摘要：研究目的:为客观有效评估隧道冻害程度,基于群组决策和三角模糊数法构建寒区隧道冻害风险评价模型。首先,采用更有利于专家表达的三角模糊数建立判断矩阵,利用相容度指标确定专家判断水平,从而赋予相应权重;其次,综合考虑引起寒区隧道冻害的温度、水文、围岩条件和工程措施等因素,形成二级评价指标,通过三角模糊数群组决策模型确定各指标权重;再次,将二级评价指标分为10个定量指标和6个定性指标,定量指标按梯形分布建立隶属度函数,定性指标由专家按百分制打分,再按梯形分布函数确定各等级隶属度;最后,通过模糊综合评价方法计算确定隧道冻害等级,并提供相应的预防措施。研究结论:(1)选取温度、水文、围岩条件和工程措施4个一级指标、16个二级指标,设置4个冻害等级,构建了基于三角模糊数的群组决策寒区隧道冻害风险综合评价体系;(2)本文提出的冻害风险评价模型应用于杀虎口隧道,风险等级评价结果与隧道实际冻害一致,验证了模型的合理性;(3)本文模型更加客观全面,可为隧道冻害风险提供安全预警和防控建议。

摘要：具有方形断面的结构或构件广泛应用于实际工程中,针对方柱绕流风荷载和风致振动特性开展研究至关重要。方柱绕流的尾流效应往往涉及多种复杂流动现象,捕捉其流动主要模态对深入分析流场特性以及流动控制具有重要意义。该文基于动力学模态分解(Dynamic Mode Decomposition,DMD)方法建立了能够提取流场主要模态并进行流场重构的降阶模型。基于数值模拟获取非定常流场快照;利用DMD进行主要模态提取;基于提取的主要模态对非定常流场进行重构。结果表明:DMD方法提取的前4阶模态能够准确重构原始流场,为流动控制和结构设计提供参考。

摘要：近年来,可再生能源发电、热电联产、储能和电力电子变压器(PET)等技术发展迅速,有利于构建多能互补、清洁高效的交直流混合多能微网(MEMG),但不成熟的PET模型和复杂的不确定性为系统的优化调度带来了挑战。为此,首先构建了一种基于三级式PET的交直流混合MEMG结构,建立了包括PET在内的设备模型和不确定性模型;其次,提出了计及多重差异的MEMG多时间尺度优化调度策略,明确了日前-日内-实时三时间尺度调度的协调机制,其中,多重差异包含需求响应资源、系统调度目标和源荷预测精度在时间尺度上的差异,以及不同能量的响应特性差异;再次,建立了对应的多时间尺度优化调度模型,包括日前鲁棒机会约束优化模型、日内随机优化模型和实时分层滚动修正模型,并在日前调度中,改进了传统储能和电热耦合设备的备用模型,设计了基于PET的交直流系统备用共享机制,将调度模型转换为混合整数线性规划模型,给出了利用CPLEX求解器求解多时间尺度调度模型的步骤;最后,通过算例分析表明,所提调度策略可以通过逐级修正调度计划应对不确定性,且所设计备用方案兼具可靠性和灵活性。

摘要：为保证植物工厂蔬菜穴盘育苗高质量作业要求,该研究在气吸滚筒式蔬菜穴盘育苗精密播种器的基础上,优化设计了在线漏播检测与智能补种装置,以可编程逻辑控制器(programmable logic controller,PLC)为控制核心,实时进行播种器吸孔漏吸检测及穴盘穴孔漏播位置预报,并完成漏播穴孔的定点定穴补种。采用光电检测技术检测播种器吸孔漏吸位置,构建漏吸吸孔与育苗穴盘穴孔的对应动态补种矩阵,实现穴盘穴孔漏播位置精准预报;优化设计了智能补种装置,根据预报的穴盘穴孔漏播位置实现定点定穴精准补种。以中双11号菜心种子为对象,开展播种器吸孔漏吸检测与穴孔漏播位置预报试验,得到吸孔漏吸平均检测准确率为98.82%,穴孔漏播位置预报准确率为100%。采用BoxBehnken试验设计方法,对智能补种装置开展作业性能试验,构建主要性能指标(单粒合格指数、重播指数和漏播指数)与主要影响因素(吸针负压、吸针孔径和种室振动压力)的关系,并进行多目标优化,确定智能补种装置最优工作参数组合为吸针负压10.19 kPa、吸针孔径0.67 mm、种室振动压力0.07 MPa,此时补种装置播种的平均单粒合格指数为94.80%、重播指数为2.94%、漏播指数为2.26%。开展整机性能试验,在生产率为100盘/h条件下,整机的单粒合格指数由补种前的93.96%提高到98.18%;在生产率为300盘/h条件下,单粒合格指数由补种前的93.18%提高到97.89%。试验结果满足植物工厂和大田蔬菜穴盘育苗播种装置高精密播种作业要求,可提高蔬菜穴盘育苗的播种性能。

摘要：服务机器人在人机交互中应遵守人类社会规则,应用于人与人之间行为动态关系的传统社会力模型不能完全适用于机器人交互设计,机器人和人之间的动态交互塑造了全新的交互行为范式。通过实验测量室内交互场景下人与服务机器人的交互距离,提出人机交互过程中情感“亲密力”的存在,实验结果发现人与机器人静态交互受亲密力和交互力影响、动态交互受亲密力和社会文化力影响、从动到静交互过程受亲密力和速度力影响,最终构建服务机器人人机交互社会力模型,为提升服务机器人人机交互体验提供理论依据。

摘要：风荷载是影响大跨度空间结构安全性和稳定性的关键因素之一,因此研究结构表面风压对煤棚结构设计具有重要意义。风洞试验是获取煤棚结构表面风压的主要方法,但其存在成本较高和耗时较长的问题。利用风洞试验积累的大量数据发展风压快速预测方法是目前的研究热点之一。该文以长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络为基础,建立了煤棚结构风压时序预测模型,该模型利用高斯平滑将实验数据分为光滑数据和脉动数据,进而分别训练大尺度网络和小尺度网络。结果表明:所提出的多尺度网络预测模型可以实现对煤棚表面风压的快速预测,且相比于传统LSTM神经网络,多尺度LSTM神经网络具有误差小、精度高等优势。因此,基于LSTM的多尺度神经网络可以为煤棚等大跨空间结构表面风压提供依据。

摘要：轨道交通客流量影响因素是轨道交通方面研究的一个关注点,不同站点客流量的时空非平稳性被认为与站域建成环境有关。通过构建时空地理加权(geographically and temporally weighted regression,GTWR)模型,揭示了土地多样性、密度、站点属性3个方面因素在时间和空间维度上对天津市轨道交通客流量的影响。结果表明:相较于传统的地理加权(geographically weighted regression,GWR)模型和最小二乘法(ordinary least squares,OLS)模型,GTWR具有更好的拟合优度;公交站点密度对轨道交通客流产生促进作用,尤其在工作日的早晚高峰时段和中心城区位置;市中心的商业设施在工作日晚高峰吸引更多的地铁乘客,而在近郊区它们在早高峰吸引更多的地铁乘客;人口密度促进轨道交通的客流量;充足的停车场设施数量可以吸引更多的轨道交通乘客。

摘要：柔性力敏传感器能够将外界的机械刺激转换为相应的电信号,在可穿戴电子设备、电子皮肤、智能机器人等领域得到了广泛的应用。为满足以上应用需求,材料需要具有可变形、拉伸、回弹、导电等性能、较高的灵敏度及较好的重现性。因此,基于双网络结构,以羧甲基纤维素(CMC)与聚丙烯酰胺(PAM)为原料,设计并制备了一种离子水凝胶,并且,探究了交联剂及无机盐含量对水凝胶力学性能及导电性能的影响。结果表明,二者之间的内在相互作用赋予了水凝胶较好的力学强度(150 kPa)及拉伸/回弹性(可压缩/拉伸循环1 000次以上),同时具有较高的透明度,其值为69.1%。将其用作组装压力传感器,具有较高的灵敏度(S=7.13 kPa-1)及较好的重现性(1 000次);将其用作组装应变传感,其仍可以表现出及时的响应(50/60 ms)及较好的稳定性(1 000次)。因此,水凝胶有望应用于人体及智能机器人的活动监测及人机界面等领域。

摘要：针对遥感图像中目标排列密集且方向不相同,导致现有检测算法难以准确定位实例目标的问题,提出了一种遥感图像密集小目标全方位精准检测算法。首先,为提升特征提取能力,在主干网络的残差结构中引入Meta-ACON激活函数,自适应地学习信道特征的重要性;其次,提出一种加强连接特征金字塔网络,重新设计了用于深浅层特征融合的侧向连接部分,并在同层次特征图输入与输出之间添加了跳跃连接,丰富特征语义信息;再次,引入角度预测分支,使用环形平滑标签方法将角度回归问题转化为分类问题,在实现目标框旋转的同时解决了旋转框边界突变的问题;最后,设计针对旋转检测框的后处理方法(Rotate-Soft-NMS),通过抑制检测框的置信度去除相邻的重复旋转检测框。在DOTA数据集上的实验结果表明:该算法的平均精度均值达到76.15%,相比于基准模型YOLOv5m提升了5.22%,与其他先进算法相比取得了最好的检测结果。本文算法对复杂遥感场景的目标具有更优的检测效果。

摘要：机器人抓取在物流分拣、自动装配和医疗手术等领域中具有广泛的应用.抓取检测是机器人抓取中的重要步骤之一,随着三维传感器的成本逐渐降低,抓取检测任务中越来越多地使用深度相机采集彩色图像和深度图像对(RGB-D),并采用基于位姿估计的方法实现机器人抓取.然而,目前已经公开的基于RGB-D图像的位姿估计数据集,大多需要借助价格昂贵的三维激光扫描仪获得目标物体的三维模型,而且标注过程依赖人工操作,费时费力,不利于大规模数据集的制作.为此,本文设计并实现了一个面向位姿估计的数据集自动采集标注系统.该系统无需使用三维激光扫描仪,只通过采集、分析由深度相机获得的RGB-D图像序列即可重建出目标物体的三维模型,并自动标注目标物体的位姿信息,生成二维图像中的分割掩码.实验中,使用该系统制作了包含84个物体、8400张RGB-D图像的位姿估计数据集,并将自动标注数据与手动标注数据进行了对比,发现两者分割掩码重合率可以达到98%,并且自动标注的位姿信息能够使模型点云与场景点云的对齐率达到100%,充分说明了所提系统自动标注结果的准确性与可靠性.