摘要：基于深度学习的图像超分辨率重建通过网络加深提升图像重建性能,但复杂网络会导致参数量急剧增加,限制其在资源受限设备上的应用.针对此问题,文中提出基于特征聚合和传播网络的图像超分辨率重建方法,采用逐步提取融合特征的方式获取图像丰富的内部信息.首先,提出上下文交互注意力模块,使网络学习到特征图丰富的上下文信息,提高特征的利用率.然后,设计多维注意力增强模块,提高网络对关键特征的判别能力,分别在通道和空间两个维度提取高频信息.最后,提出特征聚合传播模块,有效聚合深层细节信息,去除冗余信息,并促进有效信息在网络中传播.在Set5、Set14、BSD100、Urban100等基准数据集上的测试实验表明,文中方法性能较优,重建后的图像细节纹理较清晰.

摘要：碳排放权交易市场作为推进美丽中国建设、实现降碳减污绿色发展的重要手段,成为当前研究的热点问题.为探究碳交易背景下华北地区试点区域及非试点区域碳代谢过程,以城市碳代谢理论为依据,采取投入产出分析和生态网络分析相结合的研究方法.结果表明,北京和天津作为早期交易试点区域,区域从2012年后呈现直接碳排放量稳步下降、隐含碳排放量缓慢增加趋势.试点产业部门直接排放量与隐含排放量变化趋势一致,其中煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业和非金属矿物制品业减排效应明显,而排放量较高的电力、热力的生产和供应业表现为增加趋势.部门隐含碳排放强度与隐含碳排放量变化趋势相似证实部门隐含增加值在交易过程中并未增加.高碳排放部门的隐含碳排放量主要由长度小于6的代谢路径所贡献,因此应重点关注部门间较短路径传递的商品或服务的“清洁化”.在交易政策实施以前,区域产业部门间跨区域贸易较少,表现为低碳排放产品交换;2012年以后,随着京津冀城市群协同发展以及华北地区不断构筑的区域经济发展新格局,促使区域间跨区域和跨部门贸易增加.以碳排放权交易制度为背景,构建识别系统内关键参与者及关键路径的方法体系,可为区域性政策实施及可持续发展提供科学的发展建议.

摘要：目的:电动下肢假肢具有较强的非线性和耦合性,针对假肢在不同地形间行走时存在的外部扰动问题,本文提出了积分滑模控制策略。方法:采集人体下肢在平地、上/下斜坡及上/下楼梯五种路况下的运动信息,根据足底压力信息将不同路况的一个完整步态周期划分为支撑期及摆动期两个模态,并分别进行人体下肢运动学分析;利用拉格朗日方程建立假肢支撑期与摆动期的动力学模型;在五种运动模式下,设计积分滑模控制器对假肢进行控制,并进行联合仿真验证。结果:膝踝假肢轨迹跟踪收敛速度加快,误差降低。结论:积分滑模控制器对于外部扰动具有明显的补偿作用,提高了假肢在多路况行走时的控制效果。

摘要：针对目前矿用聚氨酯泡沫(RPUF)易燃以及阻燃剂磷酸三(2-氯丙基)酯(TCPP)、甲基膦酸二甲酯(DMMP)的应用易引起材料“坍塌”和力学性能下降等问题,采用硅藻土吸附和仿贻贝材料表面包覆的方法对传统阻燃剂进行了改性,设计并制备了环境友好的微胶囊化硅藻土吸附阻燃剂(MDFR)。利用万能试验机研究了MDFR对RPUF力学性能的影响;采用极限氧指数、垂直燃烧、锥形量热的测试手段,研究MDFR对RPUF阻燃性能的影响;利用扫描电子显微镜和热重分析等表征,研究了MDFR对RPUF微观形貌以及热稳定性的影响,并探讨了阻燃机理。结果表明,阻燃剂MDFR的加入,相比于传统阻燃剂DMMP和TCPP,RPUF的力学性能得到能明显改善,微观泡孔结构完整,并且其热解活化能升高,热稳定性增加;同时,MDFR在抑制RPUF燃烧时的烟气释放和CO释放方面效果明显,降低了有毒有害气体的释放。机理分析显示,MDFR的加入使阻燃RPUF燃烧后炭层厚度和致密性增加,有效阻止了材料燃烧过程中的热交换和可燃性气体、有毒气体的释放,使之在使用过程中更加安全。对比两种改性阻燃剂MDFR-1和MDFR-2,以TCPP为原料改性的MDFR-2阻燃剂效果更优。

摘要：针对直升机旋翼支撑平台,设计了一种复合驱动四自由度并联机构,利用复合驱动分支增大了并联机构工作空间。推导了并联机构中各驱动分支和动平台之间的运动关系式,考虑约束力、驱动力和驱动力矩综合作用下复合驱动分支的横向变形、轴向变形和扭转变形,结合机构的运动学方程推导了复合驱动并联机构的刚度矩阵。利用有限元软件验证了并联机构整体刚度矩阵的正确性。仿真结果表明该并联机构的刚度满足使用需要,为含复合驱动并联机构的应用和推广奠定了理论基础。

摘要：设计了一种含中心驱动五自由度并联机构,分析了该机构的自由度和结构特点。利用矢量法建立了含中心驱动五自由度并联机构中各驱动分支和动平台运动之间的映射关系,利用中心驱动分支中的约束力/约束矩,推导了该并联机构的Jacobean矩阵和Hessian矩阵。建立了含中心驱动五自由度并联机构的运动学模型。利用先进CAD软件验证了并联机构运动学模型的正确性。分析了含中心驱动五自由度并联机构定姿态工作空间,为该类并联机构的应用奠定了理论基础。

摘要：为满足某多孔板的大批量生产需求,通过分析其成形工艺,确定采用多工位级进模的生产方式。根据制件尺寸大、孔型多的特点,设计了间歇冲裁排样和凸、凹模排布顺序。首先,不同位置的冲裁凸、凹模的工作状态不同,经11个工步完成孔冲裁,材料利用率达88.5%。其次,部分孔采用机械式间歇机构进行冲裁,间歇处设置凸轮结构,在模具开合动作下,通过棘爪拉杆和棘轮配合带动凸轮旋转,凸轮偏心运动引起滑板移动,使凸、凹模处于合理状态,实现了部分孔冲裁次数与压力机行程次数不同。最后,模具采用浮动导料销导料和导正销定位,利用滚动式导柱导套导向,使该模具能够冲制出满足工业要求的制件。

摘要：近年来,功能性脑网络已被用于自闭症谱系障碍(Autism spectrum disorder,ASD)等脑部疾病的诊断。现有研究表明,将静息态功能磁共振成像(Resting-state functional magnetic resonance imaging,rs-fMRI)数据以及非影像信息结合起来构成人口图,然后采用图神经网络(Graph neural network,GNN)进行学习和分类的方法对ASD的诊断十分有效。然而,大多数研究仍然面临两个挑战:一是仅使用皮尔森相关系数等方法构建功能连接矩阵无法有效地识别和分析与疾病相关的局部脑区和生物标志物;二是无法在GNN上有效地学习人口图中节点特征的多尺度信息。为解决这些问题,提出了一种基于注意力机制的多尺度残差融合图卷积网络(Multi-scaleresidualfusiongraph convolutional networks,MSRF-GCN)。该算法通过设计一个功能连接生成器来提取具有远程依赖关系的时间相关特征,从而有效地定位和识别对诊断有益的脑区。同时,通过设计多尺度残差融合算法,学习人口图中的多尺度信息。此外,还引入了Edge Sparse策略,通过随机丢弃初始人口图中的边,以增加节点连接的稀疏性,进而减少训练期间过拟合的风险。通过在自闭症脑影像数据交换项目(Autism brain imaging data exchange,ABIDE)上进行实验的结果证明了MSRF-GCN在ASD诊断方面的有效性。

摘要：针对现行高速铁路定额预测存在的固定性、滞后性和预测方法的二维、线性等问题,在分析设计概算和影响因素之间的非线性、不确定性等演变趋势和机理基础上,以已完工程项目的历史数据为基础,构建类似已完工程设计概算历史数据库。为提高智能预测的精确度,采用余弦相似度方法在数据库中筛选相似案例,对拟建高速铁路项目进行类似度分类,采用非线性反向传播神经网络、模糊C均值聚类、模糊推理等方法集成优化组合,构建高速铁路拟建工程设计概算智能预测模型和BIM三维可视化模型。研究结果表明,建立设计概算非线性集成方法预测模型,实现不同量级数据下预测方法的优势互补,保证预测精度;通过BIM技术建立的三维可视化模型,有效提升设计概算预测的智能化水平与可视化效果。

摘要：点胶机器人利用压电堆叠驱动撞针上下往复高速运动产生压力差实现喷射点胶,从而达到半导体与电子器件表面封装的目的。囿于核心零部件撞针磨损畸变导致使役精度寿命降低是点胶机器人最主要的故障模式之一。撞针材料为粉末冶金工艺制备的硬质合金,存在空隙率、晶粒度等材料微观结构差异性;撞针磨损涉及材料微观结构差异性和撞针冲击频率、轴向行程等多源不确定性因素影响,物理建模困难;与此同时,现有磨损模型基于宏观冲击条件构建,鲜有考虑硬质合金撞针材料的非均质特性。综合考虑撞针材料微观结构差异性与使役条件不确定性,构建多因素耦合冲击微动磨损模型。利用二次衍生的λ-PDF方法对撞针涉及的磨损参量进行不确定性建模,利用降维积分方法对撞针磨损情况进行不确定性传播分析。结果表明,所建模型和所提方法可以很好反映撞针冲击微动磨损情况,为国产长寿命、高精度、高可靠性点胶机器人的保质设计提供新视角和新方法。