摘要：类比推理是设计师在产品外形设计阶段最常用的设计方法之一,然而设计结果严重依赖设计师经验,具有不确定性与随机性。为了辅助设计师进行创意生成,优化设计流程,提出一种基于类比推理的设计生成方法,结合循环一致性对抗网络(CycleGAN)以及相关图像处理技术,实现产品外形类比推理过程的智能化。首先,通过爬虫框架、主体目标检测与计算机视觉库(OpenCV)等处理汽车前脸轮廓,构建设计对象数据集。其次,收集图像构建启发源数据集。然后,使用CycleGAN对启发源数据集和设计对象数据集中的图像进行训练。最后,进行设计评价并整合训练数据,设计并实现原型系统推理者(Analogist),实现类比推理方案的智能生成。本项研究以猫的正面轮廓图像作为汽车前脸轮廓图像的类比推理对象,通过Analogist可以生成新的具有显著类比推理特征的汽车前脸轮廓图像。结果表明,该方法可以有效便捷地辅助设计师进行产品外形的类比推理设计,在一定程度上提升了设计效率,并为智能设计领域的发展提供了理论依据和实践基础。

摘要：现有的轴承振动信号特征的提取方法过分依赖于专家的经验,同时在轴承的寿命预测过程中,存在因序列过长而导致的记忆力退化等问题,为此,结合卷积神经网络-注意力机制网络(CNN-attention)和基于注意力机制的Encoder-Decoder方法,提出了一种滚动轴承剩余使用寿命(RUL)的预测模型(方法)。首先,利用快速傅里叶变换(FFT)方法,将滚动轴承的初始振动信号转换成频域幅值信号;然后,设计了一种基于注意力机制的模型:其中,利用CNN-attention进行了退化特征提取,利用基于注意力机制的Encoder-Decoder网络进行了RUL预测,并进一步在远距离信号传输中解决了循环神经网络记忆衰退的问题;最后,为了验证特征提取模型以及寿命预测模型的有效性,采用PHM 2012轴承退化数据集,通过轴承加速退化PRONOSTIA实验平台进行了实验,并将其所得结果与未采用注意力机制模型的预测结果以及其他文献方法所得结果进行了对比。实验结果表明:与其他方法相比,基于注意力机制模型的方法平均绝对误差分别降低了29.41%、32.00%、29.56%、32.34%,平均得分分别提高了0.39%、0.98%、0.82%、15.46%。研究结果表明:在轴承RUL预测方面,基于注意力机制的轴承剩余使用寿命预测模型(方法)是有效的。

摘要：针对RV (rotate vector)减速器在工作过程中存在的零件磨损导致传动精度下降的问题,建立了考虑摆线轮磨损的RV减速器传动精度动态可靠性模型,进行传动精度可靠性分析,并对关键零件的公差以及摆线轮的修形参数进行优化设计。以某重载RV减速器为研究对象,利用Archard磨损公式对摆线轮的磨损深度进行计算,分析轮齿齿廓磨损的分布情况,并基于数值仿真数据利用高斯过程回归模型预测磨损量;建立了含动态磨损的RV减速器传动精度可靠性模型,用蒙特卡洛法求解其动态可靠度;建立了以传动精度动态可靠度为约束条件,以加工成本最低、额定寿命周期内最大磨损量最小为优化目标的优化模型,采用多目标遗传算法求得最优解。结果表明;优化后摆线轮的磨损量略微增大,而减速器的加工成本明显降低;优化后减速器传动精度可靠度得到明显提高,在额定寿命6 000 h内的可靠度满足预期要求。研究结果可以为高精度RV减速器的设计提供参考。

摘要：对于大跨度扁平隧道而言,合理的扁平率设计对于节约成本和减少通风照明费用具有至关重要的作用,因此优化浅埋大跨度隧道的扁平率是隧道设计施工面临的关键问题。首先利用大型有限元分析软件ABAQUS的标准设计语言Python编程,对拟建清远蟠龙浅埋破碎岩体大断面隧道不同扁平率进行参数化设计;研究5种扁平率下隧道结构的稳定性和变形破坏情况,运用层次分析法对影响扁平隧道稳定性的开挖面积、水平收敛、地表沉降和拱顶下沉等目标值进行优化并确定其权向量,提出依托工程条件下的最优化扁平率。该研究成果和方法可为同等条件下隧道工程断面优化设计提供借鉴。

摘要：针对多节线驱连续型空间机械臂系统,在考虑存在外界时变干扰与参数不确定的情况下,提出基于模糊补偿的预定时间姿态控制方法.设计模糊估计器估计系统切换增益,补偿未知有界总干扰.基于预定时间稳定性理论,结合滑模控制,提出预定时间控制方法,使机械臂系统在预先设定时间内到达稳定状态.与基于有限时间理论的控制方法相比,所提基于预定时间控制方法的稳定时间与系统初始状态无关,可以根据实际系统需求预先设置,并且所提方法在系统收敛速度与精度上具有更优的控制性能.基于Lyapunov稳定性理论证明闭环系统的稳定性.仿真结果表明,所提控制方法使系统姿态角误差快速收敛,并且预定时间稳定.

摘要：为解决智能手机使用的大功率芯片中非均匀分布热点的散热问题,本文采用手机芯片作为热源,利用软件使手机满载工作以模拟实际的高温场景,采用具有各向异性导热系数的导热层和用于小型散热系统的热沉以提高热电制冷器的制冷效率,在此基础上建立了制冷效率可控的热管理系统。此外,为减少热电制冷器热端的热量积累,设计了一种周期性电源控制器。结果表明:热管理系统将芯片温度从48℃降至34℃,提高了约20%的满载芯片利用率,有效提升了手机流畅度,为解决非均匀分布热点的散热问题提供了指导。

摘要：针对时分双工(TDD,Time Division Duplex)多天线系统的下行传输,研究了以能量效率(EE,Energy Efficiency)最大为准则的上行训练设计问题.证明了存在信道估计误差时系统EE和频谱效率(SE,Spectrum Efficiency)上界是上行训练长度的凹函数,分析了信噪比和电路功耗等因素对两种准则下最优训练长度的影响.分析和仿真结果表明,当信噪比很高时,基于EE最优的设计将退化成基于SE最优的设计;而一般情况下,与最大化SE的训练设计相比,最大化EE要求系统配置更长的训练.

摘要：为了降低高速滚动轴承打滑失效试验台设计中知识获取的复杂度,结合知识流理论对试验台集成设计过程进行了知识梳理与基于流程分解的知识解耦,在对功能质量约束需求进行分析的基础上研制了打滑失效试验台。提出了一种支持产品全生命周期设计的一体化知识集成框架,并基于这一框架对打滑失效试验台从需求分析直至交付的全生命周期设计过程中的设计知识及其与设计过程的集成模式进行了研究。建立了高速滚动轴承打滑失效试验台集成设计的知识流模型,对试验台集成设计服务及其知识流动情况进行了分析;研究了分布式资源环境下设计知识服务的发布与发现机制,对建立的资源单元进行了基于网络的知识服务注册与发布,以利于分布式资源环境下用户的搜索与发现。研究结果表明,从知识流视角出发对试验台集成设计进行研究是可行的,有助于提高设计效率与质量。

摘要：现有群体智能系统执行探索任务时往往获取、计算和传输大量冗余信息,造成群智系统资源利用效率低下。设计任务驱动的计算和通信资源高效融合利用机理成为亟待解决的关键科学问题。基于此,提出了一种脑注意力机制启发的群体智能协同避障方法。受脑注意力机制启发,群智系统引入基于深度Q网络的传感器智能选择模块,实现在探索未知环境时高效选择传感器的工作状态,利用尽量少的传感器开销获取和计算关键信息;以最佳交互碰撞避免算法为基础,单一智能体融合邻居智能体的少量关键信息,驱动传感器智能选择模块,在完成集群协同避障的同时,大幅降低传感器获取和计算信息的冗余度。在仿真平台及Kehepera Ⅳ机器人实际场景中进行验证,结果显示,所提方法可以显著降低集群系统传感器的信息冗余度,并且随着智能体数量以及信息交互量的增加,性能增益更加显著。

摘要：针对风电-柔性直流输电系统动态相互作用引发的次同步振荡(SSO)问题,提出了一种基于附加频变增益(SFDG)控制的SSO抑制策略。基于阻抗理论揭示了风电-柔性直流输电系统SSO的发生机理;采用参数灵敏度分析从多个变流控制环节中优选出施加SFDG控制的最佳位置;将SFDG控制设计规范为多工况约束优化问题并求解实现其参数优化;通过对比施加SFDG控制前、后系统聚合阻抗的频率特性变化,从理论上说明SFDG控制的原理和作用。通过电磁暂态仿真验证了单一和2个SFDG控制的SSO抑制效果。