摘要：曲轴随动磨削时,连杆颈的偏心旋转运动导致其中心位置不断变化,使得常规方法无法直接用于目标连杆颈圆度测量。为解决这一难题,文中提出了一种采用机械臂与V形测量机构相结合的设计方案,将V形块作为机械臂末端执行器,通过控制机械臂改变测量机构位置,抵消因连杆颈偏心转动导致的位置变化,实现连杆颈的圆度在线测量。基于D-H法,对所设计的曲轴连杆颈圆度在线测量机构的正逆运动方程进行了推导与分析,并通过Simulink软件验证推导运动方程的正确性。最后,采用图形法分析了机构工作空间,结果表明:所设计的机构完全满足使用要求。

摘要：基于SRAM等方案实现的物理不可克隆函数(PUF)易于受电压变化、热噪声等环境因素影响,存在可复现性较差的内在缺点,因此极大限制了其在密码和通信等领域的应用。借助BCH码的精确纠错译码特性,设计了一种具有大纠错容量的模糊提取器,用于实现SRAM原始数据的重建。搭载本设计的SRAM PUF芯片在华虹宏力0.11μm CMOS平台制造,模糊提取器部分消耗面积为306267μm 2,搭载的本源BCH码具有127 bit的码长和27 bit的纠错能力,满足PUF的实际应用需求。

摘要：顶板瓦斯抽采巷因具有大流量和连续抽采的优点,被广泛用于高瓦斯或突出矿井回采工作面瓦斯治理。如何确定合理的顶板巷布置位置,以高效抽采采空区卸压瓦斯,是保障工作面瓦斯治理效果的关键。为此,在深入分析顶板瓦斯抽采巷布置原则及其布置位置影响因素的基础上,提出了一种基于GA–BP神经网络模型的顶板瓦斯抽采巷布置位置智能预测方法;采用灰色关联分析法确定了GA–BP神经网络模型的预测指标,并设计开发了顶板瓦斯抽采巷布置位置智能预测系统。研究结果表明:①工作面的采厚、埋深、覆岩结构、煤层倾角、倾向长度等5个物理指标是顶板瓦斯抽采巷布置位置的主控因素,且其权重值排序由大到小依次为采厚、埋深、覆岩结构、煤层倾角、倾向长度。②随着遗传代数的增加,GA–BP神经网络适应度不断减小,且当遗传代数为60时其适应度变化基本稳定,表明GA–BP神经网络初始权重和偏置效果较好。③在当前训练样本数据集的前提下,基于GA–BP神经网络模型的顶板瓦斯抽采巷布置位置的预测结果与实际工况值的相对误差仅为0.43%~11.27%,在可接受的范围内。该研究可为顶板瓦斯抽采巷精准设计提供一定的参考。

摘要：为解决自然灾害引发的“断电、断网、断路”所导致的通信指挥难题,提出了一种无人机辅助网络系统,通过机载边缘服务器装载地面用户热门访问内容并发布应急通知消息。无人机基于地面服务需求,引入了Q-Learning强化学习算法进行轨迹规划并将整个系统分为无人机探索子系统和无人机服务子系统。无人机探索子系统针对单个无人机信号覆盖面积有限无法采集到区域内所有移动设备位置的问题,创建边界探索方式来确定无人机群的最优数量。无人机服务子系统通过分别对移动设备进行K-means、K-medoids、AGNES聚类选取最优聚类方式确定聚类中心,以聚类中心为导向进行轨迹规划从而尽最大可能为移动设备服务。仿真结果表明,所提无人机辅助系统具有设计可行性,确定了无人机群信号全覆盖的最小配置数量,同时得出不同聚类算法的无人机群适用场景。研究结果可用于评估地面用户的保障服务体验,为无人机辅助通信网络的架构设计与控制优化提供依据。

摘要：针对目前隧道积水事件及积水范围监测需求,研发了两种新型隧道积水传感器,提出了基于分布式温度传感(DTS)的隧道积水分布式感测方法。通过将传感光缆按二维平面螺旋封装方式提高了传感器的空间分辨率,利用主动加热方法,显著提高了水-气界面传感光缆的温度差异,进而实现对积水事件和积水范围的识别。通过室内模型试验,对传感光缆的性能及影响因素进行了研究。结果表明,研发的两种传感器均具有较高的空间分辨率,由于螺旋Ⅰ型的环间距更小,其空间分辨率及定位精度均高于螺旋Ⅱ型;在多种典型工况下两种传感器均可以准确识别积水的水-气界面,定位误差均小于10cm;适当增大加热温度可以提高传感器的定位精度,50℃加热工况时的定位精度明显优于35℃和20℃。

摘要：以五自由度机械臂为研究对象,建立D-H数学模型,探究几何法与代数法求关节角的过程,使用五次多项式插值的运动轨迹规划算法。通过建立仿真模型验证了运动学求解方法与轨迹规划算法的有效性。采用一种基于机械臂几何模型的逆运动学分析方法,设计OpenMV摄像头的图像识别与处理算法来精准定位目标物,并将目标物的位姿发送给主控系统,实现五自由度机械臂自主抓取目标物的功能。以乒乓球为抓取目标进行实验验证,结果表明:此设计能精准定位目标物,完成有效抓取,控制性能稳定、可靠。

摘要：针对传统手势识别系统识别率不高、响应不稳定等问题,设计了一个包括柔性传感器、信号采集系统、手势识别算法的柔性应变传感器数据手套手势识别系统。该系统可准确捕捉每根手指关节运动信息,具有高自由度、低成本、高识别率等特点。在软硅胶材料中掺杂特定配比的碳黑(CB)和碳纳米管(CNTs),通过转印技术设计出线性度好、灵敏度高的电阻式传感器。实验结果表明,传感器具有较好的静态、动态响应特性,并完成传感器标定;利用多个柔性传感器制备数据手套并搭建信号采集系统,进一步提出融合BP神经网络和模板匹配技术的手势识别方法,以提升相近手势字母识别率,算法识别率为98.5%;针对不同人群开展手势识别实验,结果表明,该手势识别系统准确率达到92.8%,响应时间约40ms,该数据手套具有较好的应用潜力。

摘要：C形环在密封过程中存在低应力区,这些区域难以保证密封可靠性,因此研究C形环密封特性时,需要分析有效接触应力和区域。选取外径为318 mm的C形环为研究对象,利用等效壁厚代替螺旋弹簧丝径,建立C形环等效模型,通过压缩回弹试验验证了模型的合理性。利用有限元方法研究银层厚度、包覆层厚度以及等效壁厚(弹簧丝径)对C形环密封性能的影响。结果表明:银层表面有效接触宽度随着银层厚度、包覆层厚度的增加而增大,有效接触应力随银层厚度、包覆层厚度的增加而减小,等效壁厚的增加可同时增加有效接触宽度和有效接触应力。采用正交试验对C形环的结构参数进行优化设计。结果表明:银层厚度和等效壁厚对有效接触应力和有效接触宽度影响显著。C形环最优设计方案为银层厚度0.2 mm,包覆层厚度0.5 mm,弹簧丝径3.1 mm,泄漏率试验结果表明,优化后C形环具有更好的密封性能。

摘要：车联网特点包括多种业务并存、车辆高速移动、车流在时域和空域分布不匀等,使得任务卸载和资源分配面临许多挑战性问题.本文提出一种深度强化学习辅助的无线接入网(Radio Access Network,RAN)切片和任务卸载联合优化方法,目的是最大化车联网任务完成数量.设计一种多时间尺度、多维资源切片框架,为不同类型任务的卸载提供差异化服务质量(Quality-of-Service,QoS)保障.在该框架下,任务完成数量最大化问题被建模为一个带约束的长时累积优化问题.该问题被解耦为大时间尺度上的RAN切片子问题与小时间尺度上的任务调度子问题.每当一个新切片窗口到来,控制器通过一种最优化方法为切片分配频谱和计算资源.切片窗口内各个时隙的工作流调度由一种基于深度强化学习的任务调度算法决定.该算法综合考虑车速、行驶方向、基站资源等因素,可以根据网络态势变化动态地在不同基站之间分配任务,实现全网资源的高效利用.仿真结果表明,所提方案在任务完成率、环境适应性等方面优于现有典型的基准方法.

摘要：为提高冷链物流运输效率,实现节能减排的低碳目标,探讨了多目标低碳冷链车辆路径问题(multi-objective low carbon vehicle routing problem in cold-chain logistics distribution,MOLCVRPCLD)。与现有文献相比,考虑了更为低碳的电动车与燃油车混合车队,建立了以综合成本最优、碳排放最小为目标的优化模型。其中,综合成本包括车辆的固定成本、时间窗成本、货损成本、油耗成本、耗电成本,碳排放包括燃油碳排放和制冷碳排放。根据模型特点,设计了贴合模型的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)对该模型进行求解,并利用遗传算法(genetic algorithm,GA)分别对两个目标进行优化以验证模型和算法的有效性。