关键词： 算法初步   课堂教学现状   高中教学   案例设计  

摘要： 算法是数学、数学应用学科以及计算科学的基础。科技的飞速发展使得算法在社会中的作用越来越突出,也迅速融入到日常生活中的每个角落。高中数学新增一章内容专门讨论“算法初步”,作为新增加的“算法初步”,其教学已然形成一个新的研究课题。本文从实际课堂教学出发,基于认知结构、建构主义学习理论、多元智力理论,采用问卷调查法对L和M两所乡镇中学师生进行问卷调查研究,通过访谈法了解乡镇中学教师对“算法初步”的基本认识情况,问卷调查教师及学生对于算法教学内容的掌握情况及态度、教学实践情况以及对算法思想的重视程度,希望能够全面了解乡镇高中数学“算法初步”内容的课堂教学现状,分析乡镇高中数学“算法初步”课堂教学现状,剖析存在的问题,提出相应教学对策,并根据研究结果进行“算法初步”的教学案例设计及分析。通过问卷调查研究及课堂教学实践调查与分析,发现算法初步课堂教学中存在的不足:(1)学生对算法内容的理解和表达存在困难;(2)教师对“算法初步”教学的不重视;(3)缺乏“算法初步”教学资源;(4)教师缺少相关培训,对算法教学要求存在偏差;(5)教师对算法教学重、难点存在分歧,教学侧重点存在差异;(6)“算法初步”教学内容以及教学方式相对单一。结合实际存在的问题,提出相应教学策略:(1)合理安排算法初步教学课时;(2)逐步渗透算法思想;(3)更加重视循环结构的教学;(4)增加计算机辅助教学工具;(5)提高教师自身素质;(6)重视基础,把握难度;(7)联合信息技术组及片区教学的研究。根据研究结果进行以算法基本概念、循环结构、条件语句、基本算法语句的复习为主要内容的四个实际教学案例的设计及分析。

关键词： capacitated p-center   mathematical models   valid inequalities   search algorithms  

摘要： The capacitated p-center problem requires one to select p facilities from a set of candidates to service a number of customers, subject to facility capacity constraints, with the aim of minimizing the maximum distance between a customer and its associated facility. The problem is well known in the field of facility location, because of the many applications that it can model. In this paper, we solve it by means of search algorithms that iteratively seek the optimal distance by solving tailored subproblems. We present different mathematical formulations for the subproblems and improve them by means of several valid inequalities, including an effective one based on a 0-1 disjunction and the solution of subset sum problems. We also develop an alternative search strategy that finds a balance between traditional sequential search and binary search. This strategy limits the number of feasible subproblems to be solved and, at the same time, avoids large overestimates of the solution value, which are detrimental for the search. We evaluate the proposed techniques by means of extensive computational experiments on benchmark instances from the literature and new larger test sets. All instances from the literature with up to 402 vertices and integer distances are solved to proven optimality, including 13 open cases, and feasible solutions are found in 1,0 minutes for instances with up to 3,038 vertices.

关键词： 无人驾驶叉车   路径跟踪算法   自抗扰控制   模型前馈控制   模型参数学习  

摘要： 路径跟踪作为无人驾驶技术的核心之一,是实现无人驾驶任务的基础。特定场景下的无人车辆应用是无人驾驶技术尽早实现的重要平台。因此本文工作主要针对于无人驾驶叉车仓库货物搬运的场景,对无人驾驶叉车高精度以及平稳直角转弯的路径跟踪进行了研究。搭建了无人叉车实验平台,设计了基于模型参数自学习的模型前馈与串级自抗扰反馈结合的路径跟踪算法,实现了高精度的路径跟踪,减小了直角转弯时的超调量和稳定距离,一定程度上提高了控制器的适应能力。首先,搭建了无人驾驶叉车实验平台,实现了从传感器到控制器再到车辆底层各模块的数据流通,使车辆具备了自动驾驶的能力。除此之外,基于Simulink和Car Sim仿真软件搭建了仿真平台,为算法的有效性验证提供了便利条件。其次,从运动学和动力学的角度分别建立了面向控制的车辆模型为控制器设计打下基础。针对作业场景以及作业中跟踪精度要求高的特点和转向机构中位偏移等不确定性问题,设计了基于串级自抗扰和位置重构的轨迹跟踪算法。在航向控制器中,分别使用车辆运动学和动力学展现的不同阶次的动态关系设计了不同的自抗扰反馈控制器,并对其从时域和频域角度进行了简要对比分析。在仿真和叉车平台上对算法的有效性进行了验证,实验结果表明:在大误差阶跃下可以平稳的跟踪到目标轨迹,稳定后平均误差约0.013m,距离误差基本可稳定在±0.05m以内。最后,为了进一步优化直角转弯过程使其超调小,稳定快,在设计的串级自抗扰反馈控制器基础上加入基于模型的前馈控制,在不改变控制器增益情况下减小了转弯时的超调量和稳定时间,在一定程度上增加了控制器的适应能力。设计了车轮转角估计模型从而满足了在线学习算法应用的数据需求。为了进一步减小转向系统中位偏移导致转向模型失准的问题,使用了递推最小二乘法对转向模型参数在线学习并实时用于车辆控制,从而提高模型前馈的精度,进一步改善控制器性能。最终形成了模型参数自学习的前馈与反馈结合的控制算法架构。在仿真上和实验平台上对控制器进行了验证,实验结果表明:算法中各模块都发挥着重要作用,最终的控制器优化了直角转弯过程,减小了超调量和稳定距离,稳定后平均距离误差为0.009m,误差基本稳定在±0.05m内。

关键词： 计算机编程   数学算法   优化  

摘要： 计算机编程和数学算法有着不可分割的密切关系,因为数学和计算机学科有着十分紧密的联系,二者的有机整合是进行高效编程的有效途径。计算机编程进行数学算法优化之后,可以有效提高计算机编程效率以及质量。因此,文章从不同角度客观地分析了计算机编程中数学算法优化的一些具体策略,希望对各位学习计算机编程能有一些帮助。

关键词： 热电器件   碲化铋   柔性电子   数学算法   能量转换  

摘要： 目前,传统化石能源的持续开采与使用所带来的的能源危机与环境污染严重影响着人类社会的可持续发展。由此,开发出一种环境友好的新型清洁能源已成为人类亟须共同解决的问题。热电转换技术可以将耗散在人类活动中的余热废热,通过泽贝克(Seebeck)效应直接转换为电能;相反地,通过佩尔捷(Peltier)效应也能将电能转换为热量的吸收与释放。碲化铋(Bi2Te3)基热电材料由于其最佳热电性能工作温度区间处于室温附近,因此常被用作室温附近发电与制冷的热电材料,也是目前市场上最为广泛商业化运用的一种热电材料体系。在本论文中,通过热压和拉晶的方式分别制备了p型碲化铋基热电材料Bi Sb Te及n型碲化铋基材料Bi Te Se,其最大热电优值ZT分别可达到1.1与0.9。采用陶瓷基板将24对所制备的p型与n型碲化铋基热电臂制备成尺寸为25 mm×19mm×2.38 mm的平板式热电器件,在130℃的温度梯度(高温160℃,低温30℃)测试下,其最大输出功率可达到0.46 W,最大热电转换效率接近5.56%。近年来,随着物联网与柔性电子器件的发展,市场对清洁环保、寿命长、稳定高、可弯折性的分布式自供能电源提出了迫切需求,柔性热电器件可以通过将它们顺应热源表面形貌地附着在热源上,直接将热量转化为电能,而持续受到越来越多的关注。传统的无机热电材料制备的热电器件通常为以陶瓷片为基板的平板式热电器件,以保持器件使用的高机械性能及稳定性。与无机块体热电材料相比,常见柔性器件通常采用各类有机热电材料,其热电性能都远低于无机块体材料。本论文中通过将数学上的几何算法合理地引入到无机块体材料的平板式热电器件,完成了无机材料柔性热电器件的设计,实现了一种高性能的柔性无机热电器件(f-TED)的制备。通过将人工裂缝与所选定的基板切割方式相结合,实现无机热电器件的全柔性设计,并且器件的弯曲角度可为0～360度之间的任意角度。此外,该种柔性无机热电器件的设计与制备方式引入的接触电阻较低。论文中通过实验测量和数值模拟以及接触电阻模型,表明并验证f-TED在不同温差和人工裂缝下都能表现出高的能量转换效率和输出功率。值得注意的是,对于能进行360°全柔性弯曲的碲化铋基f-TED,在接近室温(53 K温差)的情况下,其归一化最大功率密度为19.6 m W/cm2,热电转换效率约为3%。这些结果为将f-TED用于具有不同表面曲率的热源或散热器的能量产生和热管理提供了可行性,尤其是应用在自供电的可穿戴机电一体化设备和物联网(IoT)中的柔性芯片冷却过程中。

关键词： 小学数学   计算教学   算法与算理结合  

摘要： 在数学教学中,对于计算能力的培养是极为重要的一环,然而在实际的教学中,不难发现学生们的计算能力并不是十分让人满意。因此,在进行数学计算的教学时,教师就需要通过各方面的努力来对学生们进行更为逻辑化的能力锻炼与计算教学,本文便对计算教学中的两大方面,即算法和算理,进行了一定的论述,努力提升对于学生计算教学的效率。

关键词： 游戏教学法   小学   数学   算法多样化  

摘要： 计算是小学数学教学的基础内容,是学生完成各个阶段数学学习任务的必备能力。但是如今的计算课程却是很多小学生倍感头疼的课程,这主要与教师运用的教学方法比较单一,不能调动学生的计算兴趣有关,而能够让小学生产生数学计算兴趣的方法之一就是游戏教学法。算法多样化是《义务教育数学课程标准》中的一个关键理念,从本质上看就是尊重学生的个性化发展,倡导个性化学习,鼓励学生运用自己熟悉且感兴趣的思维方法解决问题。在促进小学数学算法多样化的教学中,教师可以引入游戏教学方案,让学生对课程学习表现出更强的适应能力和主动性。

关键词： Wind power  

摘要： In order to solve the problems of training data selection and parameter optimization of the prediction model, this paper introduces a method of the short-term prediction of wind power generating capacity based on mathematical morphology cluster analysis and fruit fly optimization algorithm. Mathematical morphology cluster analysis automatically divides numerical weather prediction data into several clusters according to dilation and erosion operation, and similar days with the predicted day are searched as training sample. Fruit fly optimization algorithm can determine quickly the optimization parameters of the prediction model. Simulation is performed to the wind power generation of Yilan wind farm. The results show that the method is effective and its precision is higher than that of the prediction model based on k-mean cluster analysis or particle swarm optimization algorithm. The effect of training data on model accuracy is higher than that of model optimization. © 2019, Editorial Board of Acta Energiae Solaris Sinica. All right reserved.

关键词： 边缘检测   数学形态学   车牌定位  

摘要： 车牌识别系统已经成功进入智能交通领域,其中车牌定位是车牌分割和车牌识别能顺利展开的基础。首先使用边缘检测改进canny算子进行一次粗定位,大致确定车牌所在区域;再对边缘检测后的二值图像进行膨胀、腐蚀等一系列数学形态学操作,完成车牌二次精确定位。根据实验结果表明,这种算法能够避免一定的噪声影响,解决目标图像噪声干扰及边缘模糊的问题,具有一定的鲁棒性。