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期刊信息/Journal information
吉林大学学报（工学版）
吉林大学学报（工学版）

任露泉

双月刊

1671-5497

xbgxb@jlu.edu.cn

0431-85095297

130022

长春市人民大街5988号

吉林大学学报（工学版）/Journal Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition)CSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>> 《吉林大学学报（工学版）》（ ISSN 1671-5497；CN 22-1341/T）是由吉林大学主办、教育部主管的以工学为特色的综合性学术期刊。1957年创刊。原名为《吉林工业大学学报》，由原吉林工业大学主办。 2000年，吉林工业大学合并到新吉林大学。2001年经国家新闻出版总署批准，《吉林工业大学学报》更改为现名：《吉林大学学报（工学版）》。 　　《吉林大学学报（工学版）》主要报道吉林大学工学门类的科学研究成果。包括：机械工程、材料科学与工程、动力工程及工程热物理、交通运输工程、农业工程、控制科学与工程、计算机科学与技术、电子科学与技术、信息与通信工程等方面的学术论文。也发表国内外在上述领域的最新研究成果。 　　《吉林大学学报（工学版）》编辑委员会现有委员 43人，其中有4名中国科学院院士，2名中国工程院院士，其他均为在相关领域有重要研究成果的知名教授和学科带头人。 　　《吉林大学学报 (工学版)》为中文综合性科学技术类核心期刊；中国科技核心期刊；吉林省一级期刊。被国内外多种文摘、期刊及数据库摘引和收录，国外的有 美国工程索引(EI Compendex) 、美国化学文摘（CA）；俄罗斯《文摘杂志》(AJ)、美国《剑桥科学文摘社（CSA）》的EC、CE、CIS、EM、ESPM、MTE、CORR、SSSA数据库。中国的有《中国学术期刊文摘》、《电子科技文摘》、《汽车文摘》、《中国农业文摘》、《工程机械文摘》、《中国学术期刊（光盘版）》、《中国科学引文数据库》、《中国学术期刊综合评价数据库》、《万方数据（China Info）系统科技期刊群》。本刊多次在国家和省部级有关部门组织的期刊评比中获奖。 　　《吉林大学学报 (工学版)》发表的论文60%以上为国家级基金资助项目的研究成果，学术水平较高。本刊现为双月刊，每年单月1日出版。 　　 通信地址：中国长春市人民大街 5988号《吉林大学学报（工学版）》编辑部 　　 邮 编：130022 传 真：0431-5094128 电 话：0431-5095297 　　 E－mail ： xbgxb@jlu.edu.cn
正式出版
收录年代

    智能车辆路径跟踪横纵向耦合实时预测控制器

    许芳张君明胡云峰曲婷...
    2287-2294页
    查看更多>>摘要：为解决高速工况下低附着系数路面上智能车辆路径稳定跟踪控制问题,提出了基于非线性模型预测控制的车辆路径跟踪横纵向耦合集成控制器,并实现了实时控制.首先,根据期望的路径信息计算出期望的车辆横向速度.然后,将实际横、纵向车辆速度与期望速度的误差设为目标函数,同时考虑执行机构约束,设计了非线性模型预测控制器,优化求解出前轮转角和前、后轮驱动力,实现了车辆路径稳定跟踪控制.为了提高控制器的实时性,将非线性规划问题转换成代数方程组求解,采用并行牛顿方法进行方程组求解,通过解耦预测时域间方程组的耦合关系,降低优化问题的计算复杂度.最后,在双移线工况下进行控制器的仿真实验和硬件在环实验,实验结果验证了本文所设计控制器的有效性,可实现车辆路径跟踪的实时控制.

    自动控制技术车辆路径跟踪横纵向耦合非线性预测控制器实时控制

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    永磁直线同步电机自适应模糊分数阶滑模精密运动控制

    魏东辉汪霭廷计京鸿房俊龙...
    2295-2303页
    查看更多>>摘要：为解决永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统中存在不确定性而影响伺服精度的问题,本文提出了一种自适应模糊分数阶滑模控制(AFFOSMC)方法以保证PMLSM的动子位置精密跟随给定.首先,建立含有参数变化、外部扰动等不确定性的PMLSM数学模型.然后,设计分数阶滑模控制(FOSMC)方法以保证系统的鲁棒性.由于在实际应用中难以确定FOSMC的切换控制增益,因此采用AFFOSMC对系统的不确定性进行估计.同时,针对AFFOSMC的估计误差以及FOSMC中切换控制引起的抖振,设计自适应模糊到达调节器(AFRR)对其进行补偿.因此,在不需要不确定性边界信息的情况下,仍可实现伺服性能的进一步提高.最后,基于DSP的系统实验结果表明,本文AFFOSMC方法能够有效减弱参数变化和外部干扰等对系统造成的影响,提高系统的鲁棒性,并能精确跟踪响应.

    永磁直线同步电机分数阶模糊控制滑模控制

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    基于轻量卷积网络的田间自然环境杂草识别方法

    徐艳蕾何润翟钰婷赵宾...
    2304-2312页
    查看更多>>摘要：针对田间自然环境下杂草识别精度低和检测速度慢的问题,本文依据自然环境杂草图像数据的特性,在Xception卷积网络的基础上构建了一种基于轻量卷积网络的杂草识别模型.首先改进Xception模型,采用ELU作为模型的激活函数,并使用全局最大池化层对最后一层卷积进行下采样.然后,对原始数据进行背景分割和数据增强处理,在迁移后的模型上继续微调,训练得到最佳的杂草识别模型.在相同的试验条件下,与VGG16、VGG19、ResNet50和Inception-V3四种标准的深度卷积网络模型进行比较,结果显示,本文模型的整体性能最好,对自然条件下8类杂草及苗期玉米的平均测试识别准确率高达98.63％,改进模型的规模为83.5 MB,单张杂草图像检测平均耗时仅为63.8 ms.本文研究结果可为田间自然环境下精准喷药的实施提供理论基础和技术支持.

    人工智能杂草识别轻量卷积激活函数迁移学习

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    光培养条件对东北红豆杉外植体组培效果的影响

    王淑杰赵子瑞孟慧雯李晓卉...
    2313-2318页
    查看更多>>摘要：为了研究不同光培养条件对东北红豆杉外植体生长状况的影响,本文以带芽幼茎为试验材料,探讨了在光培养条件下,培养基中蔗糖的最佳用量,并采用正交试验设计分析得到适合东北红豆杉外植体生长的最佳光培养条件.试验结果表明:在光质为LED红蓝光(色比R∶B=3∶1),CO2体积浓度为1500 mg/L,光照强度为12.5 μmol·m-2·s-1,光周期为10 h/d的环境下,培养基中蔗糖的最佳用量为10 g/L.此时,外植体芽萌动率和出愈率最高,芽萌动时间和初愈时间短,褐化率最低.正交试验得到适合东北红豆杉外植体生长的最佳光培养条件组合为:CO2体积浓度为3000 mg/L+光照强度为37.5 μmol·m-2·s-1十光周期为14 h/d.验证试验表明:该环境下外植体与对照组(无光)对比,染菌率降低了4.33％,芽萌动时间和初愈时间分别降低了2.33、3.75 d,芽萌动率和初愈率分别提高了16％、6.33％,愈伤组织鲜重增长倍数提高了0.35倍,紫杉醇含量提高了0.09 mg/L,为东北红豆杉在光培养环境条件下组织培养提供了理论基础和技术支持.

    组织培养光培养条件东北红豆杉外植体愈伤组织蔗糖

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    基于内侧半月板结构设计的仿生假体有限元分析

    左建林刘恩渤贾政斌徐圣昊...
    2319-2324页
    查看更多>>摘要：基于人体内侧半月板结构设计了游离式仿生内侧半月板假体,置换临床中无法修复的半月板.通过三维有限元分析方法,对假体进行了力学分析,验证了其可行性.数据结果显示,与健康半月板相比,半月板假体应力较高,两组模型高应力分布区域均在内侧中后部;所设计的半月板假体与健康半月板具有相似的生物力学性能.数据结果验证了假体的主要优势在于,其不需要额外固定模式,因而避免了因假体固定失效造成的失败.

    仿生工程半月板生物力学有限元分析

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