摘要：本文通过光滑输出反馈研究了一类具有不可测状态依赖增长的不确定平面非线性系统的全局自适应调节问题.本文的新颖之处主要在于考虑了未知增长率包含输出的多项式函数和只有下界已知的未知控制系数.受相关工作的启发,笔者利用通用控制思想和反推技术,提出了一种非辨识输出反馈控制方案.为了处理系统不确定性,本文引入了具有两个高增益的观测器,且两个动态高增益以新的形式在线调节.同时,引入了一种合适的估计律,克服了控制系数上界未知的困难.所设计的光滑控制器可以同时实现非线性系统状态的全局调节和闭环系统的全局有界.通过一个实例验证了该方法的有效性.

摘要：针对含顶煤巷道顶煤松散破碎、易产生离层并下沉破坏等特性,将非线性Hoek-Brown强度准则引入顶煤破坏分析中,构造了锚索悬吊支护条件下的顶煤曲线型破坏力学模型,利用塑性上限理论推导得到了含顶煤巷道顶板锚索支护力的理论计算公式,分析了不同顶煤厚度、Hoek-Brown强度参数及上覆岩层压力等参数对顶板锚索所需支护力的影响规律.在此基础上,提出了相应工程建议措施,并结合现场工程实例进行了应用分析,可为含顶煤巷道支护设计及施工提供一定理论指导.研究表明:含顶煤巷道顶板锚索所需支护力与锚索布设间距、顶煤厚度、岩体扰动系数D、岩体重度及上覆岩层压力正相关,与地质强度指标I_(G,S)、岩性系数m_(i)及抗压强度负相关.其中,上覆岩层压力、岩体扰动系数D、地质强度指标I_(G,S)对顶板锚索所需支护力影响效果显著,在实际巷道支护设计中应受到足够重视.

摘要：自然生态环境下的节肢动物目标检测存在目标背景复杂、尺度差异大以及目标密集等特点,导致目标检测精度和准确率不高。为此,提出一种基于改进Faster RCNN模型的节肢动物目标检测方法 AROD RCNN。首先,设计一种有监督的并行空间与通道注意力(SPSCAT)机制,以提高复杂背景环境下节肢动物目标检测的准确率;然后,引入第二代可变形卷积重塑ResNet50中C1~C5块卷积层,并使用特征金字塔网络(FPN)对ResNet50中C2~C6块进行特征融合以解决目标尺度差异较大影响检测精度的问题;最后,通过密集局部回归(DLR)方法对回归阶段进行改进,从而提高模型回归的准确性。实验结果表明,该方法在ArTaxOr数据集上的各类别平均精度(mAP)达到了0.717,较原始Faster RCNN模型提高了0.453,而召回率达到了0.787。可见该方法能够有效解决目标遮挡和复杂背景等问题,在节肢动物密集目标与小目标检测中表现良好。

摘要：为了提高装配式框架结构的抗震性能,提出了不同类型的钢制耗能铰阻尼器,即将预制梁、柱用钢制铰进行连接,在铰的上、下或两侧安装软钢耗能元件。对几种耗能铰阻尼器的构造形式、抗震性能进行总结,选取一种构造简单、抗震性能较好的T形耗能铰阻尼器进行抗震性能和力学模型研究。采用ABAQUS软件对T形耗能铰阻尼器的试验进行数值模拟,在此基础上建立了24个有限元模型对T形耗能元件的翼缘削弱程度和T形截面尺寸进行参数分析,并对不同影响因素进行量化得到耗能铰阻尼器的骨架曲线计算公式,最后,对公式的正确性进行了验证。结果表明,该T形耗能铰阻尼器具有良好的承载力、延性和耗能能力,所提出的骨架曲线准确率较高,可为该类阻尼器的设计提供参考。

摘要：针对传统压电俘能器存在共振频率高、输出功率低的问题,提出了一种T型磁力耦合压电俘能器。通过引入两侧互异的磁力耦合作用使压电梁产生弯-扭振动,以增加压电梁的形变量,进而提高俘能器输出电压响应。首先分析了该压电俘能器的工作原理及结构设计,并对其振动特性进行仿真分析,最后,制作试验样机进行实验测试,通过仿真分析与实验测试验证了该压电俘能器的有效性。结果表明,存在最优负载电阻使压电俘能器输出功率最大。调整装置自由端质量块质量可对俘能频率进行控制,增大激励加速度能显著提高俘能器输出功率。引入磁力耦合,并通过对比实验分析了磁力耦合引起的弯-扭复合运动对俘能器输出性能的影响,当激励加速度为0.2 g时,磁力耦合装置Ⅲ由于发生弯扭复合振动,其工作频率与最大输出功率分别为5.5 Hz和3.71 mW。相比无磁力耦合的俘能装置Ⅰ,输出功率提高了约47%,因此,该T型磁力耦合压电俘能器在低频环境下具有较高输出效率。

摘要：为提高目前硬件设备上运行卷积神经网络的速度和能效,针对主流的卷积神经网络提出了一种基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的流水线并行加速方案,设计优化了数据存储模块、卷积计算模块、池化模块以及全连接模块,结合高层次综合技术构建了基于FPGA的卷积神经网络基本单元。为了降低加速系统的硬件开销,在保证卷积神经网络精度损失很小的前提下,采用数据量化的方式将网络参数从32位浮点数转化为16位定点数。系统测试使用MNIST数据集和CIFAR-10数据集,实验结果显示,所提出的卷积神经网络FPGA加速具有更快的识别效果,并且该方案在资源和功耗较少的情况下可以提供更好的性能,同时能够高效地利用FPGA上的硬件资源。

摘要：针对二维Winograd卷积算法中存储器带宽需求过高、计算复杂度高、设计探索周期漫长、级联的卷积存在层间计算延迟等问题,提出一种基于二维Winograd算法的双缓冲区5×5卷积层设计方法。首先使用列缓冲结构完成数据布局,以重用相邻分块之间的重叠数据,降低存储器带宽需求;然后精确搜索并复用Winograd算法加法计算过程中重复的中间计算结果,来降低加法运算量,从而减小加速器系统的能耗开销和设计面积;最后根据Winograd算法计算过程来完成6级流水线结构的设计,并实现针对5×5卷积的高效率计算。实验结果表明,这种5×5卷积的计算方法在基本不影响卷积神经网络(CNN)预测准确率的前提下,与传统卷积相比降低了83%的乘法运算量,加速倍率为5.82;该方法与级联3×3二维Winograd卷积组成5×5卷积的方法相比降低了12%的乘法运算量,降低了约24.2%的存储器带宽需求,并减少了20%的运算时间。

摘要：乡村地域多功能协同提升是乡村建设的重要目标,也是推动土地综合整治赋能乡村振兴的重要依据。文章基于乡村"三生"功能协同提升与全域土地综合整治交互关系的理论框架,以山东省王村镇为研究区,构建乡村生产、生活和生态功能评价指标体系进行区域特征解析,耦合"三生"功能强度与协调度关系形成全域土地综合整治分区格局,利用障碍因子诊断模型揭示不同格局中乡村地域弱势功能,并提出相应的多元化整治模式。研究发现:①王村镇地区"三生"功能整体协调性较高,不同村庄之间存在明显的不均衡性和不协调性;②王村镇全域土地综合整治格局分为适度整治区、优先整治区和重点整治区,具有"点—线—面"的形态特征,农业生产资源匮乏、生活设施条件不便、绿地面积偏少等问题是"三生"功能的短板;③结合障碍因子组合情况,设计出8种全域土地综合整治模式,用于实现王村镇乡村"三生"功能协同提升,进而助推乡村振兴。

摘要：为解决传统支持向量机算法(Support Vector Machine,SVM)应用于智能驾驶车辆换道决策阶段时出现的决策分类不精确问题,提出一种结合智能优化算法的支持向量机模型分类算法,将智能优化算法中的麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)应用到支持向量机中,可以进行惩罚参数和核函数自适应调整,避免人工经验试凑的不足,加速算法收敛。采用MATLAB软件对车辆换道决策模型建模,应用改进的SSA-SVM算法进行决策分类。仿真结果表明:相对于传统的SVM算法,该算法有效加速迭代收敛,大幅提高算法分类准确度。

摘要：针对车辆主动安全系统中路面附着系数这一关键参数的估计问题,建立了融合Dugoff轮胎模型的三自由度车辆动力学模型,基于平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)思想设计了路面附着系数估计器,该方法将正交三角分解法引入容积卡尔曼滤波(CKF)算法,避免了CKF中对协方差矩阵的开方操作,提高了算法的稳定性。利用MATLAB与CarSim联合仿真平台在不同路面条件下进行了多工况仿真验证,并将所提出算法与CKF算法进行对比,结果表明,SCKF算法的鲁棒性较高,估计精度高于CKF算法的估计精度,可以满足车辆主动安全系统的要求。