摘要：针对传统机器人定位系统由于定位精度低、定位范围小,导致其存在定位误差大的问题,利用人工智能和激光扫描技术,从硬件和软件两个方面优化设计机器人激光全局定位系统。改装系统的嵌入式处理器和无线传输网络,并从激光信号发射、接收、处理以及供电四个方面完成对激光定位传感器的设计,按照运行原理连接各个硬件设备。通过激光定位传感器设备的运行,获取机器人实时激光扫描数据。利用人工智能技术得到机器人实时位姿的求解结果。最终通过机器人全局位置坐标的计算,实现系统的软件定位功能。通过系统测试得出结论:设计系统的平均定位误差为0.77 m,小于0.1 m,且能够显示机器人在所有位置上的定位结果,即设计系统在定位精度和定位范围两个方面均满足设计要求。

摘要：为提高智能家居系统的人工智能技术水平,结合激光视觉传感器设计一套与之相匹配的体感交互系统。该系统设计分为四部分:系统整体框架为四层框架,即视觉定位层、体感交互层、中心控制层、执行操作层;硬件上,主要介绍了激光视觉传感器、Kinect体感交互器、微控制器以及数据传输装置等四种主要设备;软件上,主要经分析了摄像机标定与校正、手势识别、语音识别三种关键程序算法;系统测试实验,结果表明:本系统应用下,手势识别准确性和指令执行准确性均达到预期,证明系统可行与有效。

摘要：为研究波纹钢腹板钢箱组合梁(steel box composite girder with corrugated steel web,SBCSW)这一新型结构的动力特性,结合兰州某SBCSW工程实例,以截面等效换算法为原则,采用有限元软件ABAQUS建立SBCSW、波纹钢腹板混凝土组合梁(concrete box composite girder with corrugated steel web,CBCSW)和混凝土箱梁(concrete box girder,CBG)的计算模型,对比研究3种截面类型组合梁的动力特性,并将有限元模拟结果与理论计算值进行对比,验证有限元模拟的精确性。选取组合梁的顶板厚度、腹板厚度和底板厚度为分析指标,以单片梁、简支梁、连续梁和刚构梁为分析对象,研究不同参数对不同类型SBCSW动力特性的影响,为SBCSW的设计及动力分析提供参考。

摘要：模拟集成电路中器件的设计参数与性能指标具有非线性映射关系,同时繁复的设计参数相互制约,使模拟IC满足应用约束下的折中设计极为复杂,电路研发耗时费力。基于自适应学习的神经网络算法能够建立具有非线性映射关系的预测模型,同时具有宽解空间和易获取全局最优解的遗传算法可进一步弥补建模和求解的精度。采用BP神经网络结合遗传算法(GABP)的复合优化框架对CMOS电压自举采样开关的设计参数和性能指标进行精准建模并优化整体电路性能,建模结果与单BP神经网络模型进行了对比,结果表明,GABP复合建模精度高于BP神经网络,拟合相关度从0.73007有效提升到0.94596,模型可靠性有大幅提高,证明了GABP复合优化可有效应用于电路性能的高效预测和辅助优化设计。

摘要：提出了一种由改进的前置差分运算放大器和差分式锁存器构成的高频、高速、低失调电压的动态比较器。前置预差分放大器采用PMOS交叉互连的负载结构,提升差模增益,进而减小输入失调。后置输出级锁存器采用差分双尾电流源抑制共模噪声,改善输出级失调,并加速比较过程。采用一个时钟控制的开关晶体管替代传统复位模块,优化版图面积,在锁存器中构建正反馈回路,加速了比较信号的复位和输出建立过程。采用65 nm/1.2 V标准CMOS工艺完成电路设计,结合Cadence Spectre工艺角和蒙特卡洛仿真分析对该动态比较器的延时、失调电压和功耗特性进行评估。结果表明,在1.2 V电源电压和1 GHz采样时钟控制下,平均功耗为117.1μW;最差SS工艺角对应的最大输出延迟仅为153.4 ps;1 000次蒙特卡罗仿真求得的平均失调电压低至1.53 mV。与其他比较器相比,该动态比较器的电压失调和高速延时等参数有明显优势。

摘要：提出了一种基于TSMC 40 nm/0.9 V CMOS工艺设计的适用于音频范围的低功耗高性能栅压自举采样开关电路。通过PMOS晶体管的衬底和漏极相连接代替了时钟放大模块,极大降低了电路整体的功耗。在输入端增加了一个NMOS晶体管,随着开关时钟的开启/关闭,通过抑制核心采样晶体管的体效应,可以有效提高开关线性度。鉴于音频信号的范围,选用频率为19.53 kHz、幅值为0.3 V的正弦波信号进行10 MHz采样频率的高速采样仿真,与传统结构相比,有效位数(ENOB)、信噪比(SNR)、无杂散动态范围(SFDR)和总谐波失真(THD)四项性能指标分别提升了5.5%、3.7%、13.8%和5.4%,并且功耗降低了36.8%。

摘要：为实现低失真高动态范围的模数转换,提出了一种新型高精度Sigma_Delta调制器系统。首先,设计了一种新型的二阶单环一位量化结构,结构中增加两支前馈路径,并调整了核心积分器和信号加算模块的逻辑关系。同时,为实现量化噪声的二阶整形以及输入信号的无延迟传输,进一步适配和改进了积分器的传输函数。最终,所提出的调制器实现了更高的信噪比和更宽的动态输出范围。基于MATLAB的系统级仿真结果表明,在信号带宽1 kHz、采样信号频率1 024 kHz的条件下,所提出调制器的信噪比为106.6 dB,有效位数为17.41 bit,二次谐波失真为-82.7 dB,动态范围为104.76 dB,整体指标性能良好,为高阶MASH结构Sigma Delta调制器的研发提供了新方向。

摘要：通过两因素三水平的正交设计实验和极端顶点的混料设计实验,研究了不同含量的Ti,B,RE对细晶铝锭的联合细化效果;并根据正交设计实验的方差分析和混料设计实验非线性方程的最小二乘法求解,寻求Ti,B,RE联合细化的最优工艺。结果表明:正交设计和混料设计得到的最优工艺基本一致,即Ti=0.01%,B=0.001%,RE=0.1%,Ti/B=10/1,Ti/RE=1/10,且Ti/B对细化效果影响显著,而Ti/RE的影响次之。为了验证最优组合的细化效果,将0.01%Ti+0.1%RE+0.001%B的细晶铝锭、0.01%Ti的细晶铝锭、0.01%Ti+0.3%RE的细晶铝锭和0.01%Ti的A l-5Ti-1B分别细化6063铝合金,发现0.01%Ti+0.1%RE+0.001%B的细晶铝锭的细化效果最好。

摘要：为了研究并优化天麻药材的最佳炮制工艺,试验以天麻素、天麻多糖和天麻醇溶性浸出物含量为指标,用正交试验设计综合评分,对软化方法、切制薄片厚度和干燥方法进行考察。结果表明:天麻最佳炮制工艺为润蒸后切成薄片,80℃烘干。

摘要：针对DFB激光器温度控制系统普遍存在的非线性和延迟性等问题，提出了基于遗传算法和神经网络的复合控制结构，采用微处理器作为系统的处理器核心设计了温度控制系统，并利用铂电阻、TEC半导体制冷器、温度敏感器和温控执行器作为控制单元，再通过构造神经网络正模型分析被控对象的物理特性，用神经网络控制实现控制律的映射，同时利用遗传算法的快速搜索能力训练神经网络的权系数。最后，对设计的系统进行了实验验证，结果表明，该系统的温度控制精度为±0.002 ℃，控制范围为5~70 ℃，超调量低于8%，能够实现高精度和宽范围的控制效果，具有较好的工程应用价值。