最简化的两变量草原生态动力学模式

本文建立了一个简化的草原生态动力学模式,它由单位面积上单一草种的草生物量和土壤湿度这两个变量组成,能够描述它们的相互作用,而其他因子,诸如土壤物理、化学特性、降水量、灌溉量、光照、温度以及消耗率(放牧和鼠、虫害等),则以参数形式出现在这组常微分方程中。定性分析表明:在已知的常定的(即无季节变化的)情况下,草生物量由稳定的平衡态所决定;对于只与土墒有弱相互作用的草种,草量连续依赖于隆水量;而对于与土墒有强相互作用的草种,则存在着临界降水量,大于临界值时有丰富草量,小于临界值时为荒漠。模式中还可给出在降水量一定情况下草原能承受的最大消耗率(放牧率),小于此值者草原可以恢复,大于此值则草原退化为荒漠。     

华北模拟实验块地大气,降水,地表径流和土壤中的稀土浓度分布及施…

通过模拟实验块地，初步了在一个土壤生态系统中稀土的浓度分布以及施用稀土微肥的影响，结果表明：降水、地表径流水溶液中的稀土浓度均为μｇ／Ｌ量级，降水中的稀土主要来源于附近地表土壤。大气中的稀土含量随粒径２有所不同，粒径越小一越低，且其来源主要是附近的水可溶性的硝酸稀土微肥在施用后很快转化为水不溶性形态，施加稀土前后实验组表层土壤中稀土含量基本相同，与对照组相比，施加的稀土微肥对地表径流水溶性和悬浮的     

一类非线性半向量二层规划问题的罚函数方法

本文研究了一类非线性-线性半向量二层规划问题的罚函数求解方法.对于该类半向量二层规划问题,首先基于下层问题的加权标量化方法和Karush-Kuhn-Tucker最优性条件,将其转化为一般的二层规划问题,并取下层问题的互补约束为罚项,构造出相应的罚问题;然后分析罚问题最优解的相关特征以及最优性条件,进而设计了相应的罚函数算法;最后以相关算例验证了罚函数算法的可行、有效性.     

空间机器人组装超大型结构的动力学分析北大核心CSCD

超大型航天结构具有超大柔性、超低固有频率的特点,空间机器人在轨组装时应尽可能避免激起超大型结构的柔性振动.空间机器人组装超大型结构模块的过程分成抓捕阶段、位姿调整与稳定阶段、安装阶段和爬行阶段.通过对安装阶段的动力学与控制研究,提出共线安装的轨迹规划方法,有效避免了柔性结构振动.首先,采用自然坐标法和绝对节点坐标法建立主结构-空间机器人-待组装结构的在轨组装系统动力学模型.然后,将共线安装的要求转化为空间机器人的轨迹规划约束,要求空间机器人质心到主结构/待组装结构的距离保持不变,实现共线安装的轨迹规划.数值仿真表明:提出的组装方法在组装过程中可有效避免超大型结构的横向运动,降低夹持力矩.最后,分析了系统参数对组装过程动力学响应的影响,为超大型航天器的在轨组装提供了参考.     

含有偏好的DEA-BWM评价方法研究

针对传统的DEA模型在评估过程中并未考虑决策者对相关指标权重的偏好,将最优最差方法(BWM)嵌入到传统DEA模型中,基于决策者偏好排序的判断矩阵,构建一种含有偏好的DEA-BWM评价方法。首先在保持传统DEA方法的优势基础上,构建了CCR-BWM评价模型对各DMU进行评价。同时考虑为了便于各决策单元在统一权重基础上相互比较,构建了CSW-BWM公共权重模型。另外考虑决策单元自评和互评,构建了NCE-BWM中立型交叉效率。然后采用min-max方法分别将上述三种多目标评价模型转换为单目标线性规划进行求解。最后,选择一组算例对三种模型的有效性与合理性进行验证。     

数据挖掘的复杂光学曲面加工路径规划研究

为解决复杂光学曲面加工困难的问题,提出基于数据挖掘的复杂光学曲面加工路径规划方法。将复杂光学曲面点云数据投影至平面上,获取二维点集;通过拟合复杂光学曲面点云数据,重建复杂光学曲面的不间断描述模型;基于此模型将二维加工路径数据映射至三维空间,选取等截面法规划复杂光学曲面加工过程中路径,通过参数补偿计算触点经法向偏置,获取刀位点路径规划结果。实验结果显示,x、y和z方向上的路径偏差均控制在0.035 mm内,z方向的路径偏差在0.01 mm左右,以上数据充分说明本方法能够准确规划复杂光学曲面加工路径。     

无人机三维路径规划的粒子群混合算法

路径规划是无人机控制过程中的重要环节之一,现有基于粒子群等算法的传统路径规划方法存在容易陷入局部最优等问题,无法适应现实场景中复杂环境及高搜索速度的要求。针对已有方法的缺陷,提出了一种无人机路径规划的高性能细菌觅食-遗传-粒子群混合算法,以传统粒子群优化算法为基础,引入细菌觅食算法及遗传算法思想,提高算法计算速度与能力,同时考虑实际场景中无人机的运行约束,进一步提高了方法的可用性。最后,利用仿真实验验证了所提方法的有效性,并通过与传统方法对比证明了所提方法在运行时间、规划航程等方面的优越性。     

基于改进粒子群算法的无人机三维航迹规划

针对传统粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法在航迹规划的过程中需要根据无人机性能建立约束条件和易陷入局部最优值的缺点,提出了一种结合天牛须(Beetle Antennae Search, BAS)算法的球坐标PSO算法。该改进算法直接利用球坐标系对无人机的航向角和俯仰角进行约束,并且通过BAS算法避免PSO算法陷入局部最优值。根据数字高程地图建立仿真环境,综合考虑航迹长度、平滑度和危险性等因素构建目标函数。仿真结果表明,改进后的算法与其他PSO算法相比,规划的三维航迹质量更高,能够很好地适应无人机在各种环境下的飞行要求。     

智能化药物运输机器设计

多功能可移动的智能化药物运输机器,具有无线充电,自动行驶,人机交互的功能,实现对药物的自动化运送功能。使用基于LCC补偿电路的无线充电方式达到无线充电功能,使用基于蚁群算法栅栏地图的路径规划进行规划最优路径,并用MT9V034摄像头,DRV8701驱动模块达到自动行驶功能。通过usart hmi串口屏,HC05蓝牙模块,LD3320语音模块实现人机交互功能,实现智能化运送药物。     

一种基于态势的多传感器任务规划调度方法

分析了一种基于态势的多传感器任务规划调度方法。首先,根据传感器探测能力、目标预测轨迹,生成多传感器协同探测任务,并分解合并形成若干个探测子任务;然后,基于构建的协同探测效能函数,对每个探测任务进行传感器资源分配,通过特殊降维处理,实现传感器与目标分配方案的快速生成;最后,仿真分析了协同探测任务调度算法模型。特别地,针对传感器、目标规模都较大时,提出了一种经过改进的多传感器协同探测目标资源分配方案快速生成的优化方法,可满足多传感器协同探测任务高实时高可靠分配调度要求。