摘要：为促进元宇宙下虚拟空间在时尚领域的应用,采用综合分析和案例研究,以了解和剖析时尚虚拟空间的影响因素和发展趋势。对虚拟试穿、非同质化货币、数字化身等纺织服装领域发展元宇宙产业的常见措施进行总结,对时尚虚拟空间的建立方式进行概述,对虚拟空间中虚拟试衣、服装定制系统、数字化服装设计工具等案例在纺织服装领域的应用进行剖析,强调了虚拟空间作为元宇宙的重要媒介对时尚领域的实践意义。回顾了当前时尚空间运营模式,揭示其在商业性、实用性和交互性上的短板。探讨了实体商业中心相对于虚拟空间在政府支持、历史文化及交互性方面的优势,指出人工智能发展将重塑时尚领域创作模式,未来时尚虚拟空间宜以综合性商业体形式发展,以实体综合性商业体为依托,通过镜像空间实现实体经济和数字经济的深度融合。最后,提供了时尚综合商业体的实施路径和手段,包括利用虚拟现实技术和人工智能,在元宇宙空间中发展具有文化性、和现实互联、能够实现用户共创的时尚综合商业体。

摘要：智能合约在法律层面的关注度不断提高,如何将现实法律合同转化为智能合约程序,保证法律元素提取和程序转换的规范化已经成为当前的研究热点.据此,从合约模板化和语义规范化的角度出发,提出一种合同文本置标语言(CTML),通过对合同中语法、结构、词汇的内容进行标注,实现合同要素的提取与转化.首先,构建合同元模型并建立“要素-属性-成分”的三层语义结构与数源标记语法规则,基于元模型设计面向合同文本的置标语言语法规则,通过CTML完成法律信息规范化提取,形成标注合同;其次,通过递归抽象语法树(AST)并建立映射关系,设计由标注合同到智能法律合约的转换规则,完善法律合同到智能合约可执行代码的转化链条.进而,以保理合同为例,演示了合同文本置标语言的语义提取和代码生成的实际效果,为普通法律合同转化成为智能合约提供了一种技术方法.

摘要：无线电能传输系统中的整流性负载具有非线性特征,而对系统传输特性分析和谐振参数设计时常采用基波分析法,将整流性负载等效为纯电阻,导致理论分析与实际存在一定偏差、系统偏离谐振状态。针对该问题,以LCC-S型无线电能传输系统为研究对象,考虑谐波以及整流性负载的非线性,对系统传输特性进行分析,进而提出基于整流性负载补偿的负载阻抗和接收端串联谐振电容参数的计算方法,并对逆变电路开关特性进行分析验证。所提接收端谐振参数设计方法能够使系统接收端回路谐振,提高系统的输出功率;降低逆变电路开关管的关断电流,提升系统的传输效率。搭建了一套2.5 kW的LCC-S型无线电能传输实验平台,验证了理论分析与所提参数设计方法的有效性和正确性。

摘要：在高速列车座椅轻量化设计中,传统设计方法所普遍采用的结构优化技术仅以结构刚度或局部应力水平为目标,无法得到交变载荷作用下效率最高的结构构型.列车座椅在实际使用中受到轨道与应用场景的影响,除主结构需具备一定强度外,其关键部件也要求在交变载荷作用下不发生明显变形.在此背景下,提出了一种采用固体各向同性惩罚微结构插值(SIMP)算法对主结构进行以刚度为目标的拓扑优化,同时以安定直接法对关键部件进行以安定强度为目标的参数优化一体化的设计与分析方法.采用所提出的方法对高速列车组合式座椅底架进行了优化,取得了显著成果.优化后的座椅底架在性能满足要求的前提下,底架主结构减重17%、L型连接件承载交变载荷的结构效率提高23%.所提出的研究方法及结果对于同类结构的轻量化设计具有重要意义.

摘要：针对目前研究较少考虑车辆混行造成的异质问题与时延问题,本文提出了一种具有时延的异质协作式自动驾驶车队事件触发控制方法 .首先,建立了考虑混行的异质车辆时延模型;其次,基于PID(proportional-integral-derivative)控制与模型预测控制(MPC),设计了不同模式下的事件触发控制器;然后,在城市和紧急情况下,对所提出的控制器进行了仿真分析;最后,基于Jetson Nano模型车进行了实车实验.仿真与实验结果表明,所提出的事件触发控制方法能够在不同情况下更好地权衡控制精度与计算速度间的矛盾.在带有通信时延的紧急情况下,仍能够保持较低的误差.

摘要：声学黑洞(acoustic black hole,ABH)效应可以产生强烈的能量集中,能够将高频率低振幅的低品质振动能量转化为高振幅的高品质振动能量,从而便于利用。提出并研究了一种环形二维声学黑洞压电能量收集装置。有限元分析结果表明,环形二维ABH结构能在宽频域内显著提高能量收集效率。搭建了环形二维声学黑洞压电能量收集器试验测试平台,通过试验验证了仿真结果的正确性。与经典二维ABH结构相比,环形二维ABH结构具有更好的能量收集效率和结构强度。分析了压电片几何尺寸等因素对装置能量收集效率的影响,得到了能获得较高输出功率的几何尺寸范围,并进行了正交试验设计,研究了截断厚度、压电片尺寸、中央平台直径、幂指数等多因素的综合影响。

摘要：在服装结构设计趋向智能化与自动化的背景下，褶皱形态的量化表征存在种类繁杂、影响因素多等问题。通过分析服装褶皱形成的影响因素，提出基于款式特征参数的褶皱形态量化表征方法，建立服装褶皱形态二维平面款式与三维结构间的映射关系。选取了比较典型的6种褶皱形态，制作了5款裙装，在满足同一面料、裙长、纱线方向及观察视角的条件下，进行14个款式特征参数量化估计值与测量值对照实验，得到22组实验数据。结果表明，本文方法能有效约束和描述不同褶皱类型，且量化估计值与测量值在95%的置信区间下具有显著相关性。该量化方法直观准确，灵活高效，具有普遍适用性和工程实用性，能有效地实现服装褶皱形态的量化表征。

摘要：为获得压气机叶片叶根轮槽区域的物理场分布状况、降低其型线优化的时间成本,提出一种叶根轮槽物理场预测模型及快速优化设计方法。选取叶根轮槽的关键几何参数作为设计变量和状态变量,建立了参数化模型;基于深度图卷积神经网络,构建了叶根轮槽区域物理场快速预测模型,通过对比有限元分析结果验证了模型的预测精度;基于预测模型和遗传算法,进行了叶根轮槽型线的快速优化设计。结果表明:利用所提预测模型对单个设计工况的分析相比于有限元分析的加速效果达到103量级,位移和应力预测值的变化趋势与有限元分析值的变化趋势一致,最大总位移的相对预测偏差在±1%范围附近,最大等效应力相对预测偏差在±5%范围内;优化后压气机叶片叶根轮槽的最大等效应力由240.96 MPa降低至206.37 MPa,减小了14.36%,优化效果明显。

摘要：抗冲击结构在军民安全领域有着广泛且重要的应用,但其优化设计因涉及极端载荷下的强非线性而面临结构响应求解耗时与灵敏度分析困难的挑战.针对该问题,提出了一种自训练分类判断优化设计方法.该方法采用基于支持向量机的自训练分类判断代理模型和遗传算法,求解抗冲击结构尺寸优化列式.与基于回归代理模型的传统方法不同,自训练分类判断代理模型可以减少样本集构建计算成本.同时,提出了面向分类判断代理模型的遗传算法约束处理策略及个体适应度计算方法.基于该方法开展的波纹夹芯结构抗爆性能和聚脲/陶瓷复合板抗侵彻性能优化设计,验证了其有效性和高效性.为抗冲击结构设计提供了一种新的高效优化方法,以期保障极端冲击载荷下装备结构服役性能和人员安全.

摘要：为提高果蔬采摘机器人动作的准确性,建立一套可应用于农作物采摘的动作数据库。基于视觉识别技术,结合农业生产中对于果蔬采摘动作判断的实际需求进行分析研究,分别从硬软件设计的角度,设计一种针对果蔬采摘动作的综合采集系统。在硬件层面,重点介绍包括UPS电源、运算主机、摄像头等各部件的需求分析及选型结果。在软件层面,介绍软件系统总体架构并将子功能模块化处理,此外重点介绍各功能模块间的软硬件交互方式。最后以苹果的采摘动作为研究对象,设计整机测试试验及动作识别试验来检验系统的完备性。试验结果表明,该动作采集系统对于单一采摘动作的识别具有较高的正确率,识别率达100%。