摘要：为了减小多机器人协同焊接的路径长度并提高机器人之间的负载均衡度,提出了基于动态规划-个体差异进化遗传算法的协同焊接规划方法。以多机器人协同焊接路径长度、负载均衡度为优化目标建立了优化模型,并分析了协同焊接约束条件。针对单机器人焊接路径规划问题,在遗传算法中针对染色体进化能力的差异性,提出了个体差异进化策略,给出了基于个体差异进化遗传算法的路径规划方法。针对多机器人协同焊接问题,使用动态规划将其划分为3个子问题,实现了多机器人协同焊接任务分配和路径规划。经某型汽车前门焊点路径规划验证,个体差异进化遗传算法规划的路径最佳长度、平均长度均优于传统遗传算法;经后门焊点的4机器人协同焊接验证,在满足无干涉约束下,这里方法的路径长度、负载均衡度优于文献[11]离散粒子群算法。实验验证了这里方法在多机器人协同焊接分配和规划问题中的优越性。

摘要：奇异点是非厄米系统中的奇点,由两个或多个特征值及其相应的特征向量同时简并产生。超表面是在亚波长尺度上构建的二维人工电磁材料,其结构和性能的人工可设计性为研究非厄米现象提供了新的途径。本文首先介绍了非厄米系统和奇异点的基本理论并概述了奇异点的最新研究进展,之后介绍了超表面奇异点太赫兹传感的研究进展,最后总结了奇异点传感仍然存在的问题,并展望其发展趋势。

摘要：当前我国传统乡村建筑设计建造存在缺乏建造标准、房屋品质不可控、建筑产业化程度低等一系列问题。在新型建筑工业化方向下,采用建筑产品化设计建造模式是解决上述问题的有效手段。基于此模式,构建工业化乡村建筑产品化设计系统,明晰设计实现路径;建立包括“平台化设计、基于构件库的三级构件组合设计和产品化设计流程”在内的工业化乡村建筑产品化设计方法;研发包括“产品构件三级嵌套建模技术、空间定位编码技术和全生命周期建造管理技术”在内的工业化乡村建筑产品建造管理技术;进而以“梦想居”和“孔家村为民服务中心”为例,展开工业化乡村建筑产品化设计实践。应用该设计系统、设计方法及建造管理技术,可有效提高乡村建筑设计建造水平,提升乡村建筑品质,促进乡村建筑产业发展。

摘要：针对传统无监督跨模态检索算法提取样本内部与样本之间的关联语义不充分,导致检索准确率低的问题,提出一种基于CLIP与注意力融合机制的无监督跨模态哈希检索算法CAFM_Net。将多模态预训练模型CLIP运用到样本特征提取阶段,从不同维度挖掘数据的相似信息;使用注意力融合机制对提取的特征进行处理,加强显著区域的权重;引入对抗学习的思想设计模态分类器,生成更趋于语义一致性的跨模态数据哈希编码。与现有的代表性哈希方法相比,CAFM_Net在多模态检索任务上准确率提升至少11%与9%。

摘要：高速齿轮箱内的复杂流场通过影响齿轮喷油润滑特性,进而影响传动系统的传动效率和工作性能。针对高速齿轮箱复杂流场及挡板结构带来的影响等问题,开展了高速齿轮喷油两相流场及润滑特性研究。基于计算流体力学方法,建立高速斜齿轮喷油润滑两相流场分析模型,分析了两相流场分布特性;在此基础上,研究了喷油参数(如喷油速度、喷油夹角、轴向角度)以及齿轮挡板对喷油润滑特性的影响规律。结果表明,高速斜齿轮喷油润滑时,表面油液有偏斜现象;通过提高喷油速度或增加正轴向角度,可以改善油液偏斜现象,提高润滑效果;齿轮挡板对油液起着导流作用,其中,设置轴向挡板有利于增加齿面的油液。为高速齿轮箱两相流场分布特性研究及喷油润滑优化设计提供了依据。

摘要：针对牛粪好氧发酵过程中交互性差和依赖经验决策的问题,课题组设计了基于数字孪生的发酵过程监控系统。首先,通过Unity引擎构建了发酵仓数字孪生虚拟模型,并设计搭建了场景环境和虚拟界面;其次,设计了物联网(internet of things, IoT)网关以及数据库用于传输和存储孪生数据;最后,通过搭建模拟平台对数字孪生系统进行了时序同步和碰撞检测实验。实验结果表明:设计的发酵仓数字孪生监控系统虚拟模型与实物同步性较高,能做到虚实同步,验证了系统的可行性。

摘要：脑肿瘤是最致命的疾病之一,由于缺乏有效的诊断和治疗手段导致其预后差、复发率高,患者5年生存率低。因此,许多研究人员致力于开发非侵入性高分辨率成像技术以获得脑肿瘤的解剖结构和信息,实现精准的早期诊断,并开发新型高效的治疗方式,以及诊断、治疗一体化的新范式。稀土纳米材料(Rare earth-based nanoparticles,RENPs)因其独有的优势被广泛应用于疾病诊断、药物输送、肿瘤治疗和生物成像等领域。RENPs具有独特的光学、磁学特性和高X射线吸收能力,可通过荧光成像、磁共振成像和计算机断层扫描成像对脑肿瘤进行高分辨率成像。RENPs的发射光可调谐,特别是其近红外第二生物学窗口(Second near-infrared,NIR-Ⅱ,1000~1700 nm)的发射具有较强的组织穿透性,低的背景荧光干扰,适合用于荧光成像探针及光响应性治疗的光刺激。重要的是,RENPs还具有优异的生物相容性以及表面易功能化等特点,可与抗体、肽和药物等生物大分子结合,以增强穿越血脑屏障(Blood-brain barrier,BBB)的能力,有利于靶向治疗和高对比度成像。因此,本综述重点介绍了RENPs在脑肿瘤成像和治疗领域的设计策略和应用,最后探讨了RENPs在肿瘤诊疗领域现有的挑战并对其未来的发展进行了展望。

摘要：多目标跟踪已经成为自动驾驶系统中的一个关键组成部分,其目的是在连续的视频流与点云流中识别、定位并标识所有感兴趣的目标。目前三维多目标跟踪方法多依赖人工多阶段调参以保证整体跟踪性能,难以对复杂遮挡或运动进行有效建模。而现有的三维端到端多目标跟踪方法,如MUTR等,精度普遍较低。其核心原因为三维空间中的特征聚合和感知相对于二维图像更具挑战性,简单的网络难以实现复杂的三维特征聚合,并大量的噪声信息与难例信息干扰严重,影响模型的特征提取能力。针对以上问题,本文提出了一种基于难例挖掘训练的端到端多目标跟踪框架BEVTrack。针对三维特征关联问题,本文设计了基于鸟瞰图(BEV)位置编码的三维跟踪查询。通过基于BEV特征的三维跟踪查询,本文方法能够更好地将跟踪查询与实际三维特征进行有效关联,从而大幅度提升了跟踪精度。同时,模型依靠BEV数据进行特征关联,仅需轻量化的网络便可以实现快速有效的跟踪。针对数据噪声问题,本文提出了面向多目标跟踪的难例挖掘训练,通过针对检测难例与跟踪难例分别处理,训练模型去除检测错误噪声与跟踪匹配的能力,从而提升在真实场景下模型处理噪声信息与难例干扰的能力。在实验结果方面,基于Nuscenes数据集,我们进行了大量的对比实验与模型消融实验,实验结果证明本文的方法在该数据集上取得了领先的性能。

摘要：构建支重轮-履带-地面多体耦合系统是研究履带机器人行驶平顺性的重要环节。以单侧五支重轮履带机器人为研究对象,在非线性悬挂系统模型以及考虑履带滤波作用的路面激励的基础上,建立了履带机器人振动理论估算模型。然后,基于履带机器人在不同等级路面及不同行驶速度工况下的仿真实验,利用均方根值定量分析了行驶速度、路面激励对机器人车体及其支重轮垂向振动的影响。最后,通过开展外路实验来验证七自由度半车的振动理论估算模型和动力学仿真模型。结果表明:随着行驶速度和路面不平度的提高,履带机器人车体的垂向振动近似呈线性增大,履带对路面激励有滤波作用。履带机器人车体质心及支重轮1,3,5的垂向振动加速度对路面激励最为敏感,车体垂向振动加速度功率谱密度幅值在频率为19 Hz左右时最大。由于支重轮5靠近驱动段,履带与主动轮啮合产生的多边形效应使其垂向振动相对于其他支重轮偏大。理论建模、仿真分析及外路实验相结合的方法为履带机器人在不同路况下的振动响应特性研究提供了新思路。