具有规定性能的多智能体动态事件触发编队控制

针对多智能体系统编队控制过程中面临的性能约束、输入饱和、通信资源受限等问题,研究一类具有规定性能的高阶非仿射多智能体系统编队控制问题,提出一种有限时间动态事件触发编队控制策略。首先利用反步法设计控制律,并引入微分跟踪技术解决“计算爆炸”问题,有效避免对复杂虚拟控制律的求导过程;其次采用模糊逻辑系统估计系统内部的不确定性,通过设计性能函数和饱和补偿系统使得多智能体满足规定瞬态性能并防止输入饱和所带来的影响;随后为了解决通信资源受限的问题,构造一个具有动态阈值的自适应事件触发协议,有效减少控制器与执行器之间的通信量;最后利用李雅普诺夫稳定性理论分析闭环系统的稳定性,保证编队误差将渐近收敛至0且系统中所有信号均有界。采用含有1个领导者和5个跟随者的多智能体模型进行仿真验证,结果表明,在该有限时间动态事件触发编队控制策略下,多智能体系统最终形成以领导者为圆心、跟随者都在圆上的编队队形,且编队误差在规定的范围内演化。     

二维光子晶体微腔的制备及其对硅光学材料的光量子放大

光子晶体(PC)可以增加光物质相互作用和光发射效率,在微纳光子学、量子光学及信息光学等领域中都有着广泛的应用。近年来,二维硅基光子晶体微腔的发光增强效应研究取得了较为重大的突破。本文针对现有二维光子晶体及微腔的制备方法与发光性能的调控展开论述,详细介绍了二维光子晶体微腔的制备进程与温度、泵浦能量、微腔结构对微腔Q因子以及发光性能的影响,并进一步展望了二维光子晶体在硅材料光量子放大领域未来研究所面临的问题及应用前景。     

95氧化铝陶瓷加工难点分析及加工方法选择

根据氧化铝陶瓷的结晶形态,分析了95氧化铝陶瓷高硬度和高脆性的机理;根据相关文献资料介绍了氧化铝陶瓷的主要加工方法及特点。     

不确定环境下项目拆分和带缓冲时间的多项目协同调度研究

针对不确定环境下移动式装配的项目存在项目工期随机延长的问题,首先引用项目拆分思想,将单项目虚拟拆分成多项目;在加入最大鲁棒性约束下,以最小化项目工期为目标建立数学优化模型。并提出了改进的两阶段循环算法求解：项目划分阶段通过子项目拆分算法进行子项目划分;项目调度阶段以布谷鸟算法为框架对划分后的多项目调度进行求解,并将调度结果反馈至上阶段。最后选取PSPLIB算例库中不同规模的算例,分析各种参数在不同规模下对项目计划的影响。实例验证结果表明,所提方法能在不确定环境下提高项目资源利用率并缩短工期。     

浅析喷油嘴偶件结构参数对流量的影响

通过理论分析及流量试验,剖析了喷油嘴偶件的结构参数变化对流量的影响,并就喷油嘴升程、针阀头部尺寸、喷孔直径、厚度尺寸等对喷油嘴流量的影响进行了分析,总结一些提高柴油机性能的喷油嘴参数。     

一种折叠变容助力行李箱设计

阐述了一种折叠变容助力行李箱的设计。通过伸缩杆的伸缩实现两级变容;伸缩杆之间加装合页,使用合页以及伸缩杆的旋转副实现折叠功能。使用电池电机以及控制模块,通过人为控制实现助力行走。     

基于供应链整体利益最大化的企业订货策略研究

经典的经济订货模型(EOQ)仅仅从买方的角度来考虑订货过程中的成本最小化问题。本文从企业和供应商这一供应链系统的整体利益角度,综合考虑了双方在订货中的储存和订货等费用来研究最优订货策略;在订货实务中,还对供应链整体的单位存储费用进行了变通处理。通过订货实例,分析了这种订货策略对买卖双方以及整体利益的影响。     

Linux手机软件平台创建工具

随着手机功能的丰富和使用领域的拓广,手机软件平台技术越来越被重视。手机软件平台对手机开发和手机性能上的影响,已经使其成为技术领域内一个研究的热点。为了使基于Linux的嵌入式软件平台的建立、集成和分配更容易,需要一个手机软件平台创建工具,以提高手机软件平台的开发效率。手机软件平台创建工具是一个图形用户界面的系统集成和分配工具,功能覆盖了创建手机软件平台的全过程。分析了基于Linux的手机软件平台的优势,探讨了软件包管理方式,描述了平台创建工具的系统结构和相关技术,并讨论了该工具在手机软件开发过程中所起的重要作用。     

基于职业生涯的企业家投资行为博弈研究

出于职业生涯考虑,企业家的投资行为可能偏重于提高经理市场的评价而远离股东利益最大化的目标．通过建立一个企业家才能推测的不完全信息动态博弈模型,研究了企业家职位的稳定性、企业家才能推测的可靠性对企业家投资短视行为的影响,认为市场对企业家才能了解越准确和企业家职位越稳定,企业家投资短视行为空间越小．企业应该充分利用内部劳动力市场在观察和掌握企业家的经营能力、努力程度信号方面的信息效率优势,从内部提拔企业家．     

基于改进U-Net的轻量级眼底病变分割算法设计

精准的糖尿病视网膜病变的分割是实现视网膜病变自动诊断的前提条件和关键步骤,然而现有大部分的分割模型存在着参数量大、模型训练效果不理想、甚至是无法正常处理数据集等局限性。为此,在原U-Net网络中加入改进的Ghost卷积模块与多尺度特征融合模块,提出一种改进U-Net眼底病变分割图像的算法。该模型能以少量的参数量、较低的计算复杂度获得良好的分割结果。利用Ghost Model替换原始卷积,设计出Ghost卷积与Ghost下采样卷积模块,在保证准确度的同时降低参数量;设计出一种轻量级的Half-UNet多尺度特征融合模块来获取多尺度信息,针对不同尺度病变目标,引入CBAM注意力机制以改善其适应性,从而更好的提取细小的病变信息。改进后的模型在e＿optha与IDRiD两个公开数据集上的mIoU分别为61.42%、61.84%,F1-Score分别为70.59%、69.41%。模型参数量、FLOPs分别仅为5.48 M、35.46 GMac,较U-Net、Att-UNet等模型更加精简,分割精度更高。