基于模糊控制的6×6滑动转向无人地面车辆轨迹跟踪控制算法

针对滑动转向无人地面车辆的轨迹跟踪控制问题,考虑其横向运动不可控的特点,采用解耦设计方法,对车辆沿x轴的纵向运动和绕z轴的旋转运动分别进行控制,根据模糊控制理论,设计了包括车辆纵向速度模糊控制器和偏航角速度模糊控制器在内的轨迹跟踪控制器.为确保运动平稳,防止车轮打滑,引入了受限控制策略,对纵向速度和偏航角速度进行PD闭环控制,保证车辆运动所需的总的纵向驱动力和偏航扭矩,并采用平均分配的方法将纵向驱动力和偏航扭矩分配为6个车轮驱动扭矩命令值.通过RecurDyn软件建立了车辆虚拟样机动力学模型,并采用联合仿真的方法对所提算法进行了仿真,结果表明该算法是有效的.     

基于小波神经网络的货运量预测

选取我国1979—2011年国民生产总值、能源生产总值、进出口贸易额、社会消费品零售总额和固定资产投资总额5项指标作为货运总量的主要影响因素,以货运总量为输出,建立了基于Morlet小波函数的小波神经网络预测模型。该模型能够揭示货运量与相关变量之间的非线性映射关系,经实例分析得到了较满意的结果,并通过与实际货运量和BP神经网络预测结果的对比,证明了小波神经网络在货运量预测方面应用的可行性。     

需求可拆分的应急物资调度问题的蚁群算法

应急物资调度问题是个典型的需求可拆分的车辆路径问题,区别于传统的车辆路径问题,将每个需求节点只能由一辆车访问的约束去除,允许需求节点由多辆车进行访问。针对应急物资调度问题的特点,建立相应的多目标车辆路径数学规划模型(SDVRP),并根据模型特点设计改进蚁群优化算法。最后,进行相应的算例分析,验证了该模型和算法的有效性。     

利用多时间尺度卷积的视频行为识别网络

基于2D的行为识别网络通常融合多张视频帧的分类结果识别不同的行为,但其在卷积过程中缺少对时空特征提取。针对该问题,基于时间位移模块(temporal shift module,TSM)的思想设计了一组多时间尺度卷积,包含不同设计的卷积核以提取融合不同时间尺度的时空信息。通过控制多时间尺度卷积嵌入ResNet50网络的位置及其模块的参数设置,寻找最优的基于多时间尺度卷积的行为识别网络。使用PyTorch深度学习框架训练模型,在大型开源数据集Something-Somethingv2上进行了实验研究。结果表明,基于多时间尺度卷积的行为识别网络对行为识别准确率达到了59.47%,优于TSM等网络。     

律师连线

复婚需要介绍信吗?董女士:我前夫是警察,我想和他复婚,需要单位开介绍信吗?还需要政审吗?新疆天擎律师事务所律师郁新林:不需要。与前夫复婚是一种法律行为,如果男女双方离婚后又自愿要求恢复夫妻关系的,说明双方的感情并未完全破裂,或造成离婚的原因已被     

战场后勤物资需求量预测的特点及方法

战场后勤物资需求预测具有繁琐复杂、计算相对规范和影响因素多变的特点。因此,应根据不同类型物资、不同战场环境和不同战斗形态选用不同的方法进行预测。在定性预测时,应采用纵向比较类推预测法和横向比较类推预测法;在定量预测时,应采取战术分类汇总计算法、战役分段汇总计算法和单项装备基数预测法。     

无人机蜂群对海作战概念模型研究

为满足无人机蜂群作战运用建模与仿真的需求,采用基于实体行为网络交互(EBNI:Entity Behavior Network Interaction)的建模方法对无人机蜂群对海作战进行概念建模.列出了无人机蜂群对海作战中的实体和任务清单,建立了无人机蜂群对海作战的任务模型、各类实体的动作模型以及无人机蜂群对海作战中的内...     

一种航天试验装备备件需求组合预测模型

为适应高密度任务条件下航天试验任务对航天试验装备备件精确化保障的要求,提高备件保障的质量效益,运用组合预测的思想,在优选和改进单项预测模型的基础上,从实际值和预测值之间的相关性指标出发,结合信息集结算子动态赋权,提出一种航天试验装备备件需求组合预测模型。以5个典型误差指标对实验结果进行比较分析,该组合预测模型的预测结果均明显优于单项预测模型。通过建立组合预测模型,弥补了单项预测模型的不足,提高了航天试验装备备件需求预测的精度,为增强航天试验任务保障效益提供了方法参考和决策支持。     

基于弹迹跟踪预测的舰艇定位方法

舰艇采用实测舰位法对岸上不可见目标进行远程攻击时,在已获取目标地理信息的情况下,我舰定位误差往往成为影响打击精度的关键因素。针对惯性导航长时间工作产生积累误差,以及卫星导航在战时易受干扰等情况,提出利用对单发弹丸的跟踪与预测,结合提取的岸上目标绝对定位数据和弹丸落点的偏差信息,反向推算发射舰相对岸上目标的位置,可较为精确地修正我舰的绝对定位数据,为后续射击提供修正手段。该方法减少了战时舰炮武器系统对导航的依赖,仅靠对单发弹丸跟踪和预测,即可提高后续对岸射击的精度。     

基于兹-QPSO的战斗机机动规避优化方法

规避导弹攻击对于提高战斗机生存能力具有重要意义。首先,建立战斗机和导弹的运动模型及导弹导引律模型,采用直接多重打靶的参数化方法,将机动规避最优控制问题转化为非线性规划问题;采用相位角编码量子粒子群优化算法（兹-QPSO）实现参数寻优,并结合滚动优化的思想,利用模型预测控制得到规避轨迹闭环解和战斗机的实时控制量。最后仿真验证了该方法的合理性和算法的有效性。