2、科研前沿:编辑团队与碳纳米管传感器研究进展

科研前沿:编辑团队与碳纳米管传感器研究进展

在当今科技飞速发展的时代,科研领域不断涌现出令人瞩目的成果。本文将为大家介绍几位在不同科研领域有着卓越贡献的专家,以及一项关于改性多壁碳纳米管传感器压阻效应的实验研究。

科研专家介绍
  • 王毅博士 :2008 年于卡迪夫大学制造工程中心获得博士学位,现任英国普利茅斯大学商学院副教授。此前,他曾在南安普顿大学、诺丁汉特伦特大学和曼彻斯特大学工作。他在全球多所大学担任客座讲师,研究兴趣广泛,涵盖供应链管理、物流、运营管理、文化管理、神经营销、大数据与数据分析以及工业 4.0/5.0 等领域。他在国际期刊、书籍章节和会议上发表了 100 多篇技术同行评审论文,著有 3 本书,编辑了 6 本书,并撰写了 5 个章节。
  • 克里斯蒂安·马丁森博士 :1995 年在挪威科技大学(NTNU)获得博士学位,研究主题为“制造中的矢量公差”。他拥有 15 年制造业经验,是挪威科技大学工程学院制造与土木工程系教授,也是该系制造工程研究小组的负责人。他是国际生产工程科学院的企业成员,以及欧盟制造技术平台 MANUFUTURE 高级别小组的成员。他还担任挪威制造研究实验室国家基础设施 MANULAB 的经理,以及挪威基于研究的创新中心 SFI MANUFACTURING 的国际协调员。他在国际期刊和会议上发表了许多论文,主要研究领域包括测量系统、变异/质量管理和公差,致力于推动工业 5.0 人机系统的研究。
  • 陶煜博士 :现任中国上海工程技术大学(SUES)校长,同时也是上海大学(SHU)教授。他曾担任上海第二工业大学
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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