摘要：为提升车辆重识别算法的性能,提出一种基于车辆组件特征与多注意力融合的特征学习方法.首先,修改深度残差网络以获取具有丰富语义信息的特征图,同时应用语义分割网络将车辆图像划分为车辆正面、背面、顶面、侧面及背景区域,以实现组件特征提取并消除视角变化的影响.然后,设计多注意力融合模块,基于面积注意力与特征注意力实现组件特征的自适应融合.最后,在多任务学习框架下,优化车辆重识别的三元组损失与辅助分类任务的交叉熵与焦点损失,对网络参数进行训练.在多个数据集上的实验结果表明,提出的方法在大多数性能指标上均超越了现有方法.进一步的消融实验证明了多注意力融合模块与多任务损失函数在特征提取上的有效性.

摘要：承插式预制拼装桥墩是将预制混凝土墩柱插入承台预留的凹槽内,在间隙中填充混凝土或灌浆料连接形成的装配式结构,承台预留槽内设置波纹钢管以增强对桥墩根部的横向约束。开展承插式拼装桥墩和现浇桥墩2组试件的拟静力荷载试验,研究了承插式拼装桥墩的抗震性能以及波纹钢管的横向约束效应,并通过相关影响参数的模拟分析,探讨了承插深度、灌浆料强度和连接界面处理方式对承插式桥墩抗震性能的影响规律,为其抗震设计提供依据。研究结果表明:波纹钢管约束承插式桥墩柱脚形成的塑性铰区域及破坏形态与现浇桥墩基本一致,承载能力没有明显差异,但破坏时极限位移提高约20%,结构延性和耗能能力有所提高,波纹钢管约束承插式拼装桥墩具有良好的整体性和抗震性能;随着承插深度的增加,承插式桥墩的抗震性能随之提高,当承插深度超过0.6D(D为墩身直径)时,其抗震性能提升趋于缓和;当灌浆料强度达到桥墩主体混凝土强度后,继续增加强度对桥墩抗震性能影响不大;相对光滑界面连接,波纹键齿和梯形键齿连接的承插式桥墩承载能力分别提高约30%和26%,累积耗能分别提高20%和15%,波纹键齿连接的效果最优。

摘要：目前被动式外骨骼辅助的运动姿态较为单一,设计多运动复合型被动式外骨骼可以扩展此类装备的适用性。通过分析不同运动状态下人体姿态变化的几何规律,在储能阶段采用弹性元件储存运动中人体动能与重力势能损失,在助力阶段释放能量以实现运动助力,从而进行外骨骼产品的原型设计,并通过智能传感系统实时监测人体动力学与肌肉活动数据。建立D-H参数模型,对外骨骼进行人机兼容性分析。对6名被试者进行外骨骼穿戴实验,结合动力学与肌电分析,评估外骨骼的效能。人机兼容性分析结果显示外骨骼在矢状面内的行走空间可以覆盖人体踝关节运动轨迹,动力学仿真结果显示穿戴外骨骼后,行走和蹲起运动关节做功总量分别减小了20.17%和19.49%,表面肌电结果显示穿戴外骨骼后下肢主要肌肉贡献率分布规律有一定程度的变化,总体积分值明显降低。通过智能交互系统设计,用户能直观地了解身体运动状态与控制助力程度,获得更好的使用体验。智能人机交互实验验证外骨骼对人体运动辅助的有效性,为相关领域的研究提供实例化参考。

摘要：针对传统引线框架排片机在生产过程中进料部件平稳性差、效率低,X、Y伺服主轴型机械手抓取效率低、入位精度不足等问题,提出一种基于Halcon的新型引线框架排片机。通过改进进料各部件导向结构和驱动形式,采用拉针结构替代传统的皮带式柔性输送结构,实现高效平稳的进料功能。采用SCARA机械臂替代传统X、Y伺服主轴,配合单气缸驱动的抓取机构,实现响应更快、整合性更高的排片功能。设计入位视觉检测模块,利用Halcon视觉库对封装托架边界特征和引线框架定位孔特征进行在线检测与分析。结果表明:该排片机误报率小于2%,漏报率为0,检测时间小于500 ms,满足生产现场实际的应用需求。

摘要：针对高分遥感影像中水体目标提取易受植被阴影及光照条件等影响问题,提出基于融合视觉词袋的高分遥感水体目标提取算法。在分析遥感水体特性基础上,提出一种遥感水体目标频谱特征提取方法。为增强水体目标特征表达能力,设计一种基于局部二值模式和频谱特征的融合视觉词袋模型。基于提出的模型,设计水体目标分类器。为进一步细化水体和非水体边界,提出对水陆交界区域进行二次识别,得到优化后的水体目标提取结果。实验结果表明:提出算法能有效检测高分遥感影像中水体目标,在准确率和Kappa系数上表现良好。

摘要：基于65 nm CMOS工艺设计了一种56 Gbit/s PAM4光接收机前端放大电路。前级为差分形式的跨阻放大器,采用共栅前馈型结构降低输入阻抗,并在输入端串联电感,有效提高了跨阻放大器的带宽和灵敏度。后级放大器采用具有线性增益控制的多级级联可变增益放大器,实现对输出摆幅的自动控制。输出缓冲器采用源极退化技术来拓展带宽。后仿真结果表明,在100 fF光电二极管的寄生电容条件下,所设计的光接收机前端电路的-3 dB带宽为24.4 GHz,最大增益达到66 dBΩ,等效输入噪声电流为17.0 pA·Hz;。在输入电流变化及不同工艺角下,输出眼图抖动较小且张开度良好。当电源电压为1.2 V时,不同工艺角下的平均功耗为42.5 mW。

摘要：大数据场景下,远程云服务器通常被部署用于数据处理与价值挖掘,但在面对时延敏感型或需要动态频繁交互的业务时,该种处理模式显得力不从心.作为对云计算模式的补充,雾计算因其可有效降低任务处理时延、能耗与带宽消耗而备受关注;同时,面向雾计算的计算迁移机制因其能有效缓解节点的处理负担并改善用户体验而成为领域研究焦点.在雾计算模式下,为了更好地满足计算密集型任务对时延与能耗的要求,基于区块链赋能物联网场景,本文提出了一种联合资源分配与控制的智能计算迁移方案.具体地,规划了一个在时延、能耗与资源约束下的最小化所有任务完成总成本的优化问题,其总成本构成综合考量了时延、能耗和挖掘成本,通过对通信、计算资源与迁移决策的联合优化,实现总成本的最小化.为完成任务迁移,终端以矿工的身份向雾节点挖掘(租借)计算资源,所提出的基于区块链技术的激励机制可充分调动终端和雾节点参与计算迁移的积极性并保障交易过程的安全性,设计的奖励分配规则可保证成功挖掘资源终端收获奖励的公平性.为解决上述规划的优化问题(即混合整数非线性规划问题),提出了一个联合通信、计算与控制的智能计算迁移算法,该算法融合深度确定性策略梯度算法思想,设计了基于反梯度更新的双“行动者-评论家”神经网络结构,使训练过程更加稳定并易于收敛;同时,通过对连读动作输出进行概率离散化运算,使其更加适用于混合整数非线性规划问题的求解.最后,仿真结果表明本文方案能以较快的速度收敛,且与其他三种基准方案相比,本文方案的总成本最低,例如,与其中性能最好的基于深度Q学习网络的计算迁移方案相比,总成本平均可降低15.2%.

摘要：嵌入式智能轴承是轴承集传感器于一体的具有自感知、自诊断、自适应、自调控等特点的结构单元,是国内外高端轴承的发展方向之一。基于Ioannides⁃Harris理论,分析了滚动轴承工作时的载荷分布。结合有限元仿真模型,分析了外圈开槽对轴承可靠度的影响,确定了滚动轴承外圈径向开槽结构。根据理论分析与数值仿真,选择振动传感器与轴承本体有机结合,设计了嵌入式轴承振动监测系统,并利用轴承寿命试验机开展了轴承全寿命实验,采集了不同结构的智能轴承振动信号。实验结果表明,智能轴承振动信号幅值高于传统轴承座监测方式,能有效监测轴承的运行状态;与轴向开槽结构相比,所提智能轴承寿命与普通轴承寿命相差不大,为滚动轴承状态监测与故障诊断提供了新的方法。

摘要：针对当前深度神经网络模型在检测小缺陷目标时性能较差的问题,提出了一种基于改进U-Net的工件表面缺陷分割方法。该方法设计了一种仅下采样3次的U型网络,在保持图像特征分辨率的同时获得足够的感受野,有效解决神经网络多次下采样造成的小目标信息丢失问题;引入Dice损失和Focal损失组成的混合损失函数,通过增强分割损失权重并抑制背景信息来提高分割效果,有效解决小缺陷目标的低概率密度问题。通过在表面缺陷数据集上的大量实验和分析,结果表明该算法能够很好地细分出缺陷区域,并在分割精度与速度之间获得平衡。

摘要：为提高纯电动汽车续航里程,提出了一种经济性巡航速度规划及控制方法。根据车辆所处的行驶环境,如跟驰模式或巡航模式,分别提出基于长短期记忆模型(LSTM)的短期车速规划方法和基于遗传算法(GA)的长期车速规划方法。基于分层结构构建经济性巡航控制系统,上层通过构建待优化问题的目标函数并基于遗传算法求解获得规划车速剖面,下层以最优速度曲线作为输入并基于跟踪控制器实现距离控制和速度控制。在Carsim和Simulink联合仿真平台上搭建了纯电动汽车模型和经济性巡航控制系统模型,结果表明:引入速度规划可以在多场景下为车辆提供能量优化后的最优速度曲线,降低电动汽车的能耗并改善出行效率。