本发明提供了基于回旋曲线追随的智能车辆路径跟踪方法及系统，包括步骤：步骤 1，寻找跟踪路 径中离智能车辆当前位置最近的 GPS 点；步骤 2，遍历跟踪路径中 GPS 点；步骤 3，生智能车辆当前位 置向当前遍历点的回旋曲线并获得回旋曲线的相关参数；步骤 4，根据回旋曲线相关参数获得预瞄目标 点；步骤 5，生成智能车辆当前位置向预瞄目标点的回旋曲线，根据回旋曲线相关参数获得智能车辆的 方向盘转角。本发明可提高智能车辆路径跟踪精度，且能够使方向盘转

交直流电源系统是水电站、火电厂和各级变电站等电力部门中的重要设备，它给一次、二次的各种开关、继电保护以及照明设备提供不间断的电源，以保证电力系统的安全、可靠运行本项目所研制的交直流电源及监控系统采用高频开关整流模块，将交流供电电源转换成直流电，对蓄电池组进行充电。当供电中断时，由电池组共给负载电能，系统中的逆变器将直流电逆变为交流电，供给需要交流电的负载。

本实用新型公开一种用于智能建筑的室内供暖控制系统，包括管道、控制模块、室内温度检测模块、室外温度检测模块、压力检测模块、人员数量检测模块、执行机构、无线通信模块和远程管理终端；所述控制模块分别与室内温度检测模块、室外温度检测模块、压力检测模块、人员数量检测模块、执行机构和无线通信模块连接，所述无线通信模块与远程管理终端连接。本实用新型具有检测方便、结构简单的特点，避免室内无人或环境温度适宜时，供暖系统继续进行供暖，造成能源浪费的问题，大大降低供暖成本和能源浪费，且为用户提供舒适的生活环境。

本发明涉及一种智能土地利用布局优化配置方法，尤指应用于土地利用空间优化配置中的基于蚁群 优化算法的土地利用布局优化方法，属于土地利用规划领域。本发明提供一种基于蚁群优化算法的土地 利用布局优化方法，通过建立土地利用布局优化问题描述图，建立问题与算法的一一映射关系，蚂蚁在 此问题描述图上随机游走选择问题成分，即为每个图斑分配适宜的地类，从而完成土地利用布局方案的 构建。本发明通过模拟并改进蚁群的觅食行为求解土地利用布局优化问题，有利于问题的快速、有效求 解，同时该方法结合了多目标处理技术，可以协调多个优化目标间的冲突，能够在不同发展情景下生成 多种候选方案，为决策者提供决策支持。

项目背景：国内外当前对水陆两栖推进器的研制涉及一系列 理论、技术和功能应用等问题，其中，基于海鳐鳍水下波动推进 机理，同时仿蛇在陆地上蜿蜒爬行的运动方式，对推进器水陆两 相运动进行适应性设计，使其不改变推进模式同时满足水面推进 和陆地行走需求，是当前研究的热点。采用主要采用组合泵喷推 进方式使其在水下保持高速航态和声隐身性，搭载多波束探测系 统以及自主航行控制技术，使其可以环岛自主航行，探测水体目 标及海底地形地貌，最终形成全地形波动式水陆两栖推进器的设 计，目前鲜有报道。 所需技术需求简要描述：通过对全地形波动式水陆两栖推进 器所涉及的仿生推进机理、推进装置、航行控制等关键问题进行 研究，突破两栖仿生推进器深潜结构设计、动力学建模与分析、 波动与泵喷耦合推进方式、运动控制器设计技术、多波束搭载设 计技术，实现水陆两栖推进器统一控制系统及动力系统框架下的 水-陆两栖航行，完成复杂水陆两栖作业任务。技术指标：工作 水深不小于 500 米，可实现悬停、原地回转等高操纵性；搭载多 波束声纳，具备高精度探测识别能力；总尺度不低于 5m，最高航速不低于 20kn，自噪声低于 60dB，柔性材料拉伸强度>800MPa、 断裂伸长率>2.5%。  对技术提供方的要求:拥有相关研究的技术团队。 

高品质钢的冶炼典型流程为“转炉→精炼→中间包→结晶器”，冶金反应器内存在着合金-钢、钢-渣、钢-夹杂物、钢-耐材、渣-耐材、钢-空气、钢液凝固和元素偏析等反应和过程，各个化学反应“耦合”发生、互相影响。因此，有必要建立智能模型有效地预测不同反应器内夹杂物成分的变化，准确地在线了解精炼和连铸过程的工作状况，使生产全流程始终处于最佳工作状态，从而确保夹杂物的精准控制，最终提高钢产品质量的稳定性和可靠性。同时，通过模型的优化计算，可以根据不同钢种的性能需求，对钢种的生产工艺进行定制化设计。 （1）高品质钢炉精炼过程夹杂物预测研究： − 精炼过程宏观流动数学模拟：计算精炼过程钢液和精炼渣的流场和温度场、夹杂物的运动，同时计算吹氩强度、钢包尺寸等因素对钢包流场、夹杂物运动和去除的影响。− 精炼过程夹杂物成分动力学：研究吹氩强度、钢包尺寸等因素对多元反应速率的影响；耦合计算 LF 炉内“渣-钢-夹杂物-合金-耐材-空气”多元反应过程夹杂物成分变化。 − LF 炉内夹杂物尺寸动力学：建立夹杂物生成、长大和去除的尺寸变化多尺度模型，确定不同条件下夹杂物的尺寸变化行为，预测钢中夹杂物的数量变化和尺寸分布规律。 − LF 炉内夹杂物预测模型：将夹杂物成分和尺寸动力学计算和宏观流动模拟相耦合，建立 LF 炉精炼过程夹杂物成分、数量和尺寸预测模型。 （2）高品质钢中间包连铸过程夹杂物预测研究 − 中间包内宏观流动数学模拟研究：计算中间包内钢液和覆盖剂渣相的流场和温度场、夹杂物运动和去除。计算开浇和换包的非稳态浇注、中间包结构对中间包浇铸过程的影响。 − 中间包内夹杂物动力学研究：耦合计算中间包中“渣-钢-夹杂物-耐材-空气”多元反应中夹杂物成分变化，确定中间包内各位置的反应速率。 − 中间包内夹杂物预测模型的建立将渣-钢-夹杂物-耐材-空气反应和宏观流动模拟相耦合，建立中间包过程多元反应夹杂物成分、数量和尺寸预测模型。 （2）高品质钢结晶器凝固过程夹杂物预测研究 − 结晶器内钢液凝固冷却过程中夹杂物行为研究：通过实验室实验研究钢液凝固和冷却过程中温度变化对原有夹杂物与钢基体的反应的影响，以及不同成分的钢液在冷却和凝固过程中夹杂物新相析出，确定温度变化对夹杂物影响机理。 − 结晶器内宏观凝固和流动数学模拟研究：研究结晶器过程钢液、渣相的运动，使用融化模型研究结晶器过程凝固坯壳的凝固和形成，计算夹杂物在钢-渣界面的去除行为。 − 结晶器内钢液凝固过程夹杂物动力学研究：计算铸坯凝固过程钢液成分偏析，与保护渣-钢-夹杂物反应进行耦合计算，预测铸坯中夹杂物的成分。计算夹杂物被凝固前沿捕捉行为，预测铸坯中夹杂物的数量和尺寸分布。 − 结晶器内钢液凝固夹杂物预测模型的建立：通过将元素偏析、保护渣-钢-夹杂物反应和宏观流动数学模拟相耦合，建立结晶器凝固过程多元反应预测模型，实现铸坯中夹杂物成分、数量和尺寸空间分布的精准预测。 （4）高品质钢制造过程夹杂物智能预测模型在工业生产中的应用 − 模型的验证和优化：高品质钢制造进行全流程取样调研，对建立 LF 炉、中间包和结晶器内夹杂物反应模型进行验证和优化。 − 模型应用：将建立的高品质 LF 炉、中间包

煤矿提升机箕斗卸煤不净的原因有:水煤、黏矸造成箕斗内滞卸载不完全；冬季严寒天气，箕斗内的水媒冻结造成滞煤，当箕斗定量装载在箕斗滞煤情况下再次装载后，其实际载荷超过额定负荷，远超过电机额定能力，会造成无法正常提升，若不及时排除，则易造成提升安全事故的发生。本成果设计了测量余煤卸载情况的监测系统，该系统将利用无线张力检测装置，实时检测提升机钢丝绳的张力，并通过无线发送装置发送到地面，之后，通过标度变换并计算出钢丝绳张力和载重量最终显示在液晶显示器上，当过有余煤未卸尽时，则报警，提醒及时清理箕斗余煤。该成果的发明，极大提高了矿井提升机的安全提升水平，促进了煤矿的安全高效生产。 该成果针对提升机提升过程中的过载情况进行研究，设计了基于无线通信的装卸载安全 提升智能监测与控制装置。主要技术性能指标如下： 1、能够实时测量钢丝绳张力，钢丝绳直径 22～36mm； 2、该系统能够测量装载重量为 0～20 吨。 3、系统采用无线数据传系统，工作频率为 2.4G，传输距离 200～2000m； 4、系统采用蓄电池供电，供电电压 12V，功率 0.7W。 5、能实时监测钢丝绳张力，并实时显示装载重量。

本发明涉及直流配电网技术领域，具体涉及智能型直流断路器电弧能量抑制系统及其方法，包括高频信号注入模块，产生并注入高频载波信号至电弧通路；电弧特征识别模块采集电弧电压电流信号，利用VMD‑HHT算法识别电弧类型并生成特征信息；磁通扰动观测模块检测电流磁通量，计算磁通扰动值及相位差；深度学习控制模块接收电弧特征信息和相位差，通过深度强化学习算法生成IGBT控制时序信号；多端口换流控制模块接收该信号，控制多级IGBT并联子模块的开关频率，基于PWM控制方法高效抑制电弧能量。双启发式算法控制模块结合遗传算法和粒子群算法，自适应分配各端口驱动电流，实现IGBT模块并联均衡。

PanoSim自动驾驶仿真测试软件介绍 PanoSim是一款面向汽车自动驾驶技术与产品研发的一体化仿真与测试平台，包括高精度车辆动力学模型、高逼真汽车行驶环境与交通模型、车载环境传感器模型和丰富的测试场景等，以及面向汽车自动驾驶软硬件开发的场景及交通流构建、车辆建模、环境传感器构建、虚拟实验台、动画与绘图等系列工具链，具有很强的开放性与拓展性，支持第三方的二次定制化开发，操作简便友好。 （1）支持MIL/SIL/HIL/DIL/VIL多物理体在环仿真：提供各类I/O接口可便捷地接入各类实时处理器、控制器、传感器、驾驶模拟器，以及包括车辆及其底盘和动力执行机构在内的各类软硬件系统，以满足自动驾驶研发在不同阶段、不同环节的实时仿真需求；             （2）支持ADAS/V2X和自动驾驶仿真开发与测试：支持包括汽车自适应巡航（ACC）、自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）、自动泊车（AP）、交通拥堵辅助（TJP）等在内的高级驾驶辅助系统（ADAS），以及其它自动驾驶技术与产品的仿真开发与测试；  （3）支持驾驶模拟体验、人机交互与人机共驾：支持高逼真度的驾驶体验，包括不同道路、交通和天气环境下的驾驶体验，ADAS功能和自动驾驶系统体验，支持人机交互与人机共驾系统的研发与测试等； （4）支持自动驾驶感知/决策/规划/控制算法开发：集高逼真度道路与环境模型、交通流与智能体模型、传感器模型、车辆动力学模型等于一体，支持自动驾驶感知与决策、规划与控制等算法开发、模型训练和测试要求； （5）支持多节点、分布式实时仿真：通过高逼真实时环境渲染、高精度传感器模型、分布式实时仿真架构、高算力、真实数据接口模拟等支持车辆真实EE架构下包括相机、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达等在内的多传感器分布式机群模拟，以及数据处理器、运动控制器、驾驶模拟器等在环的自动驾驶算法开发与测试； （6）支持数字孪生测试与高并发云仿真: 支持虚拟环境下的道路、交通与气象模型，环境传感器模型等与真实世界车辆和车载软硬件系统的数字孪生测试；支持基于云平台的人-车-路-环境信息融合、云端一体高并发实时仿真；支持云平台下的实时在线学习与模型训练、自动驾驶算法的高效迭代与仿真测试等（以上系统功能见图3）。

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