳气化段。随着木质炭添加量的增加,热解段反应速率下降,而碳气化段反应速率明显增加,使整个气化过程反应速率增大,气化时间缩短。用非线性等转化率积分法和FWO法计算得到木质炭气化的平均表观活化能值为123.383kJ/mol和133.857kJ/mol,烟煤气化平均表观活化能值为265.890kJ/mol和269.902kJ/mol。随烟煤添加量的增加,气化反应的表观活化能平均值呈明显增加趋势。

考虑关节柔性的机器人动力学分析与仿真

针对考虑关节柔性的机器人系统,采用假设模态法对柔性梁变形场进行离散,运用拉格朗日方程,在计入柔性梁横向弯曲变形引起的轴向缩短的情况下,推导得到柔性机器人动力学方程,并编制动力学仿真软件。通过仿真算例对系统的动力特性进行研究。研究中考虑了两种情况:重力作用下系统的动力特性研究和恒定角速度转动下系统的动力特性研究。结果表明:重力作用下系统的运动符合实际情况,说明程序的正确性;恒定角速度下,随着角速度的增加,柔性关节的作用将不可忽略。

室外巡检机器人的磁导航系统设计及实现

为了提高室外巡检机器人的导航精度和稳定性,基于磁钉磁场分布特性,设计了一种新的磁导航系统.首先根据巡检机器人室外磁导航需求,确定了磁钉材料、形状、尺寸及其排布方案;接着针对磁钉磁场强度设计了磁钉检测装置;然后对检测装置输出信号进行消抖滤波,并根据磁钉磁场分布构建了磁场比值函数,以及机器人相对于磁钉的横向偏差函数;最后以横向偏差为变量设计出巡检机器人磁导航的可变参数PID控制器.3种路径环境下的实验测试结果表明:与定常PID控制相比,基于可变参数PID控制的机器人横向偏差平均减少76.8%,轨迹标准差平均提高69.8%,且无脱离路径现象,说明机器人磁钉导航的准确性和稳定性,进而验证了所设计磁钉检测装置以及导航控制算法的有效性.

联合中间层的深度卷积神经网络模型

针对当前卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型通常将网络最后一层的输出作为特征表示,未能充分利用网络中间层的不足,提出了一种联合中间层的CNN模型(Intermediate Layers Connected-CNN,ILC-CNN)。该模型以AlexNet为基础,首先联合前、中、末端卷积层,通过深度连接方式连接;接着通过池化层、全连接层等操作得到描述图像的特征向量;通过辅助分类器训练方式保证了中间层特征的有效性,使模型得以成功训练。测试结果表明,该模型在图像分类与识别任务中效果显著,其提取的特征更具辨识度,具有比其他模型更高的识别精度。

材料专业应用型人才培养模式的改革与实践研究

在我国高等学校中,绝大多数综合性大学和理工类院校都将材料学科作为自己的重点学科来发展,并且将重点放在新材料的研发等前沿学术研究工作。然而对于江苏科技大学张家港校区、苏州理工学院这一类学校,办学方向不同于学术型大学,而是直接为本地的行业和企业服务,学以致用,为地方企事业单位提供应用型人才,促进本地区社会经济发展。因此有必要探索和改革适用于该校培养目标下的材料专业应用型人才培养机制与模式。针对直接为地方企业服务类大学材料成型专业学生,从企业调研确定对口企业对应用型人才需求指标,适当调整课程体系安排,加强课程设计和实用技能培训,以及与企业建立合作平台,探索3+1培养模式等方面,分析了材料专业应用型人才培养模式与机制的实现途径。

基于精英集聚效应的实数编码小世界优化算法

为了提高小世界算法的高维模型优化性能和降低算法的编码复杂性,提出了一种基于精英集聚效应的自适应实数编码小世界优化算法。该算法借鉴小世界现象进行网络空间搜索,包括随机长连接和局部短连接。为了提高优化性能,首先基于精英集聚效应在长连接中加入分级个体吸引策略;然后根据节点优化优劣在短连接中进行搜索次数及邻域大小的自适应调整。为了降低编码复杂性采用了实数编码。最后通过Markov链理论证明了算法的收敛性。数值测试结果表明,与禁忌遗传算法、基本小世界算法以及禁忌小世界算法相比,该算法在相对误差方面平均降低了30.3%,在收敛速度和稳定性方面分别平均提高了18.2%和13.8%,从而验证了算法的有效性。

垂直循环式立体车库的设计

随着我国科技的进步以及社会经济的快速发展,我国汽车数量也正在迅速增加。但与此同时,停车难问题越来越严重,为了使城市空间得到充分利用,针对停车难问题设计了一种垂直循环式立体车库。该立体车库由驱动系统、机架系统、载车系统、传动系统、控制系统、安全系统组成。其主要运行过程是电机由减速器减速后输入到传动机构,从而带动装有载车板的驱动链进行运转,通过控制系统智能控制以实现低功耗存取车。该设计具有快速组装的灵活性,同时容纳13-30辆汽车,具有高效、安全、稳定以及空间利用率大等优点。

材料学科拔尖创新型研究生培养的途径与措施

本文综述了国内外研究生拔尖创新型人才培养的现状和加强材料学科拔尖创新型研究生培养的必要性,结合江苏科技大学材料学科研究生培养的特点提出了加强材料学科拔尖创新型研究生培养的基本途径和具体措施,主要包括课程体系建设、综合实验平台建设、企业研究生工作站建设、导师指导研究生形式多样化、学术交流、优秀研究生论文培育计划和创新型研究生导师队伍建设。

加强青年研究生导师队伍建设对研究生创新培养的意义

该文结合目前研究生扩招后新校区研究生导师以青年教师为主的情况,阐述从加强青年教师上岗培训和进修,积极开展科研项目申请,与地方企业建立良好合作关系等方面提高研究生导师队伍建设水平对研究生创新培养工作的意义。

卧式筛网沉降离心机的螺旋输送器结构优化及分析

为了提高卧式筛网沉降离心机螺旋输送器的强度和分离性能,基于ANSYS Workbench对螺旋输送器结构进行了优化和分析。首先对卧式筛网沉降离心机的螺旋输送器进行设计和建模;然后以螺旋输送器的叶片导程和厚度作为优化对象,基于ANSYS Workbench软件对螺旋输送器结构进行了优化;最后对所优化螺旋输送器进行了强度、变形和振动的校核分析。数值测试结果表明:当螺旋输送器导程为130 mm、螺旋叶片厚度为8.5 mm时,其应力强度和变形综合较小。数值校核表明:优化后输送器模型的最大应力为61.1 MPa,远小于材料需用应力;一阶固有频率处临界转速为9 482.4 r/min,远大于工作转速,都满足工作要求。

白介素调节的多机器人队形免疫网络控制算法

为了提高多机器人队形控制精度和效率,尤其是偏离预定轨道时的纠正能力,提出一种白介素调节的多机器人队形免疫网络控制算法。将机器人的速度和期望队形重心分别作为抗体和抗原,借鉴Jerne的独特型免疫网络假设,通过抗体和抗原的刺激和抑制来构建队形控制免疫协作网络;在白介素免疫调节机理启发下,定义白介素调节因子来解决机器人轨道偏离时的纠正难题;通过抗体激励值自适应选择速度完成队形控制。4种不同环境下的数值测试表明,与其他算法相比,白介素免疫网络算法不仅能够形成规定队形,而且队形形成所需时间平均减少73%,平均位移减少60%,且平均偏差角度逼近于0。仿真平台下的干扰测试结果也进一步验证了该算法的有效性和优越性。