摘要：双臂空间机器人对目标的协同操作具有负载能力大、定位精度高的特点,同时存在着闭链运动和控制力约束条件.本文以双臂六自由度空间机器人为研究对象,针对同一目标的搬运操作任务,建立了闭链系统的动力学模型.基于机器人和目标的虚切断铰接结构,以操作臂为刚性运动,协作臂为柔性运动的操作模式,分别设计了关节跟踪控制律和柔顺阻尼控制律.基于实例进行了运动仿真,验证了双臂协同控制算法的有效性.

摘要：大跨穹顶屋盖的风荷载会受到周围建筑群的影响,然而目前的规范中给出的风荷载并没有考虑此影响因素,本文研究了周围建筑群的建筑布置形式和建筑面积密度对大跨穹顶屋盖的风致干扰效应及其作用规律。运用计算流体力学(CFD)方法中的雷诺时均方法定常计算屋面平均风压,其中采用指数率风速剖面定义平均风速,采用重组化群k-ε湍流模型模拟湍流特性,并与风洞试验结果进行对比验证了数值模拟方法的准确性。通过在数值风洞中建立大跨穹顶结构与干扰建筑群的组合模型,考虑五种建筑布置形式、四种建筑面积密度和0°~360°风向角,分析穹顶屋面各区域在典型风向下和最不利风向下的风压系数和干扰因子,研究不同的建筑布置形式和建筑面积密度引起的干扰效应。结果表明,当来流上游和下游均有干扰建筑时屋面风压急剧缩减,当来流两侧有干扰建筑时屋面风压显著放大;考虑建筑布置形式,穹顶结构相对的两侧有干扰建筑是最不利布置形式,其中屋面的中心区域和紧邻干扰建筑的区域是干扰效应最剧烈的屋面区域,在结构设计中需要重点关注;干扰效应的程度与建筑面积密度成正比,屋面区域风压的“放大效应”和“缩减效应”均会随建筑面积密度的增大而加剧。本文的研究结果可为大跨穹顶结构的抗风设计提供依据。

摘要：针对大跨空间结构在下击暴流作用下破坏规律尚不明确的问题,本研究分析了下击暴流作用下K8型单层球面网壳结构的破坏模式与失效规律。基于确定性-随机性混合模型模拟了下击暴流风场,其中平均风的模拟采用Wood竖向风剖面模型和Holmes经验模型,脉动风的模拟则采用自回归模型。基于向量式有限元分析方法,考虑结构的几何非线性、材料非线性及构件断裂准则,对下击暴流作用下不同矢跨比的网壳结构进行弹塑性时程分析及连续倒塌过程模拟。通过研究矢跨比分别为1/3、1/5与1/7时,结构节点位移幅值的变化及下击暴流平均风荷载与总风荷载对结构破坏模式的影响,探究单层球面网壳结构在下击暴流作用下的失效规律。研究结果表明:下击暴流作用下单层球面网壳结构的失效主要是由结构杆件屈曲所致,且平均风的影响占主导地位,决定着结构的破坏模式,而脉动风则使得结构响应加剧,破坏时间提前。此外,随着结构矢跨比的增大,结构的体型系数与受风面积随之变化,进而影响结构的破坏模式,使其由局部杆件渐进式屈曲失效的模式向结构整体瞬时失效的模式转变。研究成果可为大跨空间结构的抗下击暴流设计提供参考。

摘要：处理复杂的多标记数据对于特征选择而言是一项挑战性任务.然而,现存的多标记特征选择方法存在三个问题未解决.首先,现有的多标记特征选择方法利用样例层流形正则化项保持样例的相似性结构或借助标签关联来指导特征选择,但两者对于特征选择的指导存在互补关系.其次,早期方法基于样例相似性所构造的近邻矩阵来探索标签关联,却忽略了成对标签本身的关联性.最后,早期方法整合多个未知变量,导致目标函数的求解变得困难.为解决上述问题,本文基于最小二乘回归模型构建经验损失函数,然后在目标函数中引入标签正则化项探索标签之间的关联,同时利用特征矩阵与重构稀疏系数矩阵的乘积表示预测标签并保留数据本身的局部几何结构.上述各项被整合在一个联合学习框架内.针对该学习框架,一套证明可收敛的优化方案被设计.在13个真实的多标记基准数据集上进行实验,实验结果验证了所提方法的有效性.

摘要：本文研究离散时间切换线性自治系统的输出反馈镇定问题.在切换系统可观测的假设下,设计具有多线性时变增益的动态观测器,实现有限时间状态估计.在此基础上,设计多路径动态输出反馈切换策略,实现闭环系统指数收敛.

摘要：随着微创技术和生物学固定技术的发展,创伤骨折手术中愈加需要术中精准定位,以确保内固定物能够精确和微创地固定骨折断端.其中,利用六自由度并联机构进行骨折断端的复位和固定是实现微创精准骨折手术的重要手段,也是未来骨折手术的发展趋势.现有的由6条支链构成的六自由度并联机构存在质量大、医学影像设备扫描后伪影严重等系列问题,提出和设计少支链六自由度并联机构成为研究热点.本文借助有限旋量理论构型综合出一类三支链六自由度并联机构,并进行了其拓扑结构和运动学性能设计.首先,利用有限旋量描述六自由度并联机构及其支链末端的运动,通过有限旋量理论的结合定律和交换定律获得可行支链的标准型和衍生型,通过定义支链装配条件和配置驱动关节,综合出一类三支链六自由度并联机构;然后,定义了优选准则,借助瞬时旋量理论对优选出的5种三支链六自由度并联机构进行了位置逆解、工作空间和速度分析;最后,以运动/力传递率在给定工作空间内的均值与方差为目标函数,考虑并联机构的拓扑结构对运动学性能的影响因素,开展了三支链六自由度并联机构的拓扑结构与运动学性能的一体化设计.上述工作为后续三支链六自由度并联机构的物理样机建造与实验研究提供了理论基础.

摘要：针对步态识别易受环境干扰等问题,本文以步态特征提取方法为研究重点,基于对抗学习网络框架提出了改进型姿态估计算法提取步态特征。该方法利用改进型残差网络获取由低层次到高层次的步态特征,随着网络层数的加深,对残差网络做出相应的调整,突出对局部细节特征信息的聚焦;同时设计了时序编码器,不仅提高了步态特征对于环境变化的泛化性,还减少了环境对特征提取的影响。最终在三种不同的实验模式下,基于CASIA数据集进行了大量的实验,识别精度均在83%以上,最终证明本文所提出的特征提取方法在复杂环境展现出良好的灵活性。

摘要：为阐明玉米秸秆还田配施氮肥条件下土壤酶活性、氮肥利用效率及产量的变化规律,本试验选用洛旱22为材料,采用裂区试验设计,主区为玉米秸秆还田处理,分别为秸秆不还田(S_(0))、秸秆全量还田(S_(1)),副区为施氮量处理,分别为0(N_(0))、120(N_(1))、180(N_(2))、240(N_(3))和300 kg·hm^(-2)(N_(4)),测定了小麦各生育期0~20 cm和20~40 cm土层土壤脲酶、蔗糖酶、过氧化氢酶及蛋白酶活性,并分析计算小麦产量、氮肥农学利用率、氮肥表观回收率、氮肥偏生产力和氮素吸收效率。结果表明:1)秸秆还田配施氮肥处理较单施氮肥处理提高了土壤酶活性、氮肥利用效率和小麦产量,小麦产量以秸秆还田配施氮肥240 kg·hm^(-2)处理最高,较无秸秆还田不施氮处理增产36.92%。2)土壤酶活性均随施氮量的增加呈先上升后下降的趋势,除拔节期脲酶和蔗糖酶以施氮量180 kg·hm^(-2)时活性最高,其他生育期土壤酶均以施氮量240 kg·hm^(-2)时活性最高。此外,随着土层深度的增加,土壤酶活性逐渐下降。3)随着施氮量的增加,氮肥农学利用率和氮肥表观回收率先上升后下降,以施氮量180 kg·hm^(-2)最高,氮肥偏生产力和氮素吸收效率则表现为逐渐降低。4)土壤酶活性与小麦产量呈显著正相关,与氮肥农学利用率和氮肥表观回收率呈正相关。各生育期,除脲酶活性在拔节期与氮素吸收效率和氮肥偏生产力呈正相关,其他土壤酶活性与之均呈负相关。在豫西旱作区小麦生产中,秸秆还田配施180~240 kg·hm^(-2)氮肥可减少氮肥过量损失、改善土壤环境、实现氮素资源高效利用。

摘要：传统的人工选线方法劳动强度大,设计效率低,随着我国铁路建设重心向西部复杂艰险山区转移,人工选线面临的困难日趋凸显。为缩减铁路选线的人力物力成本,提高设计效率,亟需发展结合了人工智能和信息技术的现代选线技术。为此,提出一种基于深度强化学习理论的铁路智能选线方法。以带有空间属性信息的数字高程模型为选线环境,以相邻空间点间的建造费用为即时奖励,以工程建造费用最小为优化目标,设置离散化的备选动作,考虑多种约束条件,构建面向铁路选线的深度强化学习模型。结合深度学习的感知能力和强化学习的决策能力,利用双竞争深度Q学习网络(Dueling-Double-Deep Q Network,D3QN)对模型进行训练,既克服强化学习问题对复杂状态和动作空间难以收敛的缺点,同时解决了传统DQN算法易于出现过估计、训练不稳定的问题,实现自动对选线环境进行感知、搜索、判断、决策,最终寻得目标函数最优的线路方案。以某山区铁路对本方法进行验证,实验结果表明:该方法能搜索到多样化的线路备选方案,可以为设计人员提供新的设计思路;有效降低了铁路建设的经济费用,较人工选线方案节约最多达17.5%。智能选线方法可以帮助节省选线工作成本,不遗漏有价值的方案,提高工作效率。

摘要：自然界中,许多生物软组织中存在多相限域结构的功能凝胶,例如高山生物细胞中的抗冻凝胶和肌肉组织中的力学各向异性凝胶,它们在生物活动中发挥了重要作用.合成高分子凝胶虽然具有与天然软组织相似的软、湿和弹性特性,但缺乏环境适应性,在复杂外界环境中的应用受限.天然凝胶材料因其独特的多相限域结构,具备更优的环境适应性.因此,通过仿生限域结构是开发适应性复合高分子凝胶的有效途径.本文主要回顾了具有多相限域结构的自适应凝胶材料的设计原则和制备策略,从构筑异质互穿网络、微相分离网络和各向异性网络三个方面出发,介绍了功能高分子凝胶在防冻、形状记忆、表面功能化、力学性能调控和响应性驱动等方面的研究进展.最后,探讨了仿生多相限域复合高分子凝胶领域当前面临的挑战和前景.