无人驾驶车辆自身具有强烈的非线性、信号时延和参数不确定性，对它的控制还受到道路附着系数的变化、侧向风等外界因素影响。因此传统控制方法往往难以对其稳定和精确地控制。神经网络所具有的学习能力、自适应能力和近似非线性映射的能力，为解决车辆模型参数的不确定性、外界的扰动以及车辆自适应控制问题提供了有效的途径。针对上述几个方面，对近几年国内外学者将神经网络应用到无人驾驶车辆运动控制中所取得的成果与进展进行了归纳分类，分别介绍了应用情况并对优缺点进行评价。最后总结了神经网络在无人驾驶车辆运动控制中存在的主要问题，并展望了可能的发展方向

由于碳纳米纸与复合材料具有良好的界面结合性能,以及良好的导电导热性能,因此可以被用于复合材料的全寿命健康监测.本文制备了碳纳米纸及其传感器,以及在不同位置嵌入碳纳米纸传感器的复合材料,并进行拉伸加载卸载测试.获得了碳纳米纸传感器电阻变化率随传统应变片测得的复合材料层合板应变的变化趋势,拟合得到了碳纳米纸传感器的应变传感系数,阐明了复合材料在变形时的协同性,证明了碳纳米纸传感器可以用于复合材料的拉伸疲劳损伤监测

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超疏水表面是具有独特性能的一类表面，本身就具有广泛应用前景。石墨烯材料作为理化性质出众的一类材料，由于其高电导率、高导热系数、高比表面积、高透光率和有优异的机械性能，广泛应用于航空航天、石油化工、海洋船舶等领域。目前，基于石墨烯材料构建超疏水表面，是超疏水表面研究中一个较新的方向。本文对超疏水表面的原理进行了概述，重点总结归纳了石墨烯基超疏水材料制备技术的研究现状，包括表面修饰法、沉积改性法、激光诱导法、涂覆法、层层自组装法等，简要介绍了石墨烯超疏水材料在自清洁、油水分离、防覆冰、耐腐蚀、抗菌等领域的应用，并对石墨烯超疏水材料的下一步研究方向进行了展望

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1.各种方法的关系 1.1各种方法的联系 都要求反应资产的市场价格,都要求遵循客观性,所以结果应该趋于一致。 如果用不同的方法结果相差很大,可能的原因有:应用前提不具备;分析过程有误;资料有误;师的职业判断有误

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