不确定非完整移动机器人的轨迹跟踪控制

具有未校准视觉参数的非完整移动机器人的运动学系统具有参数不确定性,较一般的运动学系统更加复杂.基于视觉反馈、Barbalat's定理和Lyapunov直接方法,研究了具有未标定摄像机参数的非完整移动机器人的轨迹跟踪问题.首先,利用固定在天花板上的针孔摄像机透视投影模型,提出了一种新的基于视觉伺服的移动机器人运动学跟踪误差模型;基于这个模型,提出了一种新的与未知视觉参数无关的动态反馈跟踪控制器.该控制器不仅保证系统的状态渐近跟踪给定参考轨迹,而且控制器是全局的,通过Lyapunov方法严格证明了闭环系统的稳定性.在惯性系和图像坐标系下讨论跟踪问题,使问题变的简单且设计的控制器更加有用.最后,仿真结果证实了所提出的控制器的有效性.     

正火态50SiMnVB钢Johnson-Cook本构方程的建立

对正火态的50SiMnVB钢常温下的准静态和动态力学特性进行测试,得出材料在不同应变率下的应力-应变曲线。根据Johnson-Cook模型,建立正火态50SiMnVB钢从准静态到动态较宽应变速率范围的物理本构方程。对比结果表明,所建立的本构方程和实验结果吻合较好。     

Tm3+掺杂GeGaSe和GeGaS玻璃的光谱特性和光谱参数计算

用熔融急冷法制备了Tm3+(1.0wt%)离子掺杂Ge30Ga5Se65和Ge30Ga5S65(mol%)玻璃,测试和分析了玻璃的吸收光谱和荧光光谱特性。根据吸收光谱,应用Judd-Ofelt理论计算分析了Tm3+在上述玻璃样品中的强度参数Ωt(t=2,4,6)以及Tm3+各能级的自发跃迁几率、荧光分支比和辐射寿命等光谱参数。     

基于教育元宇宙的数字化校园案例研究

为了提升宁波市教育信息化水平,选取甬江职高作为教育元宇宙数字化校园的试点案例,采用无人机全景采样、校园建模、人物设计和交互开发等技术和方法,对宁波甬江职业高级中学开展数字化校园的创新设计,构建了面向甬江职高的教育元宇宙应用。该数字化校园具有校园漫游、人物画像、地图标定、区域社交和日常路径规划等五个功能模块,为学生—教师答疑辅导以及教育管理者的教育资产评估提供了一种思路,同时为国内职业高中的数字化建设提供参考。     

一种粉末倍频的实验装置研究

为了研究非线性材料的倍频效果,提出了一种粉末倍频（SHG）测量装置,它采用光纤光谱仪来代替一般的光电倍增管,同时测量出基频光和倍频光的光信号,既克服了光源的波动,又大大减小了噪声的影响,增强了测试的可靠性。通过与其他方法的测量结果比较,很好地验证了装置的可行性。     

纳米双相复合永磁合金热压变形织构的研究进展

纳米双相永磁材料在热变形中难以获得R(Nd,Pr)2Fe14B相的易磁化轴晶体织构(磁织构),这成为提高材料磁性能所需解决的关键难题。通过添加Cu、Zn元素或施加大的单轴压应力等方法使得这种贫稀土的R-Fe-B合金在热压变形过程中获得了磁织构,并对磁织构的形成机制进行了研究。此外,在Nd-Fe-B永磁材料磁织构的分析表征上,开始应用电子背散射衍射(EBSD)新技术并积累了一定的经验,这将有助于热变形磁织构形成机理的研究。对上述两方面的研究进展进行了综述。     

切换系统的二类共同Lyapunov 函数

研究切换系统的共同Lyapunov函数存在问题.对于一类正切换系统,给出了共同Lyapunov函数存在的充分条件.当系统矩阵集为二阶矩阵紧集时,给出了判断共同Lyapunov函数存在的方法,并给出了计算共同Lyapunov函数的算法.最后通过算例验证了所提出算法的有效性.     

添加Gd或Ho对烧结Nd-Fe-B磁体结构与性能的影响

添加不同数量的Gd或Ho,制备了(33-x)(Pr-Nd)-xGd-0.2Cu-0.75Al-1.10B -64.95Fe和(33-x)(Pr-Nd)-xHo-0.2Cu-0.75Al-1.10B-64.95Fe(x是质量分数,x=0,1,3,5)烧结磁体,分析了添加Gd或Ho对材料磁性能、温度稳定性及显微组织的影响....     

宁波市电动公交车充电桩选址问题研究

以宁波市电动公交车系统作为研究对象,针对宁波市电动公交车的充电桩布局规划问题研究了将充电桩放置在公交站的选址方法。将该问题表示为整数线性规划问题,在电动公交车的电池尺寸有限的情况下,以充电桩的总安装成本最小为目标,并使用遗传算法解决问题。最后通过与宁波市充电桩实际分布对比分析,证明了该方法的可行性和有效性。     

基于Facet模型的各向异性扩散模型研究

提出了一种自适应各向异性扩散方法,该方法利用Facet模型拟合图像,减少了噪声对于各向异性增强的影响,同时利用Hessian矩阵的特征值的平方和作为传导参数的选择标准。在整个扩散过程,该方法可以根据图像内容自适应的处理噪声和选择传导参数;另外,该方法对于迭代次数的选择不敏感。实验结果显示,该方法比传统的各向异性增强算法有更好的效果。