一种ICF靶用智能靶涂层的结构和性能表征

 合成了一种材料N,N′-二苯并咪唑-苝二酰亚胺(PV),经多次真空升华提纯,产率为68%,纯度达95%以上。利用傅里叶变换红外光谱（FTIR）、紫外/可见吸收光谱（UV/Vis）、元素分析、热失重分析（TG）对该产物的结构和性能进行了表征。结果表明:苝四甲酸二酐（PTCDA）与邻苯二胺反应,易转化成二苯并咪唑苝类衍生物。该PV材料在450～750 nm范围内有两个强的吸收峰,其初始热分解温度约为510 ℃,热稳定性较好。     

周期性管柱信道的声波通信技术研究综述

井下声波通信技术利用周期性管柱信道实时传输声波数据，相比于其他通信方式，具有适应性好、复杂度低、传输效率高等优点，在随钻地质导向、油水井监测等方面有广阔的应用前景，是发展智能油田的关键技术之一。本文主要综述上世纪90年代以来关于信道物理模型、信道容量、声信号调制与接收方法等关键问题的研究历程，并对通信系统的设计要点与国内外相关产品的现场应用进行梳理，为后续的技术改进提供依据。     

软体智能机器人的系统设计与力学建模

机器人或机电装备通常由电机模组、液压元件、齿轮和铰链等硬质部件构成,具有动力足、精度高等优点,但在实现低噪声、高安全系数与亲和性等方面存在挑战.受自然界生物体的柔软特性与高环境适应性的启发,设计制造软体机器人是近年来机器人领域的研究热点.作为软体机器人的核心构成部分,智能软材料可在外界不同刺激下产生不同响应,具有材料柔韧、生物相容性好、易于制备、价格低廉等优点,可广泛应用于机器人的设计与制造.几类典型的具备驱动功能的智能软材料与结构获得广泛的研究,包括气动软体肌肉、形状记忆合金/聚合物、离子交换聚合物、介电高弹体、响应水凝胶等.本文介绍了多种驱动类型的软体智能机器人研究成果,并从软体智能机器人的系统设计与力学建模两个方面进行了归纳分析与讨论.      

网络系统的控制与优化

<正>近年来,网络系统的控制与优化是国内外科学工作者重点关注的研究领域,该项研究与生物、社会系统和现代工程技术的发展密切相关.多智能体系统是一类具代表性的网络系统,它可普遍用于多机器人的编队控制、空间无人机的分布式队形控制,也可为传感器网络研究以及复杂系统的自主协调控制等提供必要的理论基础.其中的一个典型问题在于理解如何通过仅调节少量个体来控制整个网络系统的行为,这是对网络系统施加控制的一种     

导电聚合物基电致变色器件的研究进展

导电聚合物作为电致变色活性材料是目前最有应用前景的智能材料之一。本文概述了电致变色器件的基本结构和导电聚合物的电致变色机理,着重介绍了多种导电聚合物基电致变色器件的特点、组成及制备,并展望了未来电致变色器件的发展及应用趋势。     

基于PSO算法的RoboCup2D机器人研究

对机器人体系结构、动作学习及行为的组织方式进行了研究,以演化计算为基本方法,以RoboCup2D为平台,设计了基于PSO算法的足球机器人的体系结构,解决感知、动作、和规划问题;在训练环境下,形成感知规则,优化感知相关参数,得到对信息高效快速的感知方法,并根据指定的粒度、功能、参数,对RoboCup2D机器人的原子动作进行了组合优化,得到一组带参数和执行效果描述的粒子动作;最后在赛场环境和任务驱动下,搜索粒子动作并进行组织规划,得到完成特定任务的机器人行为;RoboCup2D仿真实验表明,演化计算方法不仅能利用原子动作进行组合优化,得到适应于不同条件的粒子动作,而且能通过其在线搜索粒子动作,动态组成机器人行为;基于演化计算的足球机器人能更好地完成跑位、截球、带球、传球等任务,具有更强的适应性。     

基于贝叶斯的智能电能表可靠性评估方法

针对具有高可靠、长寿命特点的智能电能表,应用加速退化试验方法进行可靠性评估是一种有效的方法。开展加速退化试验过程中,在高加速应力激发下,一方面可观测到智能电能表的性能退化,也可能出现智能电能表的整表失效。如何融合智能电能表加速寿命试验过程中的整表失效数据、性能退化数据转化得到的伪寿命数据,从而进行智能电能表的综合可靠性评估,是智能电能表可靠性评估急需解决的问题。本文研究提出基于贝叶斯方法的智能电能表可靠性评估方法,给出融合智能电能表的整表失效数据、伪寿命数据的数据处理方法及计算模型,探讨了伪失效数据计算方法、整表失效数据与伪失效寿命数据相容性检验方法等。     

基于KL-散度的智能电网用户特征提取方法

智能电网技术的发展,使得传统电力系统的规模及复杂度大大增加,同时产生了大量的用电数据,如何有效利用数据挖掘技术,从这些海量数据中挖掘出有潜在价值的信息,成为了当前电力系统分析中的一个挑战性问题。首先根据不同的时间段,将用户的用电数据进行划分,在分析每段时间内用户用电数据的基础上,采用KL-divergence（KL-散度）方法衡量用户差异,并结合基于密度改进的K-means算法,给出了一种新的用户特征提取算法,用以描述电网用户的特征差异,从而实现针对不同类别用户制定不同电力营销策略,这在一定程度上能够提高企业经济效益。最后,算例仿真结果表明,所给出的用户特征提取算法在计算的时间效率和准确性上,较传统方法都有了明显的提升。     

基于GIS和OTDR的光纤智能监控系统研究

为了提高光纤故障处置效率,设计了一种基于GIS和OTDR的光纤智能监控系统。介绍了系统的总体技术架构和软件功能框架。采用小波分析技术,提取OTDR曲线中的事件信息,找出故障点位置。将故障点的光纤长度数据转换为经纬度数据,并结合光缆拓扑结构和GIS系统,将故障点在电子地图上实时显示并告警。经过系统测试,结果表明：系统的OTDR损耗分辨率达到0.01dB,动态范围为34dB~45dB,监测响应时间为5ms;故障定位误差小于10米,告警时间为2ms,完全满足光缆应急处置要求。     

多特征级联式检测变轮廓运动目标

总结了变轮廓运动目标的特点,并将其应用到方向盘上操作手数的检测中。提出了先进行方向盘自动定位,再快速检测其上操作手数目的技术路线。预定位中运用Haar特征的AdaBoost分类器进行初检,得到包含目标轮廓的图像。利用HOG特征的Real-AdaBoost分类器进行精确检测,并确定操作手位置点集。对取得的操作手质心点坐标集进行奇异值分解并拟合椭圆,获取图像中方向盘位置,最终实现操作手的快速准确检测。算法在保证了原算法的实时性和准确性外,提高了检测系统应用的灵活性。