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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
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深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力,但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求,严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet,用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想,包含多个高效率的ShuffleNet单元,通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率;同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束,改进了网络的损失精度。实验分析表明,所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断,相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型,在保证诊断精度的同时,运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际,克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径
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1.撑握循环操作的平推流反应器的在恒容和非恒容条件下的设计方程: 2.撑握循环操作的平推流反应器最优循环比的确定方法及其条件
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一、形势预报规则P245 五流:涡度平流、热成凤涡度平流、冷暖平流、引导气流和平均气流
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一、试验目的及任务 l、掌握传热膜系数α及传热系数K的测定方法。 2、通过实验掌握确定传热膜系数准数关联式中的系数A和指数m、n的方法。 3、掌握测温热电偶的使用方法
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采用激光熔覆与微弧氧化技术相结合在海洋钢表面制备了复合膜层.运用扫描电子显微镜(SEM)、能谱仪(EDS)和X射线衍射仪(XRD)表征复合膜层的微观结构,采用极化曲线、电化学阻抗谱、腐蚀磨损实验和浸泡腐蚀实验等测试方法研究膜层在质量分数3.5%的NaCl水溶液中腐蚀行为,并与熔覆涂层和基体进行对比.结果表明:复合膜层主要分为内致密层和外疏松层,疏松层主要由γ-Al2O3组成,致密层主要由α-Al2O3组成,与基底层结合较好,复合膜层表面硬度最大能达到HV0.2 1423.3,比熔覆涂层高47.6%,其硬度较S355海洋钢有显著提升.基体在腐蚀和磨损交互作用中主要以腐蚀加速磨损为主,涂层在交互作用中主要以磨损加速腐蚀为主,在经过微弧氧化处理后,膜层的自腐蚀电位负移,钝态电流密度上升,抗磨蚀性能明显提高.熔覆涂层的浸泡腐蚀方式以点蚀为主,复合膜层腐蚀较轻微,阻抗模值最大能达到105.3 Ω·cm2,比熔覆层提高两个数量级,这表明复合处理可进一步提高涂层的耐腐蚀性
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一、实验目的及任务 1、了解离心泵的构造,掌握操作和调节方法。 2、测定离心泵在恒定转速下的示性曲线并确定该泵的最佳工作范围。 3、熟悉孔板流量计的构造、性能及装设方法,测定孔板流量计的孔流系数
文档格式:PDF 文档大小:2.08MB 文档页数:14
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、定裸管及保温管的热损失,比较二者大小。 2、测定保温管保温材料(聚胺酯泡沫塑料)的导热系数入。 3、掌握管壁对空气自然对流传热膜系数的测定方法。 4、熟悉几种蒸汽加热设备传热系数的简便测定方法,并比较它们的大小
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产品销售业务核算的主要内容: (1)销售产品,办理货款结算; (2)支付各种销售费用; (3)计算和交纳销售税金。 一、产品销售收入的核算 (一)产品销售收入的确定 产品销售收入的确认与销售方式、货款结算方式有直接关系:
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