摘要：物体表面形貌深度信息对于智能机器人检测物体表面特征、人机交互具有重要意义。受动物毛发感知机理启发,设计了一种新型仿生磁致伸缩触觉传感器单元及阵列;基于逆磁致伸缩效应、欧拉-伯努利梁理论和胡克定律,推导了深度检测的输出电压模型。仿真研究确定了最佳偏置磁场和阵列间距,实验测试了传感器单元在静态和动态下的输出特性,在0.05~4.8 mm深度检测范围内,灵敏度为185.72 mV/mm,响应时间和恢复时间分别为31 ms和43 ms,且具有良好的重复性,传感器阵列中单元之间输出电压的耦合影响不超过2.4%。将传感器单元及阵列安装在机械手上,选择合适的滑动速度滑过不同物体表面时,根据输出电压波形精确测量各种深度和形貌,结果表明该传感器单元和阵列可为深度与形貌检测提供参考。

摘要：短期日前风电功率预测对电力系统调度计划制定有重要意义,该文为提高风电功率预测的准确性,提出了一种基于Transformer的预测模型Powerformer。模型通过因果注意力机制挖掘序列的时序依赖;通过去平稳化模块优化因果注意力以提高数据本身的可预测性;通过设计趋势增强和周期增强模块提高模型的预测能力;通过改进解码器的多头注意力层,使模型提取周期特征和趋势特征。该文首先对风电数据进行预处理,采用完全自适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)将风电数据序列分解为不同频率的本征模态函数并计算其样本熵,使得风电功率序列重组为周期序列和趋势序列,然后将序列输入到Powerformer模型,实现对风电功率短期日前准确预测。结果表明,虽然训练时间长于已有预测模型,但Poweformer模型预测精度得到提升;同时,消融实验结果验证了模型各模块的必要性和有效性,具有一定的应用价值。

摘要：随着我国畜牧业的快速发展,牛只养殖由分散性养殖逐渐向精准化养殖转变。针对分散养殖中农户无法对每头牛只健康状况给予足够关注的问题,通过分析牛只行为模式结合视觉方向特征,设计了综合管理方法来准确识别和跟踪牛只行为。首先,采用改进YOLO v8算法对牛只进行目标监测,其中,在Backbone和Neck端使用C2f-faster结构,增强模型特征提取能力;引入上采样算子CARAFE,拓宽感受视野进行数据特征融合;针对牛只幼仔检测加入BiFormer注意力机制,以识别牛只小面积特征;更换动态目标检测头DyHead,融合尺度、空间和任务感知;然后,使用Focal SIoU函数,解决正负样本分配不均衡和CIoU局限性的问题。最后,将YOLO v8检测到的行为类别信息引入BoTSORT算法中,实现在复杂场景下牛只多目标行为识别跟踪。实验结果表明,提出的FBCD-YOLO v8n(FasterNet、BiFormer、CARAFE、DyHead)模型在牛只行为数据集上,相比较YOLO v5n、YOLO v7tiny和原YOLO v8n模型的mAP@0.5分别提升3.4、3.1、2.4个百分点,尤其牛只回舔行为识别平均精度提高7.4个百分点。跟踪方面,BoTSORT算法的MOTA为96.1%,MOTP为78.6%,IDF1为98.0%,HOTA为78.9%;与ByteTrack、StrongSORT算法比,MOTA和IDF1显著提升,跟踪效果良好。研究表明,在牛舍养殖环境下,本研究构建的多目标牛只行为识别跟踪系统,可有效帮助农户监测牛只行为,为牛只的自动化精准养殖提供技术支持。

摘要：对金属带材进行横向磁通感应加热(TFIH)时,通常会存在加热温度分布不均匀以及加热温度偏离目标值两个问题。该文研究了加热器结构参数与电源参数对45号钢带材回火热处理温度的影响,并对两种参数分别进行优化,使带材在加热器出口处的平均温度达到目标值600℃,同时获得均匀的温度分布。采用Morris法对加热器结构参数进行全局灵敏度分析,选取显著影响相对不均匀度的参数并建立径向基函数(RBF)神经网络预测模型。使用多岛遗传算法(MIGA)对筛选的结构参数进行优化,初步获得均匀的温度分布。最后以降低温度分布的相对不均匀度和达到理想平均温度为目标,在优化后的加热器结构基础上使用响应面法(RSM)优化电源参数,实现多目标优化设计。仿真验证结果表明,45号钢带材在加热器出口处的平均温度为600.06℃、相对不均匀度为2.36%,满足45号钢回火热处理的要求。

摘要：建立了波流环境中多孔射流的三维大涡数学模型,探讨了波流共同作用下多孔射流的扩散和稀释机制,分析了孔间距对双孔射流、射流与环境水体相互作用的影响,并给出了最优相对孔间距。模拟结果表明:在波谷相位时刻,由于横流与波浪相互作用强烈,流场内的三维涡旋结构丰富、尺度较大、数目众多,有利于射流与环境水体、射流与射流之间的掺混,这是波流环境比单一横流环境中多孔射流运动扩散效果更佳的主要原因;随着孔间距的增大,双孔射流之间的相互作用慢慢削弱,而射流与环境水体之间的相互作用却在不断增强;双孔射流在孔间距为7.0倍管口直径时扩散效果最好。

摘要：针对传统滑模观测器在位置估计过程中的抖振问题,设计一种易于实现的分段平方根切换函数代替传统不连续开关函数,并利用李雅普诺夫稳定性判据对其稳定性进行分析。针对传统锁相环在进行位置估计过程中对转速变化跟踪能力差的问题,提出一种改进锁相环,通过增加微分环节提高电机转速与位置的估计速度,通过增加速度负反馈环节提高系统在暂态过程中的动态性能。在此基础上,通过锁相与位置误差辨识机制,提出一种位置误差全补偿算法,解决了由滤波器、零阶状态保持器等相位延迟环节引起的位置估计误差问题。此外,该文利用形式简单的d-q坐标系电压方程建立滑模观测器,在采用PLL进行位置估计时,无需进行α-β坐标系下的位置误差构建。最后,通过仿真和实验验证所提方案可行性和有效性。

摘要：为提高光纤布拉格光栅(FBG)在超声波探测中的灵敏度和复用能力,设计并实现一种基于聚能耦合效应的双斜锥FBG超声波传感装置。首先,利用锥聚能理论与有限元法,分析锥形结构对超声波的聚焦作用。其次,详细讨论双斜锥FBG的结构参数(斜锥锥角、底面直径、高度、倾斜度)对其聚能效果的影响,确定传感装置最优尺寸。最后,制作传感装置并测试其动态特性。结果表明,封装后的双斜锥FBG超声波传感装置在20~130 kHz工作频率范围内可有效提高FBG检测超声波灵敏度。当工作频率增加到50 kHz时,检测幅值提升了约21倍,且传感响应的线性度良好。设计的超声波传感装置可实现双端输出,具有复用性,可应用于钢轨、桥梁等长距离结构的健康监测。

摘要：传统代理模型技术在处理高维问题时,由于变量维数增加使得建模所需样本数量呈指数型增长,将导致计算成本显著提高。为了构建适用于高维问题的代理模型,在DIRECT优化算法基础上,改进其初始样本点位置,实现初始样本集的扩充,并将克里金(Kriging)建模方法与高维代理模型(High-dimensional model representation,HDMR)相结合,这样可避免建立的模型陷入局部最优,提出一种改进的Kriging-HDMR建模方法。iKriging-HDMR建模方法利用高维代理模型的优点,将高维问题的响应函数等效为一系列低维函数的叠加,发挥iKriging-HDMR建模方法的优势以减少建模过程所需样本点个数,提出一种新的收敛条件,从而减小代理模型的局部误差以保证建立的代理模型具有较高的精度。通过数值算例和机器人工程应用,验证了提出方法的有效性。结果表明,所提出的iKriging-HDMR建模方法可显著减少建模所需样本点数量,具有很好的计算精度和效率。

摘要：针对现有目标检测模型在自然天气环境下肉牛行为识别易受复杂背景干扰及模型参数量、计算量、权重文件占用内存较大等问题,该研究提出基于自动化场景区分的轻量化肉牛多行为识别方法。首先,通过FasterNet模型自动区分天气场景。其次,对YOLOv8s网络进行轻量化设计改进,在Backbone端更换FasterNet轻量级模型主干,结合尺度内特征交互AIFI,捕获重要特征信息;利用加权双向特征金字塔BiFPN作为Neck端网络,选择特征提取网络C2f-Faster作为节点,缩减卷积过程中参数量和计算量的同时提高模型精度,使其更适用肉牛行为识别及后期的部署。然后,使用MPDIoU函数,解决肉牛交叉遮挡等局限性问题。最后,设计系统可视化界面,以图像和视频形式输入模型,借助可视化系统完成对肉牛行为识别效果展示。试验结果表明,FABF-YOLOv8s(FasterNet、AIFI、BiFPN、C2f-Faster,FABF)模型在肉牛行为数据集上,相较于YOLOv5s、YOLOv7和原YOLOv8s模型的mAP@0.5分别提升了1.1、4.7、0.4个百分点,参数量和浮点数计算量分别减少59.48%和43.66%,降低到4.51 M和16.0 GFLOPs。引入自然场景因素构建的FasterNet-FABF-YOLOv8s模型mAP@0.5达到了94.6%。研究表明,自动化场景区分下构建轻量化肉牛行为识别系统,可为农户监测肉牛健康状况以及自动化智慧养殖提供技术支持。

摘要：为解决一般轨道角动量传输光纤传输轨道角动量模式数量少、质量差的问题,提出了一种基于正六边形空气孔排列的新型光子晶体光纤结构。该光纤引入了空气填充率高的矩形空气孔以及采用高折射率材料填充环形传输区域,能够有效提高环形传输区域和包层间的折射率差,且正六边形排列空气孔有利于提高模间有效折射率差。经过结构优化得到最优光纤结构,有限元法的分析结果表明,最优结构下,该光纤在常用波段S+C+L+U波段上能够支持142种轨道角动量模式的传输,最高阶数达到36阶。且所提出光纤具有良好的传输特性,本征模式的最高限制性损耗为10−9 dB/m量级,与典型轨道角动量传输光子晶体光纤相比至少降低了一个数量级;最大有效模场面积能够达到206.18μm^(2),最小非线性系数低至0.397 W^(−1)∙km^(−1);色散平坦且最小色散变化低至1.4578 ps/(nm∙km);所有本征模式纯度均在93.4%~96.8%范围内。且该光纤具有较好的制备可行性,对制造精度要求不高。因此,该光纤在基于轨道角动量光纤的复用系统中具有广阔的应用前景,为提高通信容量提供了一种有效手段。