摘要：为了探索基于物理信息的神经网络(PINN)求解微分方程时,物理信息在训练神经网络中的作用,提出将物理信息分为规律信息和数值信息2类,以阐释PINN求解微分方程的逻辑,以及物理信息的数据驱动方式和神经网络可解释性.设计基于2类信息的神经网络综合损失函数,并从训练采样和训练强度2方面建立信息的训练平衡度,从而利用PINN求解Burgers-Fisher方程.实验表明,PINN能够获得较好的方程求解精度和稳定性;在求解方程的神经网络训练中,Burgers-Fisher方程的数值信息比规律信息能更好地促进神经网络逼近方程解;随着训练采样和迭代次数的增加,以及2类信息的平衡,神经网络训练效果得到提高;增加神经网络规模可以提高方程求解精度,但也增加了网络训练迭代时间,在固定训练时间下并非神经网络规模越大效果越好.

摘要：为了解决工业机器人打磨的作业柔顺性不足问题,设计了机器人柔顺浮动打磨力控末端执行器.为了解决无先验模型曲面工件的机器人打磨轨迹自适应性较差的问题,提出无先验模型曲面的机器人打磨主动自适应在线轨迹预测方法.该方法根据打磨工具与工件的接触状态预测曲面法线方向,以有向进给平面与曲面切平面的截交线作为进给导向,自适应在线预测机器人打磨系统末端执行器的位姿,使末端执行器主轴轴线实时主动跟踪曲面法线,实现对无先验模型曲面工件的机器人打磨轨迹的主动自适应在线预测.通过仿真分析和实验验证了所提出方法的有效性,最大综合位置预测误差与曲面法线跟踪误差分别为0.506 mm和4.912°.所提出方法可以为无先验模型曲面工件的机器人打磨提供在线轨迹预测.

摘要：针对焦炉集气管压力系统具有强耦合、强干扰、典型非线性、时滞等特点,在系统控制过程中将压力分段考虑,用基于RBF神经网络辨识的单神经元控制器和PID控制相结合的方法,保证集气管压力稳定在工艺要求的范围内;在总管控制级用RBF神经网络预测模型对鼓风机机前吸力的实际输出进行超前预测以克服鼓风机控制系统的时滞。仿真示例和应用结果都表明该方案具有理想的控制效果。

摘要：介绍了冰箱中蒸发器和毛细管等管路器件特性自动测试系统的设计原理。运用管中气流的理论,分析了温度和压力对管路阻力综合参数的影响,提出了管路阻力综合参数和泄漏系数的检测方法。用差压、流量变送器和数字集成温度传感器,通过三星单片机进行数据采集和运算处理,研制了管路器件泄漏和阻力综合参数测试系统,样机运行的测试结果表明,该管路测试系统的设计是成功的。

摘要：为了提高量子密钥分发的效率和安全性,利用高维Hilbert空间中的Bell态和Hadamard门设计了一种量子密钥分发协议。首先通过量子态的动态演变验证了三维Bell纠缠态在Z基和X基下具有不同的表示特性,然后以此为基础进行协议设计,其中利用Z基测量来检测窃听,利用X基测量来产生密钥。安全性分析表明,该协议可以抵抗截获重发、纠缠附加粒子和特洛伊木马三种常见的攻击。最后将协议与其他方案进行了比较,该协议在保证量子比特效率50%的基础上,安全性也有所提升。

摘要：工业机器人对工件柔顺打磨作业的适应性差,为此设计机器人柔顺浮动力控末端执行器,基于集成贝叶斯神经网络模型的强化学习,提出主动自适应变阻抗的机器人打磨力控制方法.所提方法根据打磨作业的接触环境信息,利用自助法获取小量数据的多次采样样本,训练集成贝叶斯神经网络模型以描述机器人打磨系统与工况环境交互作用,采用协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)求解最优阻抗参数.构建机器人打磨系统虚拟样机平台,开展叶片工件的打磨仿真实验,验证所提方法的有效性.实验结果表明,所提方法在十几次训练后,能够将打磨力的绝对跟踪误差减小至较小值,较好地实现了机器人打磨系统的主动自适应变阻抗打磨力控制,提高了机器人打磨力控制的柔顺性和鲁棒性.

摘要：针对虚拟企业伙伴选择过程中传统的属性权重设计方法过多依赖于主观经验的缺点,虚拟企业伙伴选择过程中决策因素多、信息量大、候选投标伙伴数量多等问题,提出一个基于粗糙集和自适应遗传算法的虚拟企业伙伴选择算法.利用粗糙集的知识熵,为潜在伙伴企业的样本数据集建立决策系统,使得在不需要任何先验知识的前提下,得到客观的评价指标的权值.同时,该算法将自适应遗传算法运用于最优伙伴的选择模型中.通过将该算法与标准遗传算法的实验结果对比,证实了该算法的可行性和有效性.

摘要：针对钢铁棒材生产工艺现状 ,分析了棒材传输过程中的运行规律 ,采用双重传感器检测手段和技术 ,设计了自动计数电路及机电一体化检测装置 .并结合算法 。

摘要：针对现有气力式油菜排种器高速工作过程中种子难以从种群中快速分离被吸孔准确吸附产生漏吸降低排种性能的问题,该文设计了一种提高油菜高速直播充种性能的槽齿组合式吸种盘,分析并确定了槽齿组合式吸种盘的关键结构参数,构建了槽齿扰动作用下种子吸附力学模型。应用EDEM数值模拟分析了平面盘、凹槽盘和槽齿盘3种结构形式的吸种盘对种群定向扰动强度的影响,结合台架试验进行了吸种盘结构形式优选,试验结果表明:在传统平面盘上增设凹槽与扰种齿可明显增加种群的扰动强度和降低种子漏吸率;以平均动能总和作为种群扰动强度的量化指标,在同一转速下,平均动能总和数值从大到小顺序为:槽齿盘>凹槽盘>平面盘;以德优矮早油菜品种为对象进行了3个种盘优选试验,当工作负压1.5～2.5 kPa、转速10～150 r/min条件下,槽齿盘的漏吸率和吸附合格率均明显优于凹槽盘和平面盘,3个种盘重吸率无明显变化,工作转速大于90 r/min时,槽齿盘的最大漏吸率为7.4%,凹槽盘最小漏吸率为14.02%,平面盘最小漏吸率为30.4%,与凹槽盘相比漏吸率降低了47.2%,与平面盘相比漏吸率降低了75.7%。槽齿盘吸附性能试验表明:以德优矮早和中双11号为对象,在相同工作负压下,漏吸率随转速的增大呈上升趋势,吸附合格率呈下降趋势,重吸率无明显变化;在同一转速下,吸附合格率随负压的增大呈上升趋势,漏吸率呈下降趋势,重吸率无明显变化;在工作转速10～110 r/min、负压1.5～2.5 k Pa条件下,吸附合格率不低于92.0%,漏吸率和重吸率之和不大于8.0%。研究结果可为气力式油菜高速精量排种装置结构改进与优化提供参考。

摘要：针对深立井连接硐室群围岩稳定性控制和支护技术难题,在工程地质调查的基础上,结合室内岩石力学试验,基于广义的Hoek-Brown强度准则取得了岩体力学参数,进而采用数值模拟方法对硐室群在开挖过程中的围岩位移规律和塑性区范围进行了分析。根据数值模拟结果优化了硐室群的支护结构设计方案,并通过深浅孔方式的滞后注浆技术对围岩做进一步加固,围岩变形规律和支护结构受力的现场实测结果验证了优化支护结构的合理性,形成了深立井连接硐室群围岩失稳的控制对策。