摘要：目的 为满足用户对梳棉机的多维感性需求,多层次提升纺织机械的造型意象满意度和用户满意度,提出一种多目标意象驱动的梳棉机造型设计方法,并展开设计实践与实验研究。方法 首先,设计感性评价实验,通过焦点小组讨论和问卷调研获取用户对梳棉机的感性意象评价均值;其次,采用形态分析法,对梳棉机造型设计要素进行划分,并对代表性样本的造型类目特征进行编码;基于反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BP-NN),建立梳棉机产品造型要素与用户感性意象评价均值之间的关联映射模型,建立用于造型推荐的样本库,获取单意象维度下的梳棉机造型设计策略;再次,应用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)得到各目标意象维度的权重值,输出多目标意象下梳棉机造型设计策略;最后,结合梳棉机的造型设计实践及感性评价,进一步验证该方法的可靠性和有效性。结果 基于该方法展开设计实践,依据推荐的梳棉机造型设计策略得到的设计方案,在目标感性意象的整体评价得分优于对照样本。结论 该方法有较好的可靠性和有效性,能为企业的新产品开发及设计师的设计实践输出指向具体、操作性强的梳棉机多目标意象设计策略。

摘要：针对传统的视觉同时定位与地图构建(SLAM)算法依赖的特征提取方法多为人为设计的图像特征,存在动态物体、光照条件改变等动态情形不够稳定,容易产生丢失跟踪的问题,提出了一种基于深度学习的、稳定的、实时的图像特征提取与匹配方法.对带有注意力机制的神经网络模型通过多任务蒸馏训练的方式进行训练,实现面向光线条件剧烈改变的场景特征提取与匹配,并且基于全局特征与局部特征,提出基于分级特征的重定位方法,提高系统整体的精度与稳定性,同时具有实时性.在同一场景不同光照角度的图像对上与Superpoint特征进行特征提取匹配对比测试,并且在TUM数据集上与ORB SLAM2及GCN SLAM进行定位精度对比测试,结果表明:所提出的方法能够在光照条件剧烈改变情况下提取足够稳定的特征,并且在fr3/sitting_static与fr3/walking_static上表现优于其他两种方法,轨迹均方根误差为6.131 mm和124.493 mm.最后在真实室内环境下进行了稀疏建图,并且验证了改进的重定位方法的有效性.

摘要：火灾的发生给社会带来了巨大损失,森林火灾防治任务日益迫切,而全球变暖的趋势使得这一问题更加复杂。深度学习在各行各业发挥着重要作用,大量模型也被不断地设计和提出,且模型改进的方式多种多样。文中提出了EfficientNet-E模型,它利用更为先进的ECA模块(高效通道注意力模块)来替换EfficientNet模型中的SE模块,通过增强注意力机制性能提升模型的性能。相较于SE模块,ECA模块更好地保留了传输中的信息,使得数据特征在传输过程中保留更充分,从而能够优化模型。为验证EfficientNet-E模型的性能,以及EfficientNet设计思想在森林火灾识别问题上相较于传统模型的优势,文中选取了经典模型中的代表——ResNet和DenseNet作为对照参考,并结合EfficientNet和EfficientNet-E进行了相关实验。实验选用3303张森林火灾、非火灾和烟雾图片。多轮试验结果显示,EfficientNet-E在识别森林火灾数据上的效果要好于常规的经典深度学习模型,且相较于原始EfficientNet的平均准确率(89.28%),EfficientNet-E的平均准确率(90.04%)有所提升,标准差更小,训练稳定性也更好,从而证实了改进后的EfficientNet-E性能更加优良。

摘要：在自动分拣仓库中,多载量自动导引小车(AGV)具有强运输能力,但其多载量特征也增加了调度与路径规划的复杂性。针对多载量AGV调度与路径规划的协同优化问题,以最小化最大搬运完成时间为目标,建立了该问题的混合整数线性规划模型,并提出一种聚类协同优化算法。算法首先定义了包裹相似度,设计聚类算法划分包裹组,使每个包裹组可由多载量AGV在一次作业中完成分拣;进而针对问题的多决策特征,设计协同进化遗传算法对包裹组进行指派和排序,并将无冲突路径规划算法引入到协同进化遗传算法的解码方案中,用以搜索最优路径并解决多AGV路径冲突,从而实现了多载量AGV调度与路径规划的协同优化。通过不同问题规模的仿真实验验证了所提算法的高效性和稳定性。

摘要：针对制造和服务系统中假定物料装卸点重合以及设施间物流量对称的不足,结合实际生产布局对过道布置问题进行拓展,以最小化物流成本为目标,提出考虑物料装卸点及非对称流量的过道布置问题,并建立混合整数规划模型。根据问题与模型的特征,设计一种改进灰狼算法进行求解,该算法采用双层整数编码生成初始解,通过将收敛因子非线性化、比例权重动态化对原始灰狼算法进行改进。通过融合反向学习机制和种群更新机制进一步扩大搜索解空间,并添加双阈值停止准则降低多余的迭代次数。将该算法与LINGO求解器对5~49不同规模算例的计算结果进行比较,证明了模型的正确性以及算法的有效性。最后,运用该算法对初始过道布置问题进行求解,并与其他算法的求解结果进行比对,进一步证明了所提算法的优越性。

摘要：本文研究了隐马尔可夫模型的Viterbi算法,在已知隐马尔可夫模型的部分状态、初始概率分布、状态转移概率矩阵和观测概率矩阵的条件下,由此Viterbi算法给出最优状态序列的估计.相对于已有的算法,本文的算法考虑了部分可见状态对初始条件和递推公式的影响,并且本文的算法能保证预测的状态序列是整体最优的.最后,我们将本文的算法应用于故障识别,从而验证所设计算法的可行性.

摘要：对文化工业的批判是从法兰克福学派到《十月》学派艺术理论的核心立场之一。尽管对精英主义的反驳和修正早已为大众文化正名,理论界却没有形成与大众文化“和解”的前卫艺术理解范式。托马斯·克洛吸收了文化研究的思想,认为大众文化自身就包含潜在的批判性,前卫艺术通过对大众文化资源的择取调用,在形成新的艺术解决方案的同时,实现社会批判的隐射。克洛重新界定了“前卫艺术”的概念,使一种能容纳大众文化的前卫艺术历史叙事成为可能。相较于布赫洛与福斯特重返批判理论的“对抗”范式,他通过揭示艺术与大众文化之间动态协作的张力关系为新前卫艺术辩护。这一辩证的关系模式与多元主义与乌托邦主义都拉开了距离,将前卫艺术理论引向协作与竞争的现实之维。

摘要：职贡是中国礼仪文明在处理内外关系中的交往手段之一,清朝作为中国封建社会的重要转型期,以职贡为特殊政策进行民族间的交往、交流与交融。此时以“夷狄”身份入主中原的清朝与边地民族及国家的封建宗藩关系空前强化,清朝为了实现多民族国家的一统,以怀柔和羁縻“远人”的手段形成职贡体系。在图像艺术中,《皇清职贡图》则呈现出清朝描绘四方“远人”前来朝贡的独特图像秩序,其中蕴含着清朝对于四方诸族的关注,且具构建“民族共同体”的特点,亦存在民族与国家相互关联的时代特征。

摘要：目前自动驾驶技术正处于从园区内示范运营向开放场景的大规模市场应用过渡的关键阶段。自动驾驶车辆若想应用于人们的日常生活,必将与人类驾驶的车辆在道路上长期共存,这势必会产生大量的交互场景,而如何恰当地与人类驾驶的车辆进行交互,则成为提升驾乘人员体验感及其对自动驾驶接受度的关键。人类的交互基于其社会属性,自动驾驶也应如此。但目前尚未有相关领域的完善综述。鉴于此,梳理其来龙去脉与最新进展。依次探讨传统方法所面临的驾驶困境、驾驶员社会性行为机理的相关研究和考虑社会属性的运动规划方法的最新进展与应用案例。在此基础上,总结现有方法的不足并对未来的研究方向进行展望。分析表明,结合社会学等领域的理论工具,分析驾驶员在复杂交通流中的社会性行为机理,并基于此构建符合大众预期的驾驶行为自动化决策体系,是未来自动驾驶社会性运动规划的主要研究方向。此外,进一步建立健全自动驾驶社会性行为的评价体系,同样对智能汽车的社会性人性化设计具有重要意义。

摘要：针对高位隔震连体结构,提出附设间隙阻尼装置控制罕遇地震下连廊隔震支座位移。通过设计高宽比为6的双塔连体结构试验模型,对连廊与塔楼顶部仅采用隔震连接以及隔震与间隙阻尼装置连接的两类结构体系进行模拟地震振动台试验研究。选取远场El Centro波和速度脉冲效应明显的近场Chi-Chi波、Kobe波作为地震激励。通过测量隔震支座水平位移、间隙阻尼装置力与位移响应、连廊结构加速度响应以及塔楼结构加速度和位移响应,分析罕遇地震与极罕遇地震作用下间隙阻尼装置对隔震支座位移的控制效果,以及对连廊结构和下部塔楼结构抗震性能的影响。结果表明:间隙阻尼装置可以有效地控制罕遇和极罕遇地震作用下隔震支座位移,8度罕遇地震作用下,隔震支座最大位移减小59.61%;间隙阻尼装置传导轴与限位环产生剧烈冲击,引起高频振动能量进入连廊结构,导致连廊水平向加速度响应有所放大,而竖向加速度响应显著;远场地震作用下,间隙阻尼装置的启动对塔楼结构楼层加速度和层间位移角有所放大,但未造成不利影响;在速度脉冲周期与整体结构基本自振周期接近的近场地震作用下,当地震波峰值加速度为0.40g时,附设间隙阻尼装置使塔楼结构楼层峰值加速度和峰值层间位移角分别减小24.09%和31.7%,对塔楼结构具有一定减震控制作用。