持续开展交通秩序整治 让“秩序之花”盛开绽放

<正>安徽省淮南市公安局交警支队针对"行车堵、停车难、秩序乱"等顽疾沉疴,持续开展交通秩序专项整治,努力营造安全、有序、畅通的交通环境,让"秩序之花"在城区各处盛开绽放。     

车身CAN总线网络数据传输效率优化算法的研究

针对CAN总线系统,定义了数据传输效率,分析了影响CAN网络数据传输效率的主要因素;通过计算比较,总结出3种可以有效提高CAN网络数据传输效率的方法,将它们结合起来,形成可有效利用CAN网络传输资源的CAN总线网络数据传输效率综合优化法.以典型车身CAN网络控制系统为例,运用该综合优化法进行了改进设计.结果表明利用该设计方法可以明显提高车身CAN网络的数据传输效率.     

综合电力舰船能量动态优先管理技术

综合电力系统从常规电力推进船舶的电力系统中发展而来,电能协调管理是其重要组成部分.结合常规工程船对综合电力系统进行分析,提出了对电能协调管理的动态优先管理策略,最后对电能协调管理的发展进行了说明.     

基于速度障碍法和动态窗口法的无人水面艇动态避障

  目的  旨在研究密集障碍物海况下无人艇的自主避障问题。  方法  为此,提出一种基于模糊推理的改进型双窗口动态窗口法（DWA）避障算法,即在常规速度窗口的基础上设计基于艇载传感器的感知窗口,构成双窗口模型以进一步优化约束速度空间,然后根据障碍物的分布,动态调整评价函数权值。  结果  仿真实验结果显示,相比原始DWA算法,改进算法在未知密集障碍物海况下规划的路径更加合理、光滑,可避免无人艇从密集障碍物群外绕行,同时确保了避障航行安全性,迭代次数和运行时间可缩短20%以上。  结论  研究成果对无人艇自主避障技术发展具有较为明显的科学价值和实际意义。     

基于神经网络稳定自适应的欠驱动水面船舶编队控制方法

考虑具有不确定动态和外界环境干扰的欠驱动水面船舶编队控制问题, 提出一种基于领导/跟随和目标跟踪机制的神经网络稳定自适应控制方法。基于目标跟踪误差设计了运动学跟踪控制器, 推导出跟踪误差的动力学方程, 并利用自适应神经网络估计动力学方程中的不确定项, 构造了神经网络稳定自适应动力学跟踪控制器。应用Lyapunov稳定性理论和串接系统稳定性定理设计了船舶控制器, 并计算了自适应律, 在线调整神经网络权值, 保证编队控制闭环系统跟踪误差一致最终有界。以3艘船舶组成的编队为例, 对控制方法进行了仿真验证。在曲率半径为3倍船长的圆形跟踪路径上, 转向角误差小于15°, 队形跟踪误差的F-范数小于1m;在直线跟踪路径上, 转向角误差小于1°, 队形跟踪误差F-范数小于0.1m。     

船舶电站冗余系统可靠性建模与分析

为解决船舶电站冗余系统的可靠性计算问题,从船舶电站冗余系统主要冗余方式的基本模型出发,提出了基于马尔柯夫过程的船舶电站冗余系统可靠性分析方法,建立了船舶电站冗余系统的可靠性数学模型,从而推导出船舶电站冗余系统的可靠度与平均无故障工作时间,为船舶电站冗余设计提供重要理论依据。所述基本思想及结论不但适用于船舶电站冗余系统,对其它形式的电站系统也有参考价值。     

以高校为基点建立校园与商区相互对流辐射的同城电商模式探究

以高校为基点出发,拓展微商圈市场与精细化服务体系,引入逆向电商思维,从原本的网络让世界变小转变为微商圈做大,突破地球村概念引入城市网体系,将服务感受放在第一位的同城电商概念是对电商传统概念的尝试和突破。专注于微商圈的细致服务,同时保持网络便捷性。     

复杂扰动下水下机器人的轨迹精确跟踪控制

[目的]针对外界复杂干扰下水下机器人三维轨迹精确跟踪控制的问题,提出一种基于有限时间扰动观测器的非奇异终端滑模控制方法.[方法]设计非奇异终端滑模轨迹跟踪控制器,保证跟踪误差在有限时间内精确收敛到零.在外界多维度时变干扰下,设计有限时间扰动观测器,提高系统的抗干扰能力.[结果]利用Lyapunov函数证明所设计控制策略...     

改进型BINN算法应用在无人船优先区域覆盖路径规划的研究

对于无人船在复杂海域执行的全区域覆盖任务,用原生物激励神经网络算法规划的路径欠佳,为此提出以下改进措施:为解决两个方向上的活性值相同而导致下一位置决策困难的问题,提出新的最优点决策公式;为解决障碍物毗邻区和海图边界区域活性值较低而导致无法完全覆盖的问题,重新定义生物激励神经网络模型中的输入激励。同时,通过在神经元输入中加入高激励选项,有效地实现了对区域的优先覆盖。仿真结果表明,提出的改进型算法无论在静态还是在动态海况下,都有很好的适应性,可实现对任务海域的100%覆盖,且能有效规避障碍物和快速脱离死区。