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：3D/2D配准是手术导航的关键技术，现有基于深度学习的配准方法通过网络提取图像特征，继而回归出相应的姿态变换参数。此类方法依赖于真实的样本以及对应的3D标签用于训练，然而这部分专家标注的医疗数据十分稀缺。替代的方案用数字重建放射影像（DRR）图像训练网络，由于图像特征跨域的差异，在X射线图像上难以保持原有的配准精度。针对上述问题，设计基于自注意力的无监督跨域迁移网络（UCDTN），无须依赖X射线图像与其对应的3D空间标签作为训练样本，将源域所捕获的图像特征与空间变换间的对应关系迁移到目标域，借助公共特征减小域间特征的差距、降低跨域所带来的负面影响。实验结果表明，UCDTN预测结果的平均配准误差（mTRE）为2.66 mm；与未经跨域迁移训练的模型相比，mTRE指标降低了70.61%，验证了UCDTN在跨域配准任务上的有效性。

摘要：为评估半刚接钢框架内填实体RC墙结构(PSRCW)的地震易损性能及倒塌储备能力,考虑层数和抗震设防烈度影响合理设计了4个PSRCW结构基准算例,采用Latin超立方抽样方法考虑型钢、混凝土、钢筋等材料力学性能及内填RC墙体厚度几何尺寸的随机性,拓展为4组共计160个PSRCW算例.通过合理选取40条汶川地区实测地震记录,与每组40个PSRCW结构样本随机组合,构成了4组40个地震-结构样本对,通过弹塑性时程分析方法确定了PSRCW结构在“弹性极限”“完全运行”“运行”“生命安全”“接近倒塌”“倒塌”性态下的地震易损性曲线,并进行了抗震性能评估,量化了PSRCW结构的倒塌储备能力.分析结果表明:PSRCW结构的倒塌安全储备系数在3.0~4.3之间,具有良好的抗地震倒塌能力.

摘要：现有的迷彩伪装效果评估方法主要针对静态的单幅目标图像,不能真实地响应军事侦察中的动态多视角特性,相应的评估结果也缺乏全面性。为此提出一种基于战场环境孪生的迷彩伪装动态效果评估新方法。新方法以构建三维战场环境数字孪生模型为基础,借助三维仿真计算技术获取战场环境中迷彩伪装目标的动态多视角效果图,采用语义分割模型和目标跟踪模型识别分析场景中的迷彩运动目标;构建新的迷彩伪装评价指标体系及多侦察视角的多属性综合评估模型,实现不同迷彩方案在给定孪生战场环境中的伪装动态效果评价。以仿真军用卡车模型为实验对象,使用Unity 3D建模真实战场环境,以两种对比性迷彩伪装设计方案为例进行评估分析,实验结果表明新方法的合理性和实用性。

摘要：针对永磁同步电机(PMSM)调速系统中,存在的建模误差和负载突变等内外扰动影响转速稳定的问题,提出一种基于负载估计的复合自抗扰调速策略.首先,在速度环采用自抗扰控制器替代PI控制器,以改善系统转速与超调之间的矛盾.其次,设计一个负载转矩观测器,通过转速和电流信号直接对负载转矩进行实时的估计和补偿,来解决扩张状态观测器(ESO)对负载突变响应较慢的问题.最后,基于Matlab/Simulink环境搭建了复合自抗扰调速系统的半实物实验平台,并与传统PI控制和线性自抗扰控制进行对比验证.仿真和实验结果表明,所提出的基于负载估计的复合自抗扰控制策略相较于传统控制方法在负载突变时转速变化量减少了30%以上,具有较优越的抗干扰能力和调速性能.

摘要：在低压大电流高距径比磁谐振式无线供电场合,由于传输线圈间的耦合系数很小,因此功率器件和谐振元件的电流很大,导致系统损耗大,难以优化设计。为此,文中提出一种三级式可扩展多模块并联无线电能传输系统架构,利用基波分析法对双模块并联系统建模并分析其传输特性。为提升系统效率,对比3种输出级结构及其控制策略并遴选出一种最优拓扑。进一步地,提出线圈级具体参数设计方法以减小电压电流应力并实现输入级软开关。最后搭建一台距径比为1(30 cm/30 cm)的1 kW原理样机验证理论分析,对比3种不同输出级拓扑的性能。实验结果表明,系统最高效率可达75.2%。

摘要：针对基于电磁式惯性作动器的四面固支板振动系统中存在的由相位滞后、功率放大器等模拟器件、数据采集卡的采样时间等因素导致的时间延迟,本文提出了一种基于跟踪微分器(Tracking Differentiator, TD)的前馈补偿自抗扰控制方法.首先,利用振动理论和电磁感应原理,建立了基于惯性作动器四面固支板的振动模型;其次,利用跟踪微分器获得输入信号的跟踪信号及其微分信号,以实现相位超前功能,并根据控制信号与系统输出同步的原则设计了扩张状态观测器(Extended State Observer, ESO)来估计系统状态和总干扰.最后,搭建了一套基于NI PCIe采集系统的振动控制平台,验证所提出的振动主动控制策略的控制性能.开展了传统三阶-线性自抗扰控制、预测估计器的线性自抗扰控制和所提的振动控制策略的对比试验,结果表明了所提的基于TD的前馈补偿自抗扰控制器具有最佳的抗扰和振动抑制性能.

摘要：针对一种空间3自由度并联机构(2PRU-PRUPc),基于拉格朗日方程法建立其动力学模型,进而对该并联机构进行动力学分析。首先,对该机构的结构组成进行了详细地阐述;其次,基于螺旋理论分析了该机构的自由度,确定了动平台的运动规律为两转一移;然后,基于变换矩阵对机构进行运动学分析,建立其约束方程;进一步,基于拉格朗日方程法对机构的动能和势能进行了分析,结合约束方程,进一步建立了该并联机构的动力学模型;最后,运用Maple软件对并联机构的动力学进行计算,绘制了广义驱动力的变化曲线,并将计算结果与ADAMS虚拟样机仿真结果进行对比分析,验证了所建动力学模型的正确性。

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。