智能化纳米释药系统用于细菌感染治疗的研究进展

细菌耐药性的相关研究已成为多学科交叉研究的热点,纳米技术因其独特的物化性质在药物递送系统(drug delivery systems,DDSs)的应用中具有可以改善药物的药代动力学和药效学特性,为应对全球细菌抗生素耐药性问题提供了一种新的策略。作为药物载体,理想的纳米粒子必须具有较高的载药量,将药物运送到特定的病理部位和(或)靶细胞,同时不发生药物泄漏,并且在作用部位迅速释放药物。为此,人们积极寻求各种"智能"纳米释药系统,这种纳米释药系统可以对内部或外部刺激(如pH、氧化还原、温度、磁和光等)进行响应,从而实现对药物的可控释放。本文围绕pH、温度、光照以及酶和其他内源或外源因子刺激响应的智能化抗菌药物递送系统领域的最新研究进展进行了评述。     

双轮驱动电动汽车防滑控制系统的研究

建立了双轮驱动电动汽车加速过程的1/4动力学模型,以滑转率为调节对象,提出了一种基于模糊自整定PID控制算法的驱动防滑控制系统.设计了双轮驱动电动汽车驱动防滑系统的模糊PID控制器,在Matlab/Simulink仿真环境下进行了动态仿真,对比仿真结果表明,模糊自整定PID控制器的性能优于单一的PID控制.     

串联式混合动力汽车模糊控制策略的研究

针对串联式混合动力汽车特点,提出了恒SOC模糊逻辑控制策略。一方面,模糊逻辑控制器根据路况功率需求和蓄电池SOC,分配发动机给定功率,实现恒SOC控制;另一方面,将发动机的工作点控制在发动机最小燃油消耗的高效率区间内,使发动机具有较好的燃油经济性。实例仿真结果表明,恒SOC模糊逻辑控制具有较好的鲁棒性,能在不同的循环工况下实现恒SOC控制,且具有较好的燃油经济性。     

对公路桥头跳车原因与防治浅见

分析了桥头跳车的危害及原因,论述了软土地基加固处理、桥头搭板刚柔过渡、台背填料的选择等综合治理桥头跳车的方法和经验。     

基于避碰传感器的自主汽车动目标识别与估计

建立自主汽车目标的匀速运动模型,根据实时的目标静态特征信息,采用最小二乘改进算法对匀速运动的自主汽车目标动态参数做出合理的估计,并对参数估计进行了仿真,验证了该算法实时性和可靠性。     

汽车多路传输系统数据的简化算法

介绍了一种应用于汽车多路传输系统中所有关联数据库数据的简化算法.同时对此算法进行了具体的性能分析.汽车多路传输系统允许汽车电子系统内各个智能模块共享信息,实现了信息在各个电子模块中进行实时交换,从而能提高各个智能模块之间的信息交换速度.     

桥头跳车原因与防治措施

本文从路在沉降、施工方法和结构体系上对桥头跳车病害进行原因分析,提出减少病害防治措施。     

动态车辆路径问题研究综述

指出了动态车辆路径问题是运筹学和组合优化领域的前沿研究方向,研究动态车辆路径问题具有重要的理论和现实意义。阐述了动态车辆问题（DVRP）,根据动态信息的特征将动态车辆路径问题分为随机车辆路径问题（SVRP）和模糊车辆路径问题（FVRP）。从动态车辆路径问题的建模、算法和仿真优化三个方面分析了其研究成果,对现有研究的不足进行了探讨,提出了动态车辆路径问题的进一步研究方向。     

水产养殖机器鱼设计与三维路径跟踪控制

为方便监测水质与水下鱼群活动,本研究设计了一款面向全水域实时监测的水产养殖机器鱼,并搭建了机器鱼控制系统,开展了机器鱼三维路径跟踪控制研究。在Serret-Frenet坐标系下建立了机器鱼三维空间路径跟踪误差模型,并基于LOS制导律和李雅普诺夫理论设计了一种模糊滑模控制器,最后利用Matlab仿真对本研究提出的控制算法的有效性进行验证。仿真结果表明：所设计的控制器能使机器鱼在模型参数不确定性、外部干扰未知的情况下实现三维路径跟踪控制,其控制精度和鲁棒性明显优于常规PID与滑模控制器。     

苜蓿智慧管理研究进展与应用

【目的】 结合现有苜蓿智慧管理研究进展,提出基于小型无人机+超声波检测在苜蓿智慧管理上的具体应用,为精准农业和苜蓿规模化生产的远程诊断提供思路。【方法】 文章以苜蓿为研究对象,以内蒙古呼伦贝尔市谢尔塔拉农牧场为研究区,在总结归纳当前苜蓿智慧管理研究及应用现状的基础上,进行了无人机+超声波的苜蓿田数据采集及应用。【结果】 研究进展表明与卫星相比,无人机在农作物识别与长势估算中,识别精度和速度表现出明显优势,苜蓿智慧管理的前提是数据的获取与分析,从无人机获取的代表苜蓿冠层高度信息的DSM数据能够显著提升苜蓿识别精度、苜蓿形态三维建模、苜蓿相对高度估算等方面,实时获取苜蓿生长过程中的相关参数使结果更为可靠。【结论】 该文总结现阶段苜蓿智慧管理研究进展,归纳现有研究成果的优势与不足,提出结合无人机采集的高分辨率图像和超声传感器,对不同状况下的苜蓿进行准确数据获取的方法。基于此方法配套相应的苜蓿管理决策支持系统,将可以为用户提供苜蓿长势、产量预测和实时灌溉、施肥等管理策略。