Polymer Transformers: Interdigitating Reaction Networks of Fueled Monomer Species to Reconfigure Functional Polymer States

Adaptivity is an essential trait of life. One type of adaptivity is the reconfiguration of a functional system states by correlating sensory inputs. We report polymer transformers, which can adaptively reconfigure their composition from a state of a mixed copolymer to being enriched in either monomer A or B. This is achieved by embedding and hierarchically interconnecting two chemically fueled activation/deactivation enzymatic reaction networks for both monomers via a joint activation pathway (network level) and an AB linker monomer reactive to both A and B (species level). The ratio of enzymes governing the individual deactivation pathways (our external signals) control the enrichment behavior in the dynamic state. The method shows high programmability of the reconfigured state, rejuvenation of transformation cycles, and quick in situ adaptation. As a proof‐of‐concept, we showcase this dynamic reconfiguration for colloidal surface functionalities.     

基于PSO参数辨识SVM的中长期径流预测研究

以径向基函数作为核函数,利用微粒群(PSO)算法的全局寻优特性进行支持向量机(SVM)的参数辩识.在微粒群搜索参数前,先对参数进行指数变换,使[0,1]和[1,∞]有着相同的搜索概率.微粒群算法的适应值函数是以支持向量机模型的推广能力为标准的,讨论了测试样本的最小误差和留一法对支持向量机学习方法推广能力的两种估计.最后...     

AdaBoost分类问题的理论推导

为解决AdaBoost算法在二分类问题及多分类问题上缺乏共同的理论基础,算法系列的系统性难以得到理论诠释这一问题,首先,从算法思想的层面对AdaBoost算法与最优贝叶斯推理的关系进行了探讨;然后对AdaBoost算法的训练流程及相关参量进行了定量分析;最后从基本不等式定理入手,重点推导了AdaBoost算法由二分类问...     

基于PSO-RBF神经网络模型的原水水质评价方法及应用

针对自来水生产过程的原水水质评价问题,提出了一种基于PSO-RBF神经网络模型的原水水质评价方法.首先,根据水厂生产经验和历史数据分析,制定面向自来水生产过程的原水水质评价标准.然后,采用粒子群优化(PSO)算法训练的RBF神经网络模型,对苏州市相城水厂的进厂原水水质实施在线评价.最后,将进厂原水水质在线评价结果作为前...     

基于A*改进算法的机械臂避障路径规划

为解决机械臂在运行时可能与工作空间中的障碍物发生碰撞,提出圆柱体包络碰撞检测法和基于A*算法的变步长分段搜索法.运用圆柱体包络碰撞检测法,将碰撞检测问题转化为计算圆柱体间的位置关系.变步长分段搜索法解决了应用传统A*算法可能出现的搜索数据量大甚至搜索死循环等问题.分别在基于OpenGL的三维仿真实验平台和实际系统中验证了该方法的有效性和可行性.     

汽车自适应巡航系统中电子节气门的精确控制

在改装的捷达GTX轿车上研究ACC系统中电子节气门的控制策略.在控制方法中综合应用了多种PID算法,针对直流力矩电机机械特性对控制策略进行了优化,通过单片机的输出比较通道产生PWM以控制电机.通过实验台和实车试验,证明基于该控制策略开发电子节气门控制器的控制效果良好.     

基于自适应特征融合的均值迁移目标跟踪

提出了一种基于自适应多特征融合的目标跟踪算法.分别利用RGB颜色和LBP纹理特征建立目标模型,通过线性加权将两类目标子特征模型代入目标相似性函数并用均值迁移算法进行目标位置优化计算.在跟踪过程中,引入S igmoid函数动态调整两类子特征权重,并利用子特征相关系数和可靠性指数对目标特征模型选择性自适应更新.实验结果表明,该算法能在跟踪场景和目标外观变化时自适应调整两种子特征权重,避免了特征失效导致的跟踪失败;特征模型选择性更新策略有效抑制了模型漂移.与单一特征和模型直接更新的跟踪方法相比,该算法在复杂跟踪环境更具有鲁棒性,能进行准确稳定的实时跟踪.     

基于模糊梯度的微齿轮图像边缘检测算法

提出一种基于模糊梯度思想的微齿轮图像边缘检测算法.该算法采用正切归一化函数对灰度图像模糊化,并计算该模糊图像的梯度矩阵;采用正弦函数对梯度矩阵进一步模糊化得到模糊梯度矩阵;采用基于归一化实数编码的遗传算法来搜索最优的阈值λ对模糊梯度矩阵做截集,获取图像边缘点集合.实验中以不同微齿轮图像作为实验对象,测试了该算法性能.实验结果表明,该算法的检测精度优于10μs,检测时间基本为1s,整体性能优于Canny算法和Pal-King算法.     

基于POD同工酶对石蒜属种间和石蒜居群间进化关系的研究

对石蒜属(Lycoris)9个种和石蒜(L.radiata)16个居群的POD同工酶酶谱进行了分析和比较.结果表明:(1)石蒜属植物共显示出24条酶带(种间和居群间各12条),其中五条是特征酶带(种间和居群分别为3条和2条).(2)石蒜属9个种可分为两类:一类由具有两型核型结构(V型和I型)的7个种所组成:即中国石蒜L.chinensis、忽地笑L.aurea、长筒石蒜L.longituba、鹿葱L.squamigera、安徽石蒜L.anhuiensis、香石蒜L.incarnata、乳白石蒜L.albiflora;另一类由具单型核型结构(I型)的2个种所组成:即石蒜L.radiata、换锦花L.sprengeri.其中,中国石蒜和忽地笑亲缘关系最近,与形态学和细胞学研究结果相近.(3)石蒜POD同工酶变异比较丰富,与石蒜染色体核型和数量多样性相符.POD同工酶研究显示石蒜居群间遗传距离与地理距离不存在相关性.研究结果表明同工酶变异分析可以作为探讨石蒜属种间亲缘关系和石蒜遗传多样性的有效手段.     

车用发动机磁流变悬置的刚度优化

由于传统的悬置优化设计一般不考虑发动机载荷以及系统阻尼,不能反映磁流变悬置的半自动控制特性。因此,选取具有代表性的车用直列式4缸4冲程发动机悬置系统的振动力学模型,利用遗传优化算法建立一种磁流变液阻尼器初始刚度优化的新方法。该方法使磁流变液悬置在发动机多种转速下有更优秀的传递率,在冲击载荷下满足安全要求的发动机振动烈度。