动态残差MEWMA控制图的经济设计

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近年来,伴随着汽车保有量增长所带来的交通堵塞、道路安全等问题,汽车智能化已经成为整个汽车行业未来发展的重点研究方向。智能驾驶汽车是传感器、网络通信、导航定位、人工智能等多学科综合体,其中导航定位、路径规划、行为决策和车辆控制等是智能驾驶的关键技术。本文针对智能驾驶中的路径规划部分展开研究,采用深度强化学习算法在虚拟环境下完成智能驾驶路径规划的实验、算法改进和仿真验证。首先,分析了强化学习是通过智能
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不同于气相液相输送,作为大规模CO_2输送最经济的相态,超临界CO_2存在使人窒息的严重泄放危害。且实际含杂质CO_2管网运行中存在管道腐蚀、泄漏、多相流、超压及堵塞等问题,破坏管网完整性,威胁管网运行安全。故而分析含杂质超临界CO_2输送管网运行中存在的安全问题更具现实意义。本文以延长油田实际含杂质超临界CO_2输送管网为研究对象,分析提出影响超临界CO_2管网安全运行的因素主要是含杂质CO_2
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四旋翼飞行器在使用遥控器控制时存在新手操作失误、隐蔽性差,高层建筑物遮挡使GPS信号微弱,导致四旋翼飞行器定位不准确。针对这些问题,本文设计了一种新型的四旋翼飞行器,可实现手势控制及定点悬停功能,具有单手控制、价格低廉、易于操作、稳定悬停等优点。主要研究内容如下:1、飞行控制模块。飞行控制模块主要包括微控制器STM32F411、无线通信芯片NRF51822、九轴传感器MPU9250、电机等。飞行控
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