摘要：随着文创产业的蓬勃发展和大众审美需求的不断提升,动漫元素在各领域的创意设计中得到广泛应用。非遗文创日化产品作为传统手工艺与现代生活美学的结合体,其设计开发不仅要突出非遗的精髓内涵,还要迎合消费者的审美期待。将动漫元素融入非遗日化产品开发中,有助于唤起年轻消费群体的文化认同,丰富产品表现力,提升市场竞争力。

摘要：语义分割是当前场景理解领域的基础技术之一。现存的语义分割网络通常结构复杂、参数量大、图像特征信息损失过多和计算效率低。针对以上问题,基于编-解码器框架和离散小波变换,设计了一个联合多连接特征编解码与小波池化的轻量级语义分割网络MLWP-Net(Multi-Link Wavelet-Pooled Network),在编码阶段利用多连接策略并结合深度可分离卷积、空洞卷积和通道压缩设计了轻量级特征提取瓶颈结构,并设计了低频混合小波池化操作替代传统的下采样操作,有效降低编码过程造成的信息丢失;在解码阶段,设计了多分支并行空洞卷积解码器以融合多级特征并行实现图像分辨率的恢复。实验结果表明,MLWP-Net仅以0.74 MB的参数量在数据集Cityscapes和CamVid上分别达到74.1%和68.2%mIoU的分割精度,验证了该算法的有效性。

摘要：四旋翼无人机具有强耦合和欠驱动的特点,在飞行过程中很容易受到外界干扰,进而影响整个无人机系统的稳定性和精度。为此,提出了一种基于RBF神经网络的指定时间预设性能约束控制策略。首先,针对四旋翼无人机的不确定数学模型难以精确建立,并且在执行任务过程中存在外部未知扰动问题,提出了一种基于指定时间预设性能控制方法,将四旋翼无人机的轨迹跟踪问题转换为对位置子系统和姿态子系统的期望指令跟踪问题;其次,在设计控制器过程中,为了解决“微分爆炸”问题产生的滤波器误差,引入一种新型滤波误差补偿方法,通过RBF神经网络逼近外部未知扰动,并将预测结果补偿给控制器以提高轨迹跟踪的鲁棒性。最后,应用仿真模拟方法验证无人机控制系统稳定性和性能优势,通过飞行试验验证,微风聚拢环境下实际飞行轨迹与仿真模拟结果趋于一致,自主轨迹跟踪起降位置偏差小于1 cm,证明了所提出算法的有效性。

摘要：为解决现有稻田株间机械除草作业性能严重依赖机具对行质量的问题,设计了一种无需避苗作业的株间除草机。该机采用双排柔性刷指作为除草部件,前排除草部件纵向梳刷拉拔杂草,同时对梳刷后稻株倒伏状态进行自动识别。后排除草部件横向振动拨耙杂草,同时根据前排识别结果实时控制振动作业的启停,用以兼顾除草率与伤苗率。基于触觉感知方法建立了稻株倒伏识别系统,通过气压传感器的电位变化获取稻株根系与前排刷指相互作用的力学反馈数据,以电位峰度及均值为辨识特征,基于支持向量机构建稻株倒伏与未倒伏辨识模型,实现稻株倒伏自动识别。应用液压马达构建了后排除草部件的横向振动系统,对前排除草部件作用下已倒伏稻株停止振动作业,实现振动作业的自适应控制。稻株倒伏识别田间试验表明:稻株倒伏识别精度为83.11%。除草模式对比试验结果表明:无感知振动模式的除草率为58.11%,伤苗率为21.39%;无感知无振动模式的除草率为27.89%,伤苗率为4%;有感知振动模式的除草率为56.17%,伤苗率为5.83%。综合试验结果可知,有感知振动除草模式更适宜稻田株间杂草机械防控的生产要求。

摘要：木质纤维素类生物质是地球上最丰富的可再生资源,但纤维素、半纤维素、木质素三组分之间复杂的键合结构限制了其有效的转化利用。有机溶剂预处理是消除这种顽抗性的有效方法,其能有效拆解三组分、提高纤维素酶水解性能,并回收高纯木质素组分。随着对溶剂绿色和可持续性的要求,预处理有机溶剂正逐渐向生物基衍生溶剂方向发展,近期已有多种新型的生物基衍生溶剂预处理的报道。本文系统综述了基于Hansen溶度参数理论和CHEM21绿色溶剂指南的有机溶剂预处理体系设计,分别归类为均相体系、两相体系和多元相转化体系,归纳了生物基衍生预处理有机溶剂应用的研究进展,在此基础上探论了生物基衍生溶剂预处理面临的挑战和应用前景,以期为木质纤维素类生物质的有机溶剂预处理体系的设计和选择提供参考。

摘要：针对气力式水稻精量排种器充种不稳定、单粒播种精度不高和播种量大的问题,该研究设计了一种具有矩形吸种孔和辅助充种装置的气吸式杂交稻单粒排种器。根据“吉田优”型杂交稻的长短轴重力分布情况,确定排种盘吸种孔形状;基于CFD-DEM(Computational fluid dynamics,Discrete element method)流固耦合理论,以吸附力为指标,进行5类具有相同面积的吸种孔单因素仿真试验,确定吸附力最大的吸种孔规格为0.8 mm×2.25 mm;以该型吸种孔为基础,选取辅助充种角、工作转速和工作负压为试验因素,以单粒率S、多粒率M和漏播率L为试验指标,开展Box-Bhnken台架试验,对试验结果进行响应曲面分析和多目标优化,得到排种盘辅助充种角为80.90°、工作转速为42.65 r/min、工作负压为621 Pa时,排种器的单粒率为86.91%,漏播率为3.63%。验证试验结果的排种器单粒率为86.36%、漏播率为3.41%,与优化结果吻合。研究结果可为后续气吸式杂交稻单粒排种器的优化设计和直播机整机作业精度的提高提供指导。

摘要：软件产品线测试是一项非常具有挑战性的工作.基于相似性的测试方法通过提升测试集的多样性以达到提高测试覆盖率和缺陷检测率的目的.因其具有良好的可拓展性和较好的测试效果,目前已成为软件产品线测试的重要手段之一.在该测试方法中,如何产生多样化的测试用例和如何维护测试集的多样性是两个关键问题.针对以上问题,提出一种基于多样性可满足性(SAT)求解器和新颖性搜索(novelty search,NS)的软件产品线测试算法.具体地,所提算法同时采用两类多样性SAT求解器产生多样化的测试用例.特别地,为了改善随机局部搜索SAT求解器的多样性,提出一种基于概率向量的通用策略产生候选解.此外,为同时维护测试集的全局和局部多样性,设计并运用两种基于NS算法思想的归档策略.在50个真实软件产品线上的消融和对比实验验证多样性SAT求解器和两种归档策略的有效性,以及所提算法较其他主流算法的优越性.

摘要：针对给空调散热器自动化点胶时无法准确识别散热器V形槽位置的问题,基于PointNet网络的散热器V形槽语义分割方法,首先针对散热器点云V形槽区域与内部区域特征相似的问题,设计一种通过提取点云边缘将点云边缘区域的点云与内部区域的点云分别进行预处理的方法,实现突出点云边缘区域特征的目的。其次,在PointNet网络最大池化函数的基础上,引入平均池化函数,增加网络所提取的全局特征的特征信息,减少因最大池化引起的信息丢失,并去除T-Net变换网络,减少网络的复杂度。从实验室平台采集空调散热器样本进行实验,结果表明,改进算法的平均交并比(mean intersection over union, mIoU)达到78.17%,总体精度(overall accuracy, OA)达到了92.01%,相较于PointNet提高了9.73%和6.37%,验证了算法的有效性。

摘要：社交网络链路预测旨在根据已知的网络信息预测未来的链接关系,在推荐系统和合著网络中具有重要作用.然而,现有链路预测算法往往忽视社交网络的多元演化特点,训练时间复杂度较高,限制其执行效率.针对上述问题,文中提出基于多演化特征的社交网络链路预测算法(Multi-evolutionary Features Based Link Prediction Algorithm for Social Network,MEF-LP).首先,设计一种简单高效的时间极限学习机模型,利用门控网络和极限学习机自编码器传递与聚合社交网络快照序列的时间信息.然后,构建多个深度极限学习机,对时间特征进行多角度映射,挖掘社交网络不同的演化特征,并最终融合成综合演化特征.最后,使用基于极限学习机的分类器完成链路预测.在6个真实社交网络上的实验表明,MEF-LP能合理学习社交网络的多演化特征,并获得较优的预测性能.

摘要：为研究陈皮热泵干燥特性及干燥工艺,通过单因素试验研究了铺料厚度、温度和风速对陈皮热泵干燥过程的影响,建立了动力学模型;以干燥时间和品质得分作为目标,采用响应面法中的星点设计优化了干燥工艺。试验结果表明:陈皮铺料厚度的动力学模型可以用Page方程来描述,并通过多元线性回归分析确定了Page模型参数与干燥条件变化呈多项式函数关系;最优陈皮热泵干燥工艺为温度58.0℃、铺料厚度20mm、风速3m/s,该条件下,陈皮干燥时间为100min,品质得分为9.0。研究结果可为陈皮热泵干燥应用提供参考。