Abstract ：

针对电动汽车充电路径规划问题,以行程时间为优化目标,以荷电状态作为硬性约束,基于预测交通状态标定的动态异构交通网及车辆动力学模型,构建最优控制问题.为了在线求解,基于模型预测控制和强化学习方法,构建混合学习优化算法(hybrid learning optimization algorithm,HLOA),依托竞争深度 Q 网络(Dueling deep Q-networks,Dueling DQN),设计离线、在线模块,来实现参数的混合多步训练,并结合预测交通状态、网络拓扑及车辆动力学模型,输出在线行驶策略.采用某市局部路网构建交通仿真实验,分析预测交通信息的价值、HLOA算法可行性及结构必要性.结果表明,预测信息存在价值,HLOA在线结果可拟合最优策略且较其他算法精度提高33.65％.该研究可协助电动汽车用户导航,为自动驾驶电动汽车提供技术支撑.

Keyword ：

在线寻优 电动汽车充电路径规划 车辆路径规划 强化学习 混合学习优化算法 智能交通系统

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随着汽车尾气对空气质量的负面影响日益严重,光催化技术在环保领域的应用逐渐受到重视.因此,基于二氧化钛(Tio2)和石墨相氮化碳(g-C3N4)的光催化性能,制备了一种g-C3N4/TiO2复合光催化剂,旨在提高汽车尾气的降解效率,即:选用三聚氰胺(C3H6N6)、双氰胺(C2H4N4)和尿素(CH4N2O)作为前驱体制备g-C3N4,通过质量损失和尾气降解实验分析筛选出最佳前驱体,并设计了不同质量比的g-C3N4/TiO2复合光催化剂;通过对比分析单体和复合光催化剂的光催化性能,确定了复合光催化剂的最佳质量比.实验结果表明:制备g-C3N4的最佳前驱体为C3H6N6,当复合光催化剂的最佳质量比为C3H6N6∶TiO2=2∶1时,复合光催化剂的降解效率达到最佳;g-C3N4/TiO2复合光催化剂在60 min内对HC、CO和NOx的降解率分别为16.12％、16.87％和45.37％,其降解效率明显高于单体TiO2.该研究结果为进一步优化光催化技术提供了有益的参考,有助于推动其在环保领域的应用和发展.

Keyword ：

石墨相氮化碳 光催化 TiO2 汽车尾气降解

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本发明提供了一种面向颗粒物生成的城市固废焚烧3D数值建模分析方法，该方法首先从实际设计图纸获取焚烧厂信息后构建焚烧炉与余热锅炉的3D模型，结合机理和经验确定影响颗粒物生成的关键因素为固体MSW燃烧温度、壁面颗粒碰撞方式和第二挡板长度，接着描述3D模型的求解方法，然后对所述关键因素基于3D模型进行单因素分析，最后基于正交实验分析所述关键因素对出口处颗粒物浓度的影响，获得最佳参数组合。本发明提供的面向颗粒物生成的城市固废焚烧3D数值建模分析方法，能够实现城市固废燃烧3D模型搭建，能够针对颗粒物进行数值建模分析，进而研究影响颗粒物浓度特性的因素。

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针对机器人在标定过程中追求快速、简捷、高效的特点,提出一种基于双目视觉和Halcon的高效机器人手眼标定方法.基于张正友棋盘格标定法和OpenCV中亚像素角点检测算法完成对双目相机内外参数的获取,对比运用不同的立体匹配算法和三维重建生成具有三维坐标的立体空间点云,从而得到相机坐标系下目标的位置坐标,之后取机器人坐标下的10组末端位置坐标以及相机坐标系下对应的10组位置坐标后,借助Halcon视觉软件的vector_to_hom_mat3d算子求解出相机和机器人坐标系的转换矩阵,完成机器人手眼标定.经过实验验证,该标定方法平均误差为3.58 mm,满足一般机器人工作要求,并且相比传统的手眼标定无需借助复杂的标定工具,且计算过程简捷高效.

Keyword ：

双目视觉 立体匹配 手眼标定 三维重建 相机标定 实验分析 机器人标定

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Sub-I不仅在理论上对损失厌恶进行界定和度量,而且还在行为决策实验中深入探究其特性及其对经济行为的影响,以期更好地理解损失厌恶的本质.研究表明,损失厌恶是一种天性的行为偏好,它不仅仅取决于个体的思维成熟度和社会经历,更取决于他们的决策者的身份.这种本能反应源自人类(甚至灵长类动物)的大脑,其特征包括追求利益,避免危险.此外,由于各种决策环境的不同,个体的损失厌恶的形态和程度也会存在一定的差异.

Keyword ：

委托代理关系 价值曲线 对损失的恐惧 经济行为 决策环境 风险评估

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针对传统最大类间方差法(Maximum Between?Class Variance,MBCV)在分离轴承故障信号过程中存在的分割阈值适应性差、分离效果不佳的问题,提出一种基于MBCV动态阈值曲线的滚动轴承故障诊断方法.该方法通过MBCV法获得频谱均分子区间的各分割阈值,然后高阶拟合各部分阈值进而获得动态阈值曲线,再通过调整优化频谱分段数量并以分离信号与原信号之间的均方根误差最小化为目标确定最优阈值曲线;依据最优动态阈值曲线将信号频谱分割为高、低两部分,对低幅值部分进行傅里叶逆变换及平方包络谱分析进而诊断故障.此方法能有效消除强干扰成分,最大化提取轴承故障特征.实验分析结果表明,相比于传统MBCV法,该方法提取的故障特征更加明显.

Keyword ：

MBCV算法 平方包络谱 故障诊断 阈值曲线 轴承

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目的 通过眼动实验对造型设计过程中区域的重要性和优先级进行确认,为矿山开采设备造型设计过程提供更充分的数据支撑和理论依据.方法 追踪被试眼动轨迹和生理数据,得出视觉热点图和视觉轨迹图,分析用户对现有产品特征的视觉关注点的排布情况,运用实验分析结果对整体造型各个区域进行优先级划分,以此指导设计要素之间的主次和顺序,指导设计方案中模块化区域的划分,缩短试错阶段,提高效率,提出优化方案.结果 最终得出用户更加关注驾驶舱、轮胎区域,其次是铲斗和车体区域.结论 将眼动实验结果运用到铲运机的造型设计中,弥补了当前主要依赖设计师经验进行铲运机造型设计的不足,验证了在开采设备造型设计过程中,应用眼动实验方法来辅助区域划分和优先级制定的可行性,从而进一步提升设计方案的科学性和合理性.

Keyword ：

工业设计 矿山开采设备 眼动追踪 模块化 铲运机造型设计

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基于国内外城市地下物流系统研究实践,提出3种代表性的城市地下物流系统网络原型,对网络布局范式、运作流程和设施配置进行设计.综合拓扑与运行指标,构建城市地下物流网络可靠性评价模型,根据同源案例和现实数据开展随机实验,分析3种网络在设施随机攻击及物流需求激增情景下的动态可靠性.研究表明:线轨式网络在承受高强度随机攻击时易出现突发破坏而失效;连通式网络受攻击时的拓扑可靠性最强,但大范围需求增加易导致管道快速饱和而失效;轴辐式网络在供需水平耦合扰动时的可达性、运输效率、连通性和负载稳定性综合表现最佳,据此提出城市地下物流网络原型的若干应用场景和规划建议.

Keyword ：

动态可靠性 城市地下空间 地下物流系统 拓扑分析

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选择河北省邢台市作为研究对象,将2020疫情作为一个极限管控措施下的极限减排实验情景,把2021疫情作为未来常态化疫情防控实验分析情景.与疫情前期对比,两次疫情期间臭氧浓度均有提升且2021疫情时期颗粒物浓度同样有提高,2020疫情时期其他污染物浓度均有不同程度的改善,而与2019历史同期相比,两次疫情期间臭氧浓度同样有升高现象,除此以外,2021疫情时期污染物改善较好.利用长短期记忆网络(LSTM)算法和空气质量预报模式系统(WRF-CMAQ)量化了两次疫情时期气象因素对于污染物浓度变化的影响,根据空气质量模拟法反推了不同污染物受人为影响的浓度变化.实验结果表明,LSTM算法在两次疫情期间的模拟均显示人为影响对污染物产生了负影响(降低了污染物浓度)且在总变化影响中占比较高,而CMAQ模式模拟结果中的气象因素影响占比远高于LSTM算法.CMAQ模式在两次疫情模拟中表现出了不同的结果,在2020疫情中人为影响占据了主导,而在2021疫情中,相比较2020疫情时期,除NO2外,人类活动对其他污染物的影响均为正值(促进了污染物浓度升高).

Keyword ：

新冠肺炎 邢台市 空气质量模型 PM2.5 机器学习算法

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以工业机器人用RV减速器为研究对象,结合其一级渐开线齿轮减速和二级摆线针轮减速的啮合特性,逐个分析了机构中各主要构件的原始误差对系统输出转角的影响,以此为基础建立了该机构的误差传递分析模型,该模型详细解释了机构的各种原始误差与机构输出误差的对应关系,并以RV40E型减速器为例,进行数值演算和实验分析.结果表明,输出盘轴孔偏心误差对机构输出转角影响最大,摆线轮齿形误差和曲柄轴偏心误差次之,渐开线齿轮机构的误差影响最小,同时输出盘和行星架固连引起的反馈误差在精密的RV传动中也是不容忽视的.

Keyword ：

传动误差 RV减速器 摆线针轮传动 误差传递

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