净零碳建筑实施路径探索——以济南领秀城檀樾项目为例北大核心

基于《净零碳建筑评价体系》,以济南领秀城檀樾项目为研究案例,从高性能围护结构、冷热桥处理、可再生能源利用、智能监测系统、设备与系统节能、装配式建造等方面对零碳建筑实施路线进行探索研究;接着,运用能耗计算软件EQUEST-3.64模拟计算项目边界内公区的能源消耗总量,并根据每种能源的消耗量和碳排放因子,进行新建项目的运营碳排放计算。结果显示,碳排放强度满足在2016年执行的节能设计标准的基础上再降低40%以上的要求。本研究为零碳建筑认证和实施提供借鉴和指导。     

协同任务规划仿真实验系统的设计与实现

本文基于AnyLogic软件设计并实现了多智能体协同任务规划仿真实验系统，构建了模块化、可组合的“智能体-环境-任务”三要素模型。文章完成了系统的总体架构设计及各模块的开发，并设计了可视化界面。用户可通过可视化界面，自定义环境、智能体和任务的相关参数，对各种规划方法进行仿真实验，能够更加直观和便捷地观察仿真流程、查看相关数据，有利于学生理解多智能体协同任务规划的过程。本文为学生开展探究性学习、自主实验和创新实践提供了先进手段和开放平台。同时，该实验系统也可用于对多种场景的任务规划算法进行仿真验证。     

基于多相似度局部状态辨识的集成学习自适应软测量方法

鉴于流程工业过程的非线性、多时段、多模式、时变性等复杂过程特性，导致传统的全局和集成学习软测量方法预测性能不佳，提出一种基于多相似度局部状态辨识的集成学习自适应软测量建模方法。该方法在离线建模阶段，从不同相似度准则出发辨识局部过程状态，进而生成多样性的局部模型；在线预测阶段，通过双层集成策略实现模型的在线动态选择、模型权重自适应确定、局部预测结果融合；在线更新阶段，通过KL散度评价当前与相邻状态数据分布的差异性以实现概念漂移的实时检测，进而决定是否在线添加局部模型。将新获取的离线检测值添加入建模数据库。通过工业金霉素发酵过程和脱丁烷塔过程验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于微惯性传感器的高灵敏度随动控制技术

目前的随动控制装备因难以满足传感器与执行器对实时性、准确性与稳定性需求，出现控制延迟大、执行精度低等问题，极大地限制了随动控制装备应用空间。针对上述问题，提出一种基于微惯性器件与模糊控制云台的低延迟高精度随动控制技术。该技术使用微机电系统惯性测量单元(MEMS IMU)获取高灵敏度体感姿态数据，并使用该姿态数据对双轴云台进行实时高精度随动控制。相对于传统技术手段，本研究通过传感器的实时采集算法改进与云台的高频位置闭环模糊PID控制设计，用低成本实现了低延迟高精度随动控制功能。实测结果表明，系统在连续动作命令发出后88.17 ms时间内达到了1.478°(1σ)的云台位置响应精度，可满足高灵敏度随动控制需求；新技术适用于无人机控制与观察、车载雷达与武器站控制等领域，可大幅度降低设备操控复杂度，提升控制特性。     

仿人灵巧手的稳定抓取方法研究综述

作为引领新一轮科技革命和产业变革的重要抓手，人形机器人通过集成具有类人抓取能力的仿人灵巧手，有望在工业生产、家庭服务、反恐排爆等不同应用场景中辅助或代替人类进行精细、复杂的作业。针对不同应用场景下的仿人灵巧手稳定抓取方法研究展开综述，梳理不同结构仿人灵巧手稳定抓取构型的实现形式，总结仿人灵巧手基于外部传感/本体传感的接触状态分析与估计方法，归纳仿人灵巧手在与物体发生全局相对运动/局部相对运动下的抓取状态检测与识别方法，给出常用的仿人灵巧手稳定抓取控制策略。分析仿人灵巧手在接触、抓取过程中上述方法的应用优势及不足，讨论软体材料、动态场景等因素影响下仿人灵巧手稳定抓取方法研究面临的挑战，并展望了其研究趋势及在人形机器人上的应用。     

槽式复合多曲面聚光集热器光热性能研究

对跟踪精度要求高是限制太阳能聚光集热器规模化应用的因素之一,为此对一种新型非追日槽式复合多曲面聚光集热器光热性能进行光学仿真和测试分析,利用TracePro软件模拟研究入射偏角对该聚光器光学性能的影响,并在实际天气下测试分析运行工况对该聚光器接收体出口温度、瞬时集热量等热性能的影响,同时分析玻璃盖板对减小该聚光器散热损失的作用,结果表明:对应实际运行情况,该聚光器的光线接收率与聚光效率均随时间的延长先增大后减小,且在光线正入射时达到最大值,分别为96.00%与72.69%。当空气流速为3.1 m/s时,聚光器接收体出口空气温度、瞬时集热量与太阳辐照度的变化趋势一致,在晴天运行时的平均值分别为43℃与448.3 W,分别比多云天时增加4.4℃和53.1 W,且该聚光器在晴天运行时的平均光热转化效率为50.5%。此外,敷设玻璃盖板的聚光器运行时散热温差比未敷设玻璃盖板时降低19.3℃,研究结果可为非追日复合多曲面聚光器的应用提供参考。     

FMS柔性加工设备状态监测和预测技术研究

通过对FMS柔性加工设备的故障机理分析，针对目前柔性加工设备状态监测与故障诊断中存在的问题。从硬件报警、软件报警和传感信号三方面，具体分析了BQ－FMS立式加工中心可利用的监测信息和工况变化处理策略，利用域值判断、神经网络等方法，研究了传感信号的监测顺序及检测方法，提出了多方位监测信息融合的思想，并利用灰色理论和神经网络方法对信号进行预测，应用专家系统技术建立了自动诊断系统。经长春FMS实验中心的实验表明，该方法快速可靠。