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：针对人工耳蜗预弯电极机器人植入力检测开展研究,提出了一种人工耳蜗预弯电极机器人植入力检测方法。基于人工耳蜗植入特点,将自主设计的耳蜗鼓阶模型垂直安装于悬臂梁力传感器上,将电极植入过程中竖直方向的力等价为电极植入力。搭建人工耳蜗预弯电极植入力检测实验平台,分别进行预弯电极机器人和手动植入力检测实验。实验结果表明:机器人最大植入力为0.084 N,手动最大植入力为0.238 N,验证了机器人植入人工耳蜗的优越性和可行性。

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：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：为了引入动态定价机制、动态调整资源价格以提高资源提供商的竞争力,将动态定价组合反向拍卖方法引入云工作流资源分配中,设计了适于云工作流系统的组合反向拍卖模型,提出动态定价组合反向拍卖算法。通过基因序列工作流Epigenomics进行对比实验,结果表明固定价格时组合反向拍卖的时间费用之积和拍卖次数比反向拍卖分别平均降低60%和17%,组合反向拍卖中动态定价的时间费用之积比固定价格平均降低63%,资源利用率平均提高69%。

摘要：通过研究曲轴系多体动力学,不仅可以预测曲轴系的振动、强度、疲劳及润滑特性等,还为研究发动机表面振动特性,并进而为预测发动机结构声特性提供了重要激励。本文采用子结构有限元模型,在考虑流体动力润滑的基础上,建立曲轴系统多体动力学数值分析模型。完成了某型发动机曲轴系统动力学的模拟计算,根据计算结果对曲轴强度和润滑特性进行了分析。结果表明:这种方法可用于曲轴系的设计和改进。

摘要：某发动机运行期间,由于不合理的结构设计导致排气歧管关键部位的热疲劳失效,为此采用CFD技术模拟排气歧管工作时的外流场;通过热力学计算得到排气歧管的入口和出口边界条件,计算排气歧管的三维瞬态内流场;将内外流场计算的等效传热边界条件影射到排气歧管的内外表面生成传热边界条件,计算出结构温度场;将固体边界的温度作为流场边界条件重新进行内外流场计算,反复迭代多次;最后,求解结构的热应力.对原方案提出了改进意见,结构改进后,排气歧管热疲劳失效得到排除.

摘要：针对在超高亮环境下,液晶显示的功耗大、散热高、画面对比度低的问题,设计一种基于FPGA的动态背光系统。基于vesa标准的分区亮度提取与分帧加权背光驱动数据处理,通过FPGA对背光灯板的驱动IC的控制,实现对每个微小型区域背光进行单独控制。实现了在高亮环境下,采用动态区域调光算法的背光灯板与传统全局背光灯板相比,相同功耗下对比度提高了35.8%,有效的提高了画面的显示质量;同时,在达到相同亮度的情况下,功耗降低了50%左右。有效地解决了因全局背光带来的功耗高、对比度低问题,实现了背光亮度可根据液晶画面灵活调整,达到了降低功耗同时提升画面的显示效果。

摘要：针对交易数据库中数据项重要性不同的现象,引入加权支持度和最小支持期望的概念,提出一种基于关联图的加权关联规则模型,并在该模型基础上,设计了改进的加权关联规则挖掘算法。该算法扫描数据库仅一次,采用关联图存储频繁2项集信息,通过构建基于图的剪枝策略,减少验证频繁项集的计算量,有效提高加权频繁项集的生成效率。