摘要：从流体力学的角度来对驱动器内部气压分布进行分析,利用长波近似的方法将气动网格软体驱动器简化成弹性直管道,推导出驱动器内部流体流动控制方程,得到驱动器内部气压、轴向位置与时间之间的关系,并通过实验验证了控制方程的准确性。根据管径越小流阻越大的特性,设计了一种气道半径渐变的三关节仿生手指,实现三关节仿生手指在单气源输入下的依次顺序弯曲,简化了气压驱动的控制方式。

摘要：导电混凝土在电力系统接地中具有较好的应用前景,雷电流冲击下的热特性分布对导电混凝土接地模块的设计及应用具有重要影响。基于热电耦合原理分析了雷电流冲击下导电混凝土模块的热量产生过程,研究了导电混凝土模块内部的热量传导规律,利用多物理场耦合分析软件建立了导电混凝土雷电冲击模型,对雷电流冲击下导电混凝土模块的热分布特性进行了仿真分析,并与普通土壤和普通混凝土模块进行了对比分析。仿真结果表明导电混凝土在受到雷电流冲击时,其内部的温度更低、温度梯度更小,具有较好的热学性能,较适宜用于电力系统的接地中。

摘要：针对非刚性大位移运动场景的光流计算准确性与鲁棒性问题,提出一种基于深度匹配的由稀疏到稠密大位移运动光流估计方法.首先利用深度匹配模型计算图像序列相邻帧的初始稀疏运动场;其次采用网格化邻域支持优化模型筛选具有较高置信度的图像网格和匹配像素点,获得鲁棒的稀疏运动场;然后对稀疏运动场进行边缘保护稠密插值,并设计全局能量泛函优化求解稠密光流场.最后分别利用MPI-Sintel和KITTI数据库提供的测试图像集对本文方法和Classic+NL,DeepFlow,EpicFlow以及FlowNetS等变分模型、匹配策略和深度学习光流计算方法进行综合对比与分析,实验结果表明本文方法相对于其他方法具有更高的光流计算精度,尤其在非刚性大位移和运动遮挡区域具有更好的鲁棒性与可靠性.

摘要：设计并验证了一套智能光子计数单像素显微成像系统。物品经显微物镜成像在数字微镜(DMD)上,加载一系列掩模到DMD上对像进行调制,调制后的光强由无空间分辨的单光子探测器进行探测,然后利用深度学习网络重建图像。利用Zynq平台的可编程逻辑端精确的多路时序控制性能实现DMD偏转和光子计数,同时利用平台内嵌的Arm处理器实时部署深度学习重建网络,实现DMD偏转控制、光子计数和网络重建功能的集成软硬件协同工作,具有集成度高、轻便和成本低的优势。实验结果表明:Zynq上实现DFC-Net的图像重建质量在低采样率下优于经典的TVAL3重建算法;增加测量次数可获得高质量的重建图像,但应确保每次测量的时间足以抑制泊松散粒噪声。

摘要：针对植物乳杆菌ZJ316,通过单因素和响应面试验设计法,对其培养基配方进行优化。同时,对植物乳杆菌ZJ316高密度培养条件、菌体收集条件和分批补料方法进行研究。结果表明,植物乳杆菌ZJ316优化培养基(质量分数)为:葡萄糖2.71%,酵母粉0.45%,牛肉膏0.6%。最佳培养条件为:培养基初始pH 6,接种量4%,摇床转速80 r/min,培养温度35℃。在离心条件为4000 r/min,20 min时,植物乳杆菌菌体成活率达到最大值为81.09%。此外,采用间歇补料的方法,为增大菌体数可适当添加氮源,菌体数可达9.28×10^9CFU/mL。

摘要：针对粒子滤波网络(PF-Net)模型用于高度不确定环境中进行机器人视觉定位需要大量粒子才能精准定位的问题,提出一种自适应软重采样粒子滤波网络(ASRPF-Net)。为更好提取观测信息和地图信息,采用卷积神经网络(CNN)学习观测图像信息和地图信息,能够有效降低学习的复杂性,提高粒子权重的准确性。在重采样过程中加入决策,提出一种自适应软重采样方法,使模型能够判断是否需要进行重采样,达到减少粒子数量,减缓粒子集退化,提高机器人定位准确性的目的。在House3D和DeepMind Lab仿真环境上的实验结果表明,该方法比其它网络模型具有更高的定位精度和更好的鲁棒性。

摘要：压缩光子计数雷达是光子计数激光雷达技术与单像素成像技术的结合,具有低成本、超高灵敏度等优点,但在进行高分辨率成像时,需要大量的测量和迭代计算进行重建,导致所需成像时间很长。当前的研究热点深度学习压缩重建网络被证明可避免迭代运算实现快速压缩测量重建,但已有文献报道的深度学习压缩重建网络,采用传统的图像处理数据库的无噪声图片或在图片上加高斯噪声进行训练网络,网络应用于实际的压缩光子计数雷达系统,性能有待进一步验证。自主设计了基于FPGA的同步控制测量模块,搭建出压缩光子计数雷达系统,提出了基于蒙特卡洛模拟压缩光子计数雷达系统的方法来制作训练数据,并设计深度学习压缩重建网络DFC-Net进行采样和重建联合优化。实验结果表明:在10%、15%、20%、25%、30%采样率下,DFC-Net重建性能优于现有的重建网络Dr2-Net和传统的压缩重建算法TVAL3。

摘要：为了增强仿乌贼游动方式的水下机器人环境适应能力,设计了一种基于气动软体驱动器驱动的仿乌贼水下机器人。该水下机器人主要由2个多腔体型气动软体驱动器和管状折纸结构组成,气动软体驱动器和管状折纸结构采用螺栓联接,为水下机器人提供所需的推进动力。基于Yeoh本构模型和力矩平衡原理,建立气动软体驱动器的运动变形模型。通过分析管状折纸结构尺寸参数与水下机器人性能之间的关系,建立水下机器人的存储水量模型。制作样机并搭建实验测试系统,对水下机器人的性能进行测试,说明所提出的水下机器人设计思路的可行性。

摘要：为了解决机器伦理决策困境,分析智能机器伦理决策设计的研究现状,对机器伦理决策设计方法进行分类总结。对基于规则推理和基于神经科学不同的伦理决策设计实现方式及优缺点进行了对比分析,并对现阶段无人驾驶伦理决策研究现状进行了归纳分析,最后总结了现阶段机器伦理决策的研究水平。基于上述分析研究,总结得出了解决机器伦理决策困境的技术难点有:机器伦理道德地位的确立、普适机器伦理决策、机器伦理决策评估。提出了未来研究方向:将人类道德规范应用到机器伦理决策设计中,运用机器学习实现伦理决策设计,利用法律及行业标准规范来实现机器伦理决策设计。为机器伦理决策及无人驾驶伦理决策的设计提供参考。

摘要：基于梯度功能设计理念,制备了阻尼增强的梯度结构混凝土(GSCDE),同时采用自由振动法、抗压强度试验、显微硬度计、环境扫描电镜等方法和仪器来分别测试GSCDE的阻尼特性、抗压强度、界面显微硬度、界面微观结构.结果表明:随着阻尼层厚度比例的增加,GSCDE阻尼比随之递增,抗压强度则随之递减,立方体试件破坏时外观的损伤程度得到改善;GSCDE阻尼比可达3.96%以上,抗压强度可达55.0 MPa以上;与单层高性能混凝土(HPC)或单层高阻尼混凝土(HDC)相比,GSCDE能兼顾阻尼特性和强度,解决了高阻尼混凝土的组合减振结构一体化问题;在GSCDE阻尼层和结构层之间的界面结合区中,显微硬度从阻尼层到结构层均匀递增,2种混凝土相互渗透形成致密、均匀、稳定的整体;GSCDE中界面结合区的结合情况良好,有利于提高GSCDE的力学性能和阻尼特性.