摘要：两段式收获是我国花生机械化收获的主要方式,捡拾装置是花生捡拾联合收获机核心部分之一。针对传统的弹齿滚筒凸轮滑道式捡拾装置存在的花生植株“壅堆”“冲击”和“抛起”而造成荚果损失问题,在花生植株条铺捡拾特性研究基础上,发明并研制了一种新型铲齿-齿滚式花生捡拾装置。通过捡拾性能试验表明:花生植株条铺地面捡拾作业时,铲齿划入地表将花生植株条铺从地面铲起,捡拾齿完成花生植株后续的捡拾作业,但不划入地表。通过对花生植株在铲拾、挑拾、推送阶段的运动状态与受力分析,获得了影响运动状态的主要参数,以此为依据设计了铲齿、捡拾齿、护板等关键捡拾元件的总体结构。在此基础上建立了捡拾齿运动的数学模型,确定了影响捡拾齿运动轨迹的关键参数,并结合ADAMS运动仿真分析获得了捡拾工作参数配比范围。根据设计结果制作样机并进行运转试验,花生捡拾性能试验结果表明:新型铲齿-齿滚式花生捡拾装置用于花生捡拾过程中,不存在植株“壅堆”与“抛起”问题;通过响应面分析法及样机试验,获得捡拾装置最优工作参数为:前进速度Vm为48.0 m·min^(-1),转速N为45.3 r·min^(-1),离地高度H为-18 mm。在花生植株含水率15%~17%的两段收获条件下,花生植株捡拾率为98.9%,掉果损失率为2.8%。根据试验观察,捡拾过程中花生植株主要呈现横向捡拾、倾斜捡拾、纵向捡拾3种捡拾状态,能够适应果朝一侧的整齐放铺与散乱放铺捡拾作业,为今后两段式花生捡拾收获机捡拾装置的设计提供技术支撑。

摘要：为解决当前基于知识蒸馏的推荐算法排名有效性和效率低,以及现有知识蒸馏模型更强调的是静态和单一知识迁移的问题,提出一种基于排序蒸馏的序列化推荐算法。训练一个性能优越、规模大的教师模型,训练一个符合移动终端设备的小模型即学生模型,使学生模型在教师模型的指导下学习排序。学生模型实现了与教师模型相似的排名性能,且学生模型规模较小提高了在线推荐效率。通过在数据集MovieLens和Gowalla上的实验,验证了该模型增强了学生模型的学习效果,缓解了学生模型学习不充分导致排名不佳的问题。模型可以自然地运用于序列化推荐的模型中,具有很好的通用性。

摘要：压电陶瓷是一种具有迟滞非线性的智能材料。为了实现系统的精密跟踪控制,提出一种基于MPI(modified Prandtl-Ishlinskii)的Hammerstein动态迟滞模型,并基于该模型设计了滑模跟踪控制方案。在play算子的上升边沿和下降边沿阈值处引入了延时系数,并串联死区算子构成改进的非对称PI(Prandtl-Ishlinskii)模型,基于MPI的Hammerstein动态迟滞非线性模型可以描述压电陶瓷作动器的率相关迟滞特性。通过采集在单频率10 Hz,40 Hz,80 Hz和复合频率10~90 Hz正弦输入电压信号下的压电陶瓷作动器的位移数据,并采用粒子群算法和最小二乘递推方法辨识MPI模型参数和ARX(auto regressive model with exogenous input)模型参数,验证了模型的可行性,相较于基于经典PI的Hammerstein动态迟滞模型,模型误差分别降低了37%,42%,35%和24%。最后,构建迟滞补偿器,利用Hammerstein模型的模块化特点,提出一种可以实现对系统动态跟踪控制的滑模控制方案,并搭建了滑模控制压电系统试验平台,对单频率1 Hz,40 Hz,80 Hz和复合频率10~90 Hz的正弦输入电压信号进行了微位移实时跟踪控制试验,试验中的相对误差在7.62%以内,均方根最大误差为1.8573μm,表明所提出的滑模控制器有较强的跟踪性能。

摘要：针对网约配送员工作安全保障的问题,从智能产品角度提出一种具有安全警示、摔倒检测、自动求救功能的智能骑手服装。结合人机交互设计理念,利用LED光源和反光织物的特点,将微控制器、传感器、石墨烯电源、控制开关等电子元件组成智能系统,采用Pycharm软件编程控制系统程序,设计开发一款多功能智能骑手服装,并进行实用性及功能性评价。结果显示:该智能骑手服装在舒适性、接受性、安全性、便捷性、智能化方面整体表现优异,在李克特5分制量表下总体得分为4.250分;最远可视距离约为300m,对摔倒判定成功率约为99%,声音求救信号传播半径约为50m。

摘要：《醒·狮》是以广东非遗“醒狮”为题材创作的大型民族舞剧,其跨越千里登上了第六届中国新疆国际民族舞蹈节的舞台。舞剧将不屈不挠的民族精神和岭南文化融汇一体,不仅向新疆人民展示了岭南舞狮的魅力,也将其精神渗透在新疆的土地上,同时启发着新疆的舞蹈作品创作。本文通过对舞剧《醒·狮》的创作构思进行分析,挖掘“狮文化”的在两地文化交流中发挥的纽带桥梁作用,探寻新疆舞蹈艺术创作的多样性,以期在多元的民族文化中促进新疆舞蹈艺术的创新发展。

摘要：针对目前高性能计算任务调度策略利用率低、负载不均衡等问题,设计一种基于遗传-蚁群算法的高性能计算任务调度算法(GA-ACO)。GA-ACO分为两个阶段,第一阶段通过遗传算法缩小空间快速搜索到优秀解,紧接着将其转化为蚁群算法的初始信息素;第二阶段提出一种基于蚁群信息素的全局更新策略对收敛速度做出优化。实验分析表明,与蚁群算法和遗传算法相比,该算法缩短了任务完成时间,降低了节点负载率。

摘要：基于效能-传热单元方法建立了水冷微通道分离式热管的一维稳态热性能计算模型,在保持蒸发器截面积不变的前提下,以系统的制冷量、能效比和蒸发器单位质量铝材制冷量为指标,以蒸发器的扁管根数、扁管内高、空气流量及翅片间距为影响因素,开展正交试验设计及参数分析。通过优化设计,系统的制冷量、能效比和单位质量铝材制冷量分别提高了41.19%、390.93%~395.94%和28.54%。各因素对制冷量影响的主次顺序为:空气流量>扁管根数>翅片间距>扁管内高,对能效比影响的主次顺序为:翅片间距>空气流量>扁管根数>扁管内高,而对单位质量铝材制冷量影响的主次顺序为:空气流量>翅片间距>扁管根数>扁管内高。

摘要：针对基于匿名用户的会话推荐忽略了不同会话之间可能存在的协作信息,以及未考虑所预测的目标项与历史行为的相关性问题,提出一种基于局部-邻域图信息与注意力机制的会话推荐模型(SR-LNG-AM)。从当前会话和邻域会话构建的图结构中分别学习两种类型的项目转换信息,将其融合得到项目嵌入。使用软注意力机制生成全局嵌入,使用目标注意力机制针对不同的目标项自适应生成不同的目标嵌入。结合局部嵌入,进行预测。在两个真实数据集上与多个基线方法进行实验对比,实验指标均有提高,验证了该方法的有效性。

摘要：传统的吸能盒结构,碰撞过程无法实现稳定有序折叠溃缩,同时存在单位质量吸能效果差的缺点,限制了汽车安全性能的提高。引入一种功能梯度材料(Functionally Graded Material,FGM)结构吸能盒,即在传统316L不锈钢基体上添加铝合金成分形成梯度材料结构,同时仿照竹节虫胫骨截面结构对其横截面形状进行优化,并基于优化拉丁超立方体试验设计和响应面模型对竹节虫胫骨横截面的具体结构进行多目标优化。仿真结果表明,优化后的仿生功能梯度材料吸能盒能够实现稳定的从头部至尾部的折叠溃缩。和传统吸能盒相比,仿生结构功能梯度吸能盒单位质量吸能效果提升,能够有效削弱碰撞对车身的损伤。

摘要：为满足超宽带收发信机应用需求,提出了一种基于十字转门结构的改进型Ka全频段正交模耦合器。首先,为了提升宽带性能同时减小结构复杂度,设计了一种三阶E面弯波导以及一种阶梯型E面波导功分器,以实现对称的全E面结构设计。其次,提出了一种连接波导长度设计准则,保证了两种正交模式的相位一致性。该设计避免了切割十字转门结构,且剖分装配块的总数不超过四,大幅降低了加工容差、装配精度要求。实测结果表明,在26 GHz~40 GHz(42%)范围内,该正交模耦合器回波损耗优于20 dB,正交隔离度优于50 dB,插入损耗低于0.4 dB,两种模式传输路径相位差低于5°。实测性能与全波仿真结果具有良好的一致性。