摘要：微机电系统在生物医学领域具有巨大的应用潜力,以压电陶瓷为基础设计的压电驱动系统在微纳操作高精度控制领域发挥着重要作用。在各领域的实际应用中,微操系统与环境的交互一直是研究的热门方向。由于微尺度下跟踪力误差相比宏观尺度下更不可忽略,因此微操作臂与环境接触力的精准控制是提高微操作准确度的关键。为此本文提出一种力跟踪阻抗控制策略,能够在操作过程中实现对接触力的精确跟踪。考虑到阻抗模型对环境参数要求较高,本文提出了扩展卡尔曼滤波器对外部环境参数进行在线估计的方法。实验结果表明,所提控制方法能够成功实现微操作臂-环境交互模型的力跟踪控制并且有良好的跟踪精度,力跟踪平均绝对误差为7.82 mN,均方根误差为10.16 mN,因此该方法对不确定性环境下接触力的精确跟踪具有可行性。

摘要：近年来,基于深度学习的视觉感知技术的发展极大地促进了车联网领域中自动驾驶的繁荣,然而自动驾驶系统的安全问题频出引发了人们对自动驾驶未来的担忧.由于深度学习系统的行为缺乏可解释性,测试基于深度学习的自动驾驶系统的安全性极具挑战.目前,已有针对自动驾驶场景的安全性测试工作被提出,但这些方法在测试场景生成、安全问题检测和安全问题解释等方面仍存在不足之处.针对基于视觉感知的自动驾驶系统,设计开发了一种场景驱动的、可解释性强的、运行高效的安全性测试系统.提出了一种能够平衡真实性与丰富度的场景描述方法,并利用实时渲染引擎生成可以用于驾驶系统安全性测试的场景;设计了一种高效的针对非线性系统的场景搜索算法,其可以针对不同的待测试系统动态调整搜索方案;同时,还设计了一个故障分析器,自动化分析定位待测试系统的安全性缺陷成因.复现了现有基于实时渲染引擎的动态自动驾驶测试系统,并同时使用本系统和复现系统对CILRS系统和CIL系统进行安全测试,实验结果表明相同时间下该工作的安全问题发现率是复现的场景驱动的动态测试方法的1.4倍.进一步的实验表明:可以分别为具有代表性的深度学习自动驾驶系统CIL和CILRS,从旷野、乡村与城市的3类环境中动态生成的共3000个场景中,搜索到1939个和1671个造成故障的场景,并且每个故障场景的搜索时间平均为16.86 s.分析器从统计的角度判断出CILRS系统容易导致故障的区域在道路两侧,雨天和红色或黄色物体更易导致该自动驾驶系统发生故障.

摘要：随着北极冰川的不断融化扩散,极地航行船舶与浮冰的碰撞不可避免,而浮冰分布变化是影响船-冰碰撞的重要因素之一。目前对于浮冰分布的研究多是基于图像数据识别,在模拟计算中多简化为规则方形冰块,这与实际浮冰分布与形状有着明显区别。为此,基于幂律分布理论与浮冰形状特征在ANSYS/LS-DYNA软件中编写子程序生成浮冰场,以此为基础,基于环境边界的流-固耦合法,建立极地航行船舶、浮冰场与流场耦合模型,解决船舶与浮冰漂浮问题,进而开展船-冰碰撞数值仿真计算,得到碰撞过程中浮冰的运动情况、船-冰碰撞载荷、船体损伤变形及各构件的吸能等参数,全面分析了船舶与浮冰多次、连续碰撞过程中的耦合作用规律。本文研究成果可为极地航行船舶安全性设计提供参考。

摘要：为了提高钢管混凝土桁架梁桥的跨越能力,改善结构内力分布,提出分段预应力钢管混凝土桁架组合梁桥,通过引入分段预应力,即受拉弦杆施加预应力、受压弦杆不施加预应力,以充分发挥钢管混凝土桁架梁桥的综合优势。基于已有的钢管混凝土桁架受弯试验,建立精细化有限元模型,通过对比试验与有限元结果,验证有限元模型的准确性和适用性。在此基础上,考虑预应力度的变化和有无混凝土桥面板的组合作用,建立9个分段预应力钢管混凝土桁架梁的有限元模型,通过数值模拟方法研究其在均布荷载作用下的受弯性能,得到破坏模式、荷载-位移曲线、受弯承载力、抗弯刚度和最大跨中挠度。研究结果表明:分段预应力的设置可以提高结构的抗弯刚度和受弯承载力、减少跨中挠度;随着预应力度的增加;分段预应力钢管混凝土桁架梁的破坏模式从整体受弯破坏变为局部节点破坏,因此预应力度不宜太大。

摘要：针对多架无人机共同为地面用户提供差异化服务的场景,本文提出一种基于分层联邦学习的动态RAN(Radio Access Network)切片框架,目的是提升切片性能隔离效果、减少协同训练过程的通信代价.考虑到无人机动态部署和数据不足等特点,本文通过数据增广促进本地模型训练.为了使得距离地面基站较远的无人机有更多机会参与联邦学习并降低通信代价,本文根据位置和数据分布信息设计支持边缘模型聚合的无人机分簇策略.在此基础上,本文探索基于注意力机制的边缘和全局模型聚合方案,以增强全局模型的泛化能力.仿真结果表明,与联邦平均和分布式LSTM(Long Short-Term Memory)相比,所提方案在切片性能隔离的时长占比上分别有8.4%和16.5%的提升,并降低了无人机协同训练的通信代价.

摘要：为增强定位噪声统计特性未知情况下协同目标跟踪的可靠性,提出一种联合估计目标和协同车状态以及定位噪声统计参数的贝叶斯模型。为实现递推估计,设计了在线变分贝叶斯推断算法。仿真结果表明,当定位噪声的统计特性未知且随时间动态变化时,该算法可以有效提高目标跟踪的精度,与单车跟踪相比,协同跟踪误差可以降低18.7%~23.6%,与其他协同算法相比,误差可以降低4.8%~9.7%。

摘要：为实现标准露点气体的自动发生,应用S7-200 SMART型PLC和二级分流法原理,设计了一套自动露点气体发生系统。介绍了二级分流法的原理与分流各路流量的计算方法,设计了再生干燥与露点气体发生的工艺流程,并利用S7-200 SMART型PLC结合STEP 7-MicroWIN SMART编程软件与WinCC flexible SMART V3组态设计软件实现了系统功能。设计了自动/手动,二级/一级四种模式用于不同情况下的露点发生,并对-70℃~20℃的露点发生情况进行了测试。结果表明,系统发生气体露点在-70℃~20℃范围内,最大绝对误差不超过0.29℃,满足工业检测要求。

摘要：针对现有耐久性试验机液压加载系统加载时存在系统温升过高、微小内泄漏检测不够准确的问题,对回转接头耐久性试验机液压加载系统进行设计,增加了保压卸荷功能,对高压回路的增压器进行了结构设计。利用AMESim软件建立完整液压加载系统热液压仿真模型,在没有现成模型的情况下构建了回转接头和增压器的仿真模型,并完成了系统温升仿真,比较系统不同工作模式下油液温度的变化情况。结果表明:有卸荷运行情况下,系统油液温度与无卸荷运行相比下降5℃,为液压加载系统设计及预测系统温升提供了参考。

摘要：变速风电机组在额定风速以下应用最大功率点跟踪实现最大化风能捕获.然而,大惯量风电机组在面对快速波动的湍流风速时,因转速调节慢而难以保持运行于最大功率点.本文研究进一步发现,平均转速跟踪误差与整体的风能捕获效率并非单调关系,这使得当前以减小转速跟踪误差为目标的控制器设计难以有效提升风电机组的发电效率.为此,本文以提升风能捕获效率(而非减小转速跟踪误差)为目标,提出一种基于参考输入优化的风电机组最大化风能捕获方法.考虑到参考转速对风能捕获效率的复杂影响难以准确建模,本文借助深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习算法实现参考输入优化.仿真结果表明该方法能够有效提升湍流风下变速风电机组的风能捕获效率.

摘要：在智能汽车自适应跟车控制的实现中,提高控制精度和舒适性尤为重要。通过上层算法准确计算本车需求加速度,考虑安全性及舒适度,设计变时距跟车策略,基于响应快速鲁棒性较好的滑模变结构控制算法实现跟车巡航,并对滑模趋近率加以优化改进,以减小系统抖震。对于下层执行机构,进行实车实验,以此对比验证仿真中发动机逆模型和制动器逆模型的合理性,使其更符合真实响应状态。将以传统PID算法为跟车策略的实车实验与改进后的仿真跟车算法对比分析,通过Carsim车辆参数建模软件和MATLAB/Simulink联合仿真,节气门开度同制动主缸压力作为Carsim的输入信号实现对车辆的闭环控制。结果表明车辆控制的精确性和舒适性都显著提升,同时跟车距离更具安全性。