基于奖励引导的六足机器人自主步态学习

为提高机器人自主学习能力,提出一种基于奖励引导的机器人自主步态学习算法.首先给出自主设计的机械式步态同步六足机器人的机械结构,其独特的多层钢堆叠腿部设计方案和特有的机械同步传动方案为机器人后续步态学习研究奠定良好基础;接下来提出一种基于奖励引导的机器人步态学习算法,该算法可以让机器人在未知环境中进行技能学习;最后,在MATLAB和ADAMS联合仿真平台上进行算法验证实验,实验结果显示以速度和高度分别为主评价指标会呈现出2种合理的收敛结果,且在该算法下六足机器人可以自主学习到翻越木块的高难度技能.     

基于多特征融合的云平台异常点检测方法研究

针对传统云平台异常点检测方法存在准确率低和运算速度慢的问题,提出基于多特征融合的云平台异常点检测方法,构建云平台不同子系统的特征空间优化模型,实现不同子系统之间的特征自动融合.首先设计基于多特征融合的云平台异常点检测算法,对模型约束进行监测分析;然后通过试验验证方法不仅能够进行云平台异常点检测,而且比其他传统方法有更高的准确率和更快的计算速度.     

Al-Pb-Si-Sn-Cu轴瓦合金的微观结构及特征

采用机械合金化、冷压与热挤压法制备了Al-15％Pb-4％Si—1％Sn—1．5％Cu(质量分数，％)轴瓦合金。试验结果表明，块体材料的组织分布很均匀。Pb粒子细小均匀弥散分布在Al基体上，呈纳米晶粒。Al基体晶粒大小约1．2μm，在其晶界和晶粒内都有粒子析出。在Al基体上还分布着由非晶和亚微米晶粒构成的混合相。研究表明，该工艺是制备Al-Pb系列轴瓦合金的较佳方法；并为制备室温不互溶、高温存在很宽固溶间隙、有较大密度差异的合金组元且组织均匀的合金奠定了工艺基础。     

Al-18%Si合金在梯度强磁场中凝固时初生硅的行为

研究了Al-18%Si合金在10 T梯度强磁场下加热至半固态和全熔态后的凝固过程,观察了初生硅的分布和形态,测定了其冷却曲线.结果表明:在磁场的磁感应强度和磁场梯度的乘积Bz·dBz/dz为正时,初生硅向上部聚集;而在Bz·dBz/dz为负时,初生硅向下部聚集;在强磁场下,加热至全熔态冷却下来的凝固组织中初晶硅的形态发生了明显的改变,由板片状转变为块状,初晶硅显著细化.对强磁场细化初晶硅的机制进行了探讨.     

香茅醇的合成研究

用硼氢化钾与丙二酸生成的丙二酰氧基硼氢化钾在四氢呋喃中与二氢月桂烯反应制备香茅醇。在60℃下，反应6h时，反应100％发生在末端双键，且有90％以上的硼原子加成在末端双键的1位碳原子上。然后加入氢氧化钾溶液和用质量分数为30％双氧水继续反应，得到质量分数大于90％的香茅醇，在该条件下没有发现酮生成。     

减缩抗裂型混凝土超塑化剂的性能及其作用机理

开发了一种新型的减缩抗裂型超塑化剂(shrinkage-reducing and anti-cracking polycarboxylate-based superplasticizer,SRPCA),掺量为水泥质量的0.2%时,减水率可达22.3%,且增强效果明显.和掺传统萘系减水剂的混凝土相比,掺SRPCA的混凝土90d的自收缩率和干燥收缩率分别降低了52.1%和44.9%.平板和圆环开裂实验证实:SRPCA大大提高了混凝土的抗裂能力.SRPCA的减缩抗裂效果基本接近减缩剂掺量为胶凝材料总质量2%的减缩抗裂效果,但SRPCA的掺量不到复掺萘系减水剂和减缩剂的1/10.     

异构数据库数据迁移的研究与实现

数据是业务运转的基础．是企业的宝贵资产。企业在系统升级过程中往往会遇到数据迁移问题,由于新系统与旧系统经常存在数据结构异构的情况．使数据迁移工作难以实现。开发一款异构数据库数据迁移工具,该工具通过框架程序在ODBC（Open Database Connectivity）开发平台以及XML技术的支持下实现数据结构异构的数据库数据迁移。     

Platymonas subcordiformis吸附镍离子的研究

分别研究了不同生长期海洋绿藻Platymonas subcordiformis对不同浓度Ni2+的吸附能力,以及藻液pH、光照强度和共存金属阳离子对藻细胞吸附能力的影响。对数生长前期藻细胞藻液和Ni2+的初始浓度为80 mg/L时的吸附能力较强,分别为7.76×10-5μg/个细胞和7.85×10-5μg/个细胞。当藻液pH介于9~10,光照强度为4 500 Lx时,藻细胞吸附Ni2+能力较强。此外,共存金属阳离子会抑制藻细胞对Ni2+的吸附。