摘要：高光谱性能光学薄膜是国家重大光学工程、光电子产业的基石。为了提高光学薄膜的光学性能并开发精确制备技术,现有研究主要围绕设计理念、监控技术和薄膜材料等方面展开。目前,薄膜技术已经取得了长足进步,能实现高光谱性能光学薄膜的鲁棒性设计,多种基于高光谱性能光学薄膜的精确制备技术相继被提出。从薄膜设计、精确制备技术以及薄膜材料几方面出发,本文对现代高光谱性能光学薄膜研究进行了回顾和讨论,并对高性能光学薄膜潜在的挑战和进一步研究方向进行了展望。

摘要：将光波偏折到预定的非镜面折/反射方向是超构表面的一项重要能力,也是超构表面对光波进行复杂操控的基础。为了提高异常偏折超构表面的性能并拓展其应用,现有研究主要围绕设计理念、器件构型、演示应用等方面展开。目前光学超构表面的异常折射和反射效率已经提升至90%和99%,各种基于超构表面异常偏折光波调控的演示性应用也相继被提出。从物理机制、实现方法以及应用研究几方面出发,本文对光学超构表面异常偏折研究进行了回顾和讨论,同时也对潜在的挑战进行了总结,对异常偏折超构表面的进一步研究进行了展望。

摘要：为了使制造单元控制器具有柔性、开放性和可靠性,提出了基于组件的制造单元控制器的混合式控制体系结构。在描述制造单元控制器的功能模型基础上,提出了基于分布式对象CORBA的单元控制器软件结构。同时,采用统一建模语言的面向对象可视化设计方法,进行了基于组件的单元控制器的设计。最后在CORBA规范的Orbix 2.3c平台和VC++6.0的编程环境下开发了单元控制器控制软件。

摘要：在由一个制造商和一个回收商组成的逆向供应链系统中,由于信息不对称存在着道德风险和逆向选择双重问题,制造商需要设计激励契约,以激励回收商的努力水平达到最优。结合委托代理理论和最优控制理论,研究了信息不对称情况下回收商的回收运营能为连续类型的激励契约模型,发现回收运营能力为连续类型时,所有回收商均能根据自己的类型选择最适合自己的契约。通过模型讨论了相关参数对激励契约的影响,并应用MATLAB软件对模型进行了数值仿真,分析了相关参数变化对制造商和回收商期望收益的影响。

摘要：卷积神经网络在图像处理中的应用越来越广泛,针对图像处理技术手段在玻璃生产表面缺陷有效检验,分析了基于卷积神经网络的机器学习原理与方法,提出一种基于多尺度卷积神经网络(MCNN)图像识别模型,将MCNN模型在玻璃表面缺陷识别中进行应用实践研究,通过采用不同的算法模型和分类器进行对比实验,并运用混淆矩阵和F1值来评估学习器性能。实验结果表明,所设计的MCNN均比传统卷积神经网络(CNN)识别方法的准确率较高,尤其是在划痕缺陷和杂质缺陷图像的识别准确率上提高了较大的幅度,F1值均提高了5.0%以上,在玻璃缺陷检测的整体识别准确率上较优。

摘要：设计了一种以平行板铰链机构进行导向,以桥式机构进行位移放大的新型压电陶瓷驱动微定位平台。应用弹性力学和材料力学理论建立该平台的桥式放大机构和平行板铰链机构的理论模型,分析了平台的驱动力、输出位移、刚度和固有频率,并运用Matlab软件优化了桥式机构铰链长度、厚度,平行板铰链长度及厚度等几何参数,获得了微定位平台的最优值。对优化后的结果进行了有限元仿真,并搭建了测试系统对平台性能进行了测试。测试结果显示,理论分析与实验结果的最大误差为9.8%,有限元分析与实验结果的最大误差为4.2%,得到的结果验证了理论分析和有限元分析的正确性,实现了平台体积小,放大倍数高,位移输出大的设计目标。

摘要：为制定沥青发泡腔结构设计的评价机制,提出了基于沥青发泡腔内多相流场解析与试验的对比评价方法,即建立沥青发泡过程动力学模型,以解析不同发泡腔结构下的多相流场分布.通过解析结果与试验数据的对比,验证了上述模型的有效性;进而建立发泡腔结构设计的评价指标,与试验数据进行对比分析后,得到了沥青发泡腔结构设计的评价机制,且在一定程度上揭示了沥青发泡机理,即发泡腔内沥青与水的混合均匀度越差、温度波动越大、水蒸气越少,则沥青发泡效果越好,发泡腔结构设计越合理.

摘要：确定了仿生眼的目标工作空间,并以雅可比矩阵条件数最大值定义了最差灵巧度。利用差分进化的全局寻优能力对最差灵巧度的最大值进行优化,采用动态缩放因子解决优化过程中的早熟问题,增强了全局搜索能力。在满足仿生眼特殊结构要求并使目标工作空间内任意姿态都具有较好灵巧度的情况下,确定了合理的结构参数。最后实验表明参数优化后的仿生眼实物很好地满足了设计要求。

摘要：为了预报海洋赤潮等灾害的发生,需要监测海水中藻类的繁殖状况.通过建立针对海水中叶绿素a浓度状态的预测模型间接预测海水中藻类的繁殖生长状况.运用基于数据的模糊最近邻聚类学习算法对采样数据进行聚类处理,基于最优模糊逻辑系统建立了针对海水叶绿素a浓度状态的预测模型.根据采样数据的特点和降低模型阶次的实际需求,设计了改进的模糊最近邻聚类学习算法,并应用于叶绿素a浓度状态的预测.实验结果表明,该方法可有效提取样本数据的特征,降低数据维数,提高算法学习的收敛速度.改进的模糊最近邻聚类学习算法降低了预测模型构造的复杂度,使模型具有较好的泛化性能,能够有效预测海水中藻类的繁殖生长状况.

摘要：针对存在矩形障碍物的物流射频识别网络,综合考虑覆盖率、负载平衡程度、成本,建立了网络优化模型.将矩形障碍物对阅读器识别能力的影响问题,归结为线段与矩形对角线的交叉问题.讨论了快速排斥实验对判断是否交叉的影响程度.为减少计算量,提高算法寻优能力,基于Sigmoid函数设计了"跨立实验"执行概率.迭代前期,"跨立实验"执行概率低,加快算法探索速度;迭代后期,"跨立实验"执行概率高,提高算法开发精度.仿真实验表明,该方法具有较佳的搜索性能.