长安汽车售后服务名列前茅

日前,“2010年中国汽车售后满意度指数”正式向社会发布,长安汽车名列自主品牌售后服务排名第二位。该项调查是根据相关品牌的车主在五项因子（售后预约、接待与服务人员、设施与环境、维修保养质量和交车服务）的反馈,并根据各项因子所占权重的不同,经过综合统计得出来的。     

基于虚拟触角的自主车辆运动规划方法

在对自主车辆进行运动学分析的基础上,结合反应式行为规划方法和昆虫利用触角进行避障行走的思想,提出了一种使用圆弧形虚拟触角进行运动规划算法,并规划出在各圆弧轨迹片段车辆前轮摆角的参考值。仿真和实验结果表明：通过设置适当的初始参数,该算法能够使自主车辆在行驶过程中完全避开障碍物到达目标点,且轨迹光滑,满足车辆的运动学约束条件。该算法计算简洁、实时性强,适用于底层的实时控制,为自主车辆运动规划提供了一种简便、有效的策略。     

草湖生明月——农三师四十一团戈壁母亲讲述的故事

母亲们的老家远在天南海北,上世纪50年代,她们怀揣各自的理想来到草湖,像一只只勤快的小鸟衔泥筑巢,在草湖安了家。一群女孩来到军营1952年,14岁的女孩张舒梅听说新疆要招兵,就瞒着家人报了名。她在家排行老大,想上学,可妈妈不让:女孩子上学也白上,反正早晚得嫁人,     

突出学习重点 把握精神实质——认真学习贯彻胡锦涛总书记“七一”重要讲话精神

在中国共产党成立90周年之际,党中央隆重召开庆祝大会,胡锦涛总书记发表重要讲话。7月3日,兵团党委中心组认真传达学习胡锦涛总书记重要讲话精神,部署兵团学习贯彻讲话精神的意见。兵团各级各单位务必按照兵团党委的部署,迅速掀起深入学习贯彻这一重要讲话精神的热潮,进一步把思想和行动统一到中央的决策部署上来,努力为新疆和兵团跨越式发展和长治久安作出新的更大贡献。     

新书架

《天气》贾平凹著作家出版社贾平凹,1952年出生于陕西南部的丹凤县棣花村。父亲是乡村教师,母亲是农民。文化大革命中,家庭遭受毁灭性摧残,沦为可教子女。1972年以偶然的机遇,进入西北大学学习汉语言文学。此后,一直生活在西安,从事文学编辑兼写作。     

94969部队 坚持用党的创新理论指导强军实践

为进一步学习贯彻好党的十八大精神,99969部队组织党委中心组成员、机关干部、基层主官参加学习贯彻党的创新理论学习集训。通过学习党的十八大重要文献、习主席一系列重要讲话和军委总部、空军党委的指示精神,采取专题学习、领读串讲、录像辅导、外请授课、参观见学、理论测试等形式,紧密结合工作实际,围绕在新的起点上加快推进军事斗争准备和部队全面建设进行深入探讨和广泛交流,使参训人员深刻领会党的创新理论的丰富内涵。     

基于深度强化学习的无人战车自主行为决策

针对高动态强对抗战场环境下,无人战车面临的自主行为决策问题,分析了未来陆战场无人战车实际作战需求,构建了基于马尔可夫决策过程的自主行为决策模型,提出了一种深度强化学习结合行为树的方法,利用行为树的逻辑规则与先验知识降低强化学习问题的难度,保证收敛性和鲁棒性,同时使行为决策模型具有学习能力.构建典型作战场景,验证深度强化学习结合行为树的无人战车自主行为决策方法的有效性.     

模拟电路的DCNN-ELM软故障诊断

为提高模拟电路的软故障诊断能力,提出一种基于深度卷积神经网络(DCNN)特征提取的极限学习机(ELM)诊断方法.先利用DCNN在特征提取方面的优势,从含有电路故障信息的信号中自主提取有辨识力的特征;利用ELM出色的分类性能,构建获取特征的故障诊断模型;通过Sallen-Key带通滤波器电路的故障诊断实验对提出方法进行了验证.仿真结果表明,提出的基于DCNN的故障特征提取方法优于传统KPCA与KSLPP方法,与ELM分类器集成后得到的诊断准确率达到98.2％,有助于改善模拟电路的故障诊断精度,从而验证了其可行性和有效性.     

基于改进粒子群算法的火炮内弹道多参数符合计算

为了研究火炮在发射过程中膛内火药燃烧规律以及弹丸运动规律,需要建立火炮内弹道数学模型并进行数值求解,在此过程中对部分内弹道参数进行符合计算是优化内弹道模型的重要途经之一.在经典内弹道方程组的基础上,阐述了经典内弹道计算原理,并对基本粒子群算法进行了改进,使改进后的粒子群算法在迭代初期有较大的惯性权重ω和学习因子c1以及较小的学习因子c2,而在迭代后期有较小的惯性权重ω和学习因子c1以及较大的学习因子c2,从而有效地避免粒子群陷入局部最优而导致收敛精度低的缺陷.将改进后的粒子群算法应用于火炮内弹道多参数符合计算,算例结果表明该方法完全满足工程实际要求,具有收敛速度快、符合精度高的特性,是火炮内弹道多参数符合计算的理想算法之一.     

基于迭代学习观测器的无人机故障鲁棒控制

针对无人机在飞行时存在执行机构故障和外界干扰问题,建立了无人机的动力学模型和系统发生执行器故障时的模型,提出了一种将迭代学习观测器和鲁棒自适应控制相结合的容错控制方法.利用迭代故障观测器去观测无人机控制系统的状态并通过迭代实时跟踪执行器故障,给出了该观测器的收敛性分析,并在此基础上设计基于自适应增益的趋近律,实现系统鲁棒自适应控制.进一步基于Lyapunov方法从理论上证明了设计的容错控制器的鲁棒稳定性.使用无人机控制系统对方法进行验证,仿真结果验证了方法的有效性.