摘要：【目的】由于黄土所具有的结构疏松、抗剪性低,以及对水、力及震动都十分敏感等工程特性,故探究采用双向土工格栅对西宁地区黄土加筋前后土体动力性能的改善效果。【方法】采用GDS双向动三轴测试系统开展不同加筋层间距、不同围压、不同动应力幅值工况条件下加筋黄土的动三轴试验,分析循环荷载作用下加筋层间距对黄土动强度、动剪切模量、阻尼比等动力响应特性的影响,探讨分析加筋黄土动力响应特性的演化规律。【结果】结果显示:黄土动应变随着动应力的增大而增大,骨干曲线呈现应变强化型,并且骨干曲线随加筋层间距的减小逐渐由曲线型过渡为直线型;随着加筋层间距的减小,黄土强度随之增大,随着围压和加筋层间距的增加,黄土幅值剪应力明显增大,动剪应变减小,阻尼比明显减小。【结论】结果表明:围压和加筋层间距对加筋黄土的动力特性具有显著的增强作用,且存在一个最优加筋层间距。研究成果可为西宁地区加筋黄土道路设计提供参考依据。

摘要：对飞机鹅颈铰链组件的设计要点进行了研究分析,包括如何优化旋转轴线位置、鹅颈铰链与铰链支座采用何种构型、如何选择鹅颈铰链与铰链支座的连接形式等。给出了旋转轴线位置的优化方法,介绍了两种鹅颈铰链组件构型的特点与应用范围,对鹅颈铰链与铰链支座之间几种不同的连接形式进行了分类说明与对比分析,结合工程实例对几种连接形式进行了重点研究。

摘要：在分析影响电机效率的五大损耗的基础上,针对不同损耗的特点提出了不同的解决措施,并通过针对性的试验验证了各种措施的有效性。综合比较后指出双层同心不等匝低谐波绕组在减少损耗的效果、节约成本及工艺可实现性等方面具有很大优势,用于高效电机的设计生产具有很好的推广前景。

摘要：[目的]针对配电网接入储能进行削峰填谷的应用场景开展研究,以明确储能接入对配电网侧网络损耗和电压质量的影响。[方法]分析了高峰时段储能放电时,网损功率随储能注入电流和接入位置的变化趋势,然后分析了低谷时段,储能系统接入并进行充电时,网损功率随储能注入电流和接入位置的变化趋势。对于储能接入配电网进行削峰填谷对配电网电压的影响,分别从高峰时段储能放电和低谷时段储能充电的角度,研究了储能不同注入电流和接入位置对配电网沿线电压分布的影响。最后,考虑配电网总电压偏差指标,研究了配电网接入储能后对总电压偏差指标的影响。[结果]通过仿真计算,分析了储能电流和接入位置取不同固定或连续值时储能参与配电网削峰填谷对网损功率和电压损耗的影响趋势,并与理论分析进行了对比分析。[结论]研究将对各类储能设施在配电网中的协调规划和优化运行提供有益参考,具有较好的工程参考价值。

摘要：文章选用厚度为0.508 mm、介电常数为3.38的射频基板设计振荡器的版图。主要应用不同拐角设计振荡器版图,研究不同拐角方案设计的振荡器性能的优劣。

摘要：从灵活性、安全性和舒适性的角度,研究了高速机车座椅及其底座的原理,并运用SolidWorks三维数字化设计软件进行了零件设计、装配体设计、运动分析等,进而完成了整个机车座椅底座的机构设计。

摘要：基于欧拉-伯努利梁理论,设计了一种新型的微型同位素辐射能收集器二维机电模型。该模型解决了一维机电模型无法涵盖的诸多问题。算例分析表明:本模型能较准确地描述实验过程和预测实验结果。通过对结果进行分析,得出了影响微悬臂梁的位移、梁的往返周期和梁中存储能量的一系列因素。

摘要：提出了一种基于机器视觉和深度学习的智能无人零售系统。采用嵌入式的ARM9和各种传感器模块组成前端采集系统,在服务器上用训练好的卷积神经网络模型分别对物品进行动态和静态检测识别,然后将识别信息反馈给数据库,由数据库整理所有信息,最终确定顾客订单信息。本系统使用前端硬件在无人售货柜上进行图像采集并在服务器的Caffe框架上进行测试,结果表明该系统的实时准确率达到99%。

摘要：咽拭子采集机器人对采集人的表情识别、情绪表达等感知交互,对于咽拭子采集机器人成功执行任务具有重要的意义。咽拭子机器人采集到的数据样本在训练过程中要解决遮挡去除及微表情识别的拓展、自采集数据集的定义、关键帧识别及处理、表情分类及划定、交互集成等关键问题。针对以上问题,设计了一种高效自修复网络(efficient self-cured network,ESCN),构建了具有类识别人脸能力的特征提取加权模型,通过多尺度注意力机制捕捉受试者的面部表情区,通过重标签校正的线性聚合模型识别咽拭子采集者的面部表情。实验在真实数据集RAF-DB、FER2013和自采集数据集上进行验证。实验结果表明,ESCN比经典模型的准确率提升4.643~11.058个百分点,同时参数量相对较小,便于轻量化和集成。

摘要：在动态的非结构化环境中,有效地感知物理接触对于智能机器人安全交互至关重要。为了能够检测各种潜在的物理交互,需要在机器人表面部署大面积触觉传感器。目前,现有的大面积触觉传感器主要是通过传感阵列方式实现的,但是大规模部署传感元件在实际应用中存在巨大挑战。电阻层析成像(Electrical Resistance Tomography,ERT)技术作为一种连续传感方式,有望克服传统触觉传感阵列的一些限制。为此,利用ERT设计了一款新型的大面积触觉传感器。在此基础上,提出了一种基于自适应感兴趣区(Region of Interest,ROI)的图像重构算法,将图像重构限制在交互区域内,以提高传感器的空间分辨率。为了验证提出成像算法的有效性,通过仿真与物理实验对其进行了全面评估。实验验证了该算法可以有效提高触觉传感器在交互区域的空间分辨率,使其具有较高的测量精度。实验结果表明,该传感器的平均定位误差为0.823 cm,能够准确地识别8种不同交互模式,其精度高达98.6%。这一研究工作表明,该传感器为机器人具身触觉传感的实现提供了一个新的解决方案。