二氢吡啶类钙拮抗剂研究进展

综述了二氢吡啶类钙拮抗剂的研究进展,并介绍其作用原理和构效关系,评价了它在心血管药物中的地位．     

传统中药槲寄生的化学与药理研究

研究了槲寄生Viscum coloratum(Komar．)Nakai的化学成分与药理作用。利用多种色谱分离纯化技术,从该植物乙醇提取物中分离得到6个化合物,鉴定了其中4个化合物的结构,分别为槲皮素-3,3’,7-三甲醚(Ⅰ)、丁香树脂醇(Ⅱ)、1,2-环己二醇(Ⅲ)和紫丁香苷(Ⅳ),化合物Ⅰ～Ⅲ均为首次从该植物中得到;对槲寄生总提取物进行了小鼠体内抗S180肿瘤活性研究,结果表明槲寄生总提取物在10．0、14．0mg／kg剂量下具有明显的抑制肿瘤作用。     

“三化”建设推动大发展——农九师发展剪影

农九师坚持"唱响田园牧歌、科学发展九师"这一主题,以改善民生为重点、以产业发展为亮点、以跨越式发展和长治久安为落脚点,突出投资拉动、改革推动、创新驱动和科技带动作用,努力推进"三化"进程,力争到2015年,使三次产业结构比由2010年的47:22:31调整为22:58:20。近年来,农九师党委着力构建"一市、三区、多镇"的城镇体系,统筹推进、协调发展,全面推     

非线性目标跟踪滤波算法的比较研究

针对不同的非线性目标跟踪滤波算法在性能上存在较大差异的问题,展开了5种非线性滤波算法的比较分析研究,通过分析不同滤波框架下非线性目标跟踪性能,阐述了算法理论中的关键异同点.通过仿真实验和跑车试验,比较了基于Kalman框架下非线性滤波算法和基于Monte Carlo贝叶斯估计的粒子滤波在估计精度、计算量等方面的优劣性.实验结果表明,在复杂的非线性环境中,粒子滤波相对于其他4种滤波器滤波精度更高,但计算复杂耗时长,该结果可为非线性目标跟踪滤波算法的选取提供有益的参考.     

交流伺服系统改进型IMC-PI控制方法

针对三相交流异步电机速度伺服系统,提出一种基于内模原理的具有全局鲁棒性改进型PI(改进型IMC-PI)控制策略.为降低负载扰动对伺服系统的影响,引入一种误差微分表达式的作用函数,并与IMC-PI控制器串联,系统的调节过程分为作用函数趋向于零和等于零两个阶段;随后将全局滑模控制的思想引入到作用函数中,加入误差补偿项,使得系统调节过程只有等于零的阶段,系统获得全局鲁棒性.为消除微分作用的高频干扰,在作用函数中引入不完全微分.仿真结果表明,该方案能有效提升系统对负载扰动的抗扰性,并有效改善响应速度,使系统获得良好的动静态特性以及鲁棒性.     

舰载武器系统目指精度预估模型研究

针对舰载武器系统中的目指精度预估问题,基于卡尔曼滤波理论导出了目指距离精度、目指方位精度、径向速度精度与目标航向精度的数学模型,结合最小二乘滤波建立了这些指标参数的简化计算公式,并利用仿真航路进行了验证,结果表明简化公式物理含义直观明确,预估误差在合理范围之内,能够为武器系统目指精度指标的确定提供理论依据,同时为目指精度参数的在线预估提供支持.     

山西省军区 夯实“四个工程”推动省军区全面建设发展

“2021年是建党100周年,党的建设将面临新要求、新目标。坚决贯彻落实党对军队的绝对领导和军委主席负责制,充分发挥党委核心领导作用,紧紧扭住党委‘四个工程’,推动省军区部队全面建设发展。”     

基于自适应Kalman滤波算法的航空发动机可测参数及其偏离量估计

针对采用估计可测参数偏离量建立航空发动机机载自适应模型的方案中,可测参数偏离量估计的问题,引入了CA(Constant Acceleration)模型,建立了简化的可测参数状态方程和测量方程,采用自适应Kalman滤波算法直接估计可测参数,由估计出的可测参数与发动机非线性模型计算的额定值之差,获得可测参数偏离量.为解决因简化的状态模型系统误差较大,采用标准Kalman滤波会出现估计严重偏离真值的问题,分析了标准Kalman滤波准则和状态模型误差对滤波结果的影响,采用动态调整状态预报在滤波估计结果中权重的策略,给出了单因子自适应Kalman滤波算法准则及递推公式,使滤波估计准确.对不同的可测参数分别采取序列滤波的方法,减少了运算量.以仿真产生的发动机测量数据为例,对系统模型和所设计的算法进行验证,计算结果表明,所设计的滤波算法具有很快的收敛速度和计算速度,结果优于标准Kalman滤波算法,具有更好的估计精度和一定的工程应用价值.     

面向非广域目标的无人机对峙跟踪方法

针对无人机对峙跟踪非广域目标问题,开展目标状态估计与无人机制导方法研究。首先建立非广域地理环境模型,将非广域地理约束作为伪观测方程引入粒子滤波器的观测方程。其次,鉴于目标在运动过程中可能受到多个模型的约束,采用交互多模型滤波算法进行状态估计,即每个模型对应的受约束粒子滤波器并行工作,并对多个滤波器估计结果进行加权,得到更精确的目标运动状态估计值。然后,提出时间最优导航向量场,通过计算期望航向角,引导无人机快速收敛至目标极限环。最后,仿真实验表明,受约束粒子滤波-多交互模型算法相比于传统的滤波算法,估计精度提高了20%,时间最优导航向量场方法相比于传统的导航向量场方法,引导效率提高了15%,所提方法可更有效地用于解决非广域目标对峙跟踪问题。     

基于斜卷积双边滤波的特种机器人视觉引导算法的改进与优化

移动机器人可以在确保个人安全下有效减少人类的劳动行为,已经广泛应用到运输、救援、勘探、工业自动化等领域。针对特种越障机器人在城镇和工厂等以平面为主的非结构化场景下作业,提出一种依靠视觉引导的图像处理与障碍高度评估新方法。在图像预处理流程中,为了更好地保留特定朝向的图像边缘,在双边滤波算法的基础上,引入了一种呈高斯分布的斜卷积空域卷积核,改进为斜卷积双边滤波,并与其他边缘保持滤波算法进行比较。实验结果表明：不同算法信噪比一致时,斜卷积双边滤波算法的PFOM(pratt’s figure of merit)均值高于引导滤波与加权最小二乘滤波;当σ(标准差)=0.02时,斜卷积双边滤波的PFOM比引导滤波高出12.18%,比加权最小二乘滤波高4.4%。对具有普遍性的台阶沿向与沿向垂直使用斜卷积双边滤波处理后提取边缘,越障机器人在不同光照条件下进行不同高度台阶越障实验。实验表明：机器人在视觉系统引导下可快速正对台阶,越障成功率为100%。