摘要：随着科学技术的迅猛发展,噪声污染已成为人们生活的一大障碍,高效吸声材料的研究已经成为热点研究领域。聚氨酯孔状材料具有优异的阻尼性能和发达的孔隙结构,因此,其作为声学材料基体在吸声降噪方面具有重要的应用价值。文中综述了国内外聚氨酯吸声材料的研究报道,探讨了多孔材料的吸声原理,主要介绍了聚氨酯吸声材料的制备、结构及吸声性能,以及改性聚氨酯孔状吸声材料的研究进展,主要包括以下方面:填料改性聚氨酯、制备复合气凝胶、聚氨酯发泡以及形成多层发泡结构;最后对聚氨酯在吸声领域的发展方向进行了展望,并指出了存在的问题。基于现有分析认为,在未来的研究中可以综合运用填料改性和结构设计双重机制对聚氨酯吸声体系性能进行调控,以获得具有高阻尼高吸声性能的聚氨酯吸声材料,以满足工业化、商业化应用的需求。

摘要：针对大部分搬运机器人难以在地势不平坦的地面进行作业的问题,设计了一种减震式搬运机器人。利用SoildWorks进行结构设计,制作了实物样机,并进行了试验测试。结果表明:减震式搬运机器人闭合时尺寸为300 mm×300 mm×400 mm,选用MG90舵机和天之博特M2006马达,机器人空载直行600 mm距离的平均时间为3.10 s,搬运400 g物料的平均时间为13.94 s,可以实现在复杂程度不高的不平坦地面的行进和物料搬运,装置运行稳定,为减震式搬运机器人设计奠定了基础。

摘要：拖拉机作为一种重要的农业机械,可与相关农机具配合完成各项田间作业,但其田间工作环境较为复杂,故保持良好的拖拉机驾驶环境对于提高驾驶员工作效率具有重要意义。为此,基于人机工程学,以电动拖拉机为研究对象,运用产品设计与人机工程学完成对拖拉机造型设计并对驾驶室进行建模与设计,最后应用RAMSIS对驾驶员在驾驶过程中的操作舒适性进行仿真设计。研究结果表明:设计的拖拉机驾驶舒适性与操纵便捷性符合人机工程学的要求,可为今后各种拖拉机的研发与设计提供参考。

摘要：针对地震灾后人员较难对环境进行探测问题,设计了一种仿生足式探测机器人。分析了工作机理,利用SolidWorks进行结构设计,制作了实物样机,并进行了试验测试。结果表明:探测机器人闭合时尺寸为300 mm×200 mm×150mm,选用MG90舵机和JGY蜗轮蜗杆减速马达,机器人直行速度为173.08 mm/s,转动速度为0.24 rad/s,完全可以实现在复杂地面直行和转向、重心调整、翻身及假寐等功能,装置运行平稳,无卡顿现象,为救援探测机器人设计奠定了基础。

摘要：为了有效地降低机场特种车辆与地面飞机存在的严重危险(如碰撞、气流冲击和损坏等),采用广播式自动相关监视(ADS-B)和地面飞机的ADS-B报文解析和筛选算法、监视信息(位置、航向和速度)解码算法、安全区域数据库、触摸屏图形显示算法等关键技术,设计了一个主要具有自动监视地面飞机、动态显示地面飞机安全区域图形功能的机场特种车辆车载装置,为驾驶员提供可视化图形的辅助和指示。经试验和测试表明,自动监视结果清晰、准确、有效。

摘要：目的激光雷达在自动驾驶中具有重要意义,但其价格昂贵,且产生的激光线束数量仍然较少,造成采集的点云密度较稀疏。为了更好地感知周围环境,本文提出一种激光雷达数据增强算法,由双目图像生成伪点云并对伪点云进行坐标修正,进而实现激光雷达点云的稠密化处理,提高3D目标检测精度。此算法不针对特定的3D目标检测网络结构,是一种通用的点云稠密化方法。方法首先利用双目RGB图像生成深度图像,根据先验的相机参数和深度信息计算出每个像素点在雷达坐标系下的粗略3维坐标,即伪点云。为了更好地分割地面,本文提出了循环RANSAC(random sample consensus)算法,引入了一个分离平面型非地面点云的暂存器,改进复杂场景下的地面分割效果。然后将原始点云进行地面分割后插入KDTree(k-dimensional tree),以伪点云中的每个点为中心在KDTree中搜索若干近邻点,基于这些近邻点进行曲面重建。根据曲面重建结果,设计一种计算几何方法导出伪点云修正后的精确坐标。最后,将修正后的伪点云与原始激光雷达点云融合得到稠密化点云。结果实验结果表明,稠密化的点云在视觉上具有较好的质量,物体具有更加完整的形状和轮廓,并且在KITTI(Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute)数据集上提升了3D目标检测精度。在使用该数据增强方法后,KITTI数据集下AVOD(aggregate view object detection)检测方法的AP_(3D)-Easy(average precision of 3D object detection on easy setting)提升了8.25%,AVOD-FPN(aggregate view object detection with feature pyramid network)检测方法的AP_(BEV)-Hard(average precision of bird’s eye view on hard setting)提升了7.14%。结论本文提出的激光雷达数据增强算法,实现了点云的稠密化处理,并使3D目标检测结果更加精确。

摘要：为解决目前市场上电动车防盗器功能单一、误报漏报严重、缺乏灵活性等问题,研制一种电动车及蓄电池防盗器;防盗器以凌阳61单片机为控制核心,基于振动、红外、滚珠开关、霍尔式接近开关4种传感器,依据多条件综合判断实现电动车两级防盗报警;并设计回路破坏报警电路,对蓄电池进行防盗报警保护;设计可撤防与不可撤防两种工作模式,增加防盗器的功能;实验表明防盗器误报率为1.4%,漏报率为0.8%,防盗报警保护效果良好,具有较高的应用推广价值。

摘要：基于近红外检测技术,本项目开发一套DSP和FPGA的近红外快速实时地检测白酒酒精度的便携式近红外光谱仪器。控制系统采用DSP和FPGA相结合的设计方案,DSP实现算法、管理系统运行,并实现系统的自启动;FPGA实现时序控制、通信模块设计,简化外围电路,提高系统的可靠性,更好地解决微光信号处理电路系统的高速实时性需求。从而实现酒精浓度现场检测的快速准确和检测效率的提高,以及检测仪的实用便携。

摘要：为解决田间环境复杂背景下病害识别困难、识别模型应用率低的问题,提出了一种基于改进卷积神经网络的玉米病害识别方法,探讨了数据集的品质对建立模型性能的影响。利用复杂背景下的玉米病害图像进行数据增强、背景去除、图像细分割和归一化等处理,设计了具有5层卷积、4层池化和2个全连接层的卷积神经网络结构,利用L2正则化和Dropout策略优化网络,对复杂背景下的玉米9种病害进行识别训练和测试,优化后的CNN模型平均识别精度为97.10%,比未优化的网络模型提高9.02个百分点。利用不同大小、不同品质的数据集对优选网络进行训练和测试,数据增强后比原始样本平均识别精度提高了28.17个百分点;将复杂背景去除后,模型性能进一步提升,识别精度达到97.96%;对数据集进行细分割处理后,平均识别精度为99.12%,表明卷积神经网络需要大量的训练数据,且数据集需有一定的代表性和品质。开发了基于移动端的玉米田间病害识别系统,系统测试结果表明,平均识别准确率为83.33%,系统能够实现田间复杂环境下的玉米病害识别。

摘要：针对三角波发生器性能的改善,按照对方波电流进行积分的拓扑结构,设计了一种基于方波电压控制的Howland电流源积分电路。理论分析验证了设计的正确性,证明了产生波形为线性对称三角波。实验结果表明,Howland电流源恒流误差小于微安级,产生三角波较常用发生器在测试频段内具有最小二乘评价法下更优的线性度和对称性,且频率和幅值均可灵活地进行调节。实现方法结构简单、硬件开销小、产生波形标准、具有很好的应用价值。