摘要：针对当前丘陵山地板栗采摘困难、人工收获工作强度大、采收效率低等问题,设计了一种由柔性钢丝绳曳引振动的小型摇枝式板栗落果装置。建立板栗果实-果枝单摆动力学模型,分析果实脱落条件,得到板栗果实振动脱落切向加速度为285.36 m/s~2,得出影响板栗果实脱落的主要因素为果枝振动频率、振幅、振动时间;进行板栗果枝振动特性试验,用Default Shaker液压振动台以0~30 Hz扫频方式确定垂直方向上板栗果枝共振频率,并在频率7~15 Hz段进行驻频试验,得出振动落果较优频率为10~12 Hz。根据果枝振动试验结果,利用ADAMS软件对摇振机构进行仿真,结果表明,摇杆振幅大于95 mm时,果枝末端加速度可满足板栗果振动脱落的加速度条件,确定了落果装置参数设计的合理性。设计了三因素三水平正交试验,试验结果表明,板栗落果最佳作业参数组合为摇振频率11 Hz、振幅135 mm、摇振时间30 s,此时板栗落果率为91.9%,树皮损伤率为8.8%,满足农业机械推广鉴定标准中树皮损伤标准。

摘要：为探究低温作用对改性骨料-钢纤维再生混凝土弯曲性能的影响,将再生骨料通过水泥净浆改性处理后,分别设置30wt%、60wt%再生骨料取代率,掺入适量钢纤维制成净浆改性再生混凝土(CRAC),以我国北方寒区温度为背景设置20℃、0℃、-20℃、-40℃、-60℃的温度梯度,将CRAC经低温作用进行抗压强度及四点弯曲性能试验,对其进行等效弯曲强度及弯曲韧性分析,同时结合SEM从微观结构角度揭示其宏观性能改变机制,在此基础上给出了低温作用下再生混凝土的纤维增强效应表达式。结果表明:经低温作用CRAC弯拉强度显著提升,较常温最大可提升约168%;随温度的进一步降低,受冰晶生长作用及改性骨料特性影响,再生骨料取代率为60wt%的CRAC耗能能力较30wt%表现更优;同时低温作用下钢纤维体积掺量为1.5vol%的CRAC强度及韧性性能提升效果最佳,研究结论为低温作用下再生混凝土的性能优化设计及推广应用提供参考。

摘要：随着具有不确定性的可再生能源在微电网中渗透率日益提高,微电网新能源消纳所面临的挑战越来越大,而共享储能与微电网群的协同运行是提高其消纳能力的有效手段。为了解决不确定环境下微电网群与共享储能协同调度问题,提出了一种考虑新能源发电不确定性的优化调度模型:首先,利用基于马尔科夫链蒙特卡洛算法的日状态转移过程集合生成方法,和基于条件生成对抗网络的日场景生成方法,生成周净发电功率典型场景。进而使用生成的典型场景作为运行模拟场景,以共享储能运营商为主体,以各微电网为从体,构建一主多从博弈优化调度模型,其中主体调整共享储能容量租赁价格以追求最大利润,从体响应租赁价格,调整租赁容量方案及运行计划以最小化自身用电成本。然后,设计了一种基于启发式算法的分布式迭代求解方法来求解所提模型。最后通过算例验证了所提模型的有效性。

摘要：随着具有不确定性的新能源大规模并网,电力系统的频率安全面临严峻挑战,而合理规划储能是维持电力系统稳定运行和应对可再生能源不确定性的重要手段。为此,针对高可再生能源渗透率系统的储能容量规划问题,提出了一种考虑多能互补提供频率支撑的储能容量分布鲁棒规划方法。首先,建立了多能互补提供频率支撑的频率安全模型,并将其线性化后嵌入到典型日运行中,以维护电力系统频率的稳定性。其次,采用基于生成对抗网络的分布鲁棒优化,实现在新能源出力最劣概率分布下的储能容量规划,以应对新能源出力的不确定性。最后,基于IEEE 39节点系统进行算例分析,验证了所提方法可在保证电力系统频率安全的同时,具有较好的经济性和鲁棒性。

摘要：为解决交流微网DC-AC变换器受到外界扰动影响而导致控制效果不佳以及直流母线电压振荡现象的问题,设计了一种动态级联自抗扰稳压控制策略。首先,在初始状态观测器的基础上引入了新的观测器,形成级联观测器线性自抗扰控制结构,并且设计动态调节因子对观测器增益参数进行在线优化调节。其次,在扰动观测器的基础上给出动态因子的优化整定范围,并根据跟踪性能和抗扰性能的频率特性曲线对系统的抗扰性和稳定性进行了理论分析,说明了观测参数与控制参数对系统综合性能的影响,并得到最优参数的整定范围。最后,在Matlab/Simulink仿真平台中搭建交流微网的数字仿真实验模型,并设计多种仿真工况,将所提控制策略与其他控制策略进行对比验证。证明了所设计的控制策略的正确性和优异性,说明了所提控制策略具备较好的电压振荡抑制能力,提高了电压稳定性。

摘要：语义分割是计算机视觉领域的一项像素级别的感知任务,目的是为图像中的每个像素分配相应类别标签,具有广泛应用。许多语义分割网络结构复杂,计算量和参数量较大,在对高分辨率图像进行像素层次的理解时具有较大的延迟,这极大限制了其在资源受限环境下的应用,如自动驾驶、辅助医疗和移动设备等。因此,实时推理的语义分割网络得到了广泛关注。本文对深度学习中实时语义分割算法进行了全面论述和分析。1)介绍了语义分割和实时语义分割任务的基本概念、应用场景和面临问题;2)详细介绍了实时语义分割算法中常用的技术和设计,包括模型压缩技术、高效卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模块和高效Transformer模块;3)全面整理和归纳了现阶段的实时语义分割算法,包括单分支网络、双分支网络、多分支网络、U型网络和神经架构搜索网络5种类别的实时语义分割方法,涵盖基于CNN、基于Transformer和基于混合框架的分割网络,并分析了各类实时语义分割算法的特点和局限性;4)提供了完整的实时语义分割评价体系,包括相关数据集和评价指标、现有方法性能汇总以及领域主流方法的同设备比较,为后续研究者提供统一的比较标准;5)给出结论并分析了实时语义分割领域仍存在的挑战,对实时语义分割领域未来可能的研究方向提出了相应见解。本文提及的算法、数据集和评估指标已汇总至https://***/xzz777/Awesome-Real-time-Semantic-Segmentation,以便后续研究者使用。

摘要：为提高喷气织机辅助喷嘴的引纬效率,设计了3类多孔阵列式辅助喷嘴,揭示了多孔形状与阵列方式对合成气流速度分布和弹性纤维束运动位移的影响规律。建立了纤维束-气流耦合的动力学模型,基于任意拉格朗日-欧拉法数值模拟了三维瞬态流场分布及纤维束运动位移,并采用高速摄像机拍摄纤维束运动位移,验证了数值模拟结果的正确性。通过数值模拟得到了异形筘道内合成气流速度分布、速度梯度及纤维束头端运动位移。结果表明:异形筘道内合成气流速度梯度变化与纤维束头端位移具有相关性,合成气流速度梯度越小,纤维束运动位移也越小;三圆孔中心阵列辅助喷嘴形成的合成气流速度梯度最小,纤维束运动位移最小,适合用于弹力较大织物的引纬。

摘要：倒伏是限制油料作物高产、稳产、优产的主要因素,对油菜倒伏类型的实时监测与评估对于油菜预产和品种选育至关重要。该研究提出一种无人机可见光影像下融合多尺度特征和注意力机制的油菜倒伏分类方法,对绿熟期和黄熟期的倒伏级别进行分类鉴定。首先,设计一种图像分类模型NGnet(nam-ghost network),用于对角果期的油菜倒伏程度进行分类。该网络采用改进的GhostBottleNeck模块,融入利用权重因子来体现重要特征的注意力机制模块NAM(normalization-based attention module),再将不同尺度的注意力特征进行融合,以降低模型参数量、提高准确率;其次,构建使用无人机高空遥感正射影像的油菜倒伏数据集(rape lodging dataset, RLD),该数据集由5 789张分辨率为3×255×255且人工标注倒伏级别的小区影像构成;最后,将NGnet模型在RLD数据集上的进行验证,准确率达到85.10%,比T2T-VIT、SwinTransformerV2、MobileNetV3、Res2Net、RepVGG和RepLKNet分别高出15.6、11.92、7.01、6.22、6.08、2.37个百分点。试验结果表明,NGnet模型对油菜倒伏分类任务是有效的,可为基于无人机RGB影像的油菜倒伏鉴定和良种选育等提供参考。

摘要：针对以最小化最大完工时间为目标的分布式异构作业车间调度问题(DHJSP),本文提出了一种新的混合遗传禁忌搜索算法.首先,综合考虑工厂的工件总负载与最大机器负载,提出了一种新的工厂负载表达方式.其次,针对DHJSP总工序数不定的特性,提出以最小化最大工厂负载为目标快速确定初始工件分配方案,并验证了方法的高效性.然后,新设计了两种考虑负载均衡的单工件转移邻域结构,根据工序调度的结果对工件分配方案进行局部搜索.最后,因DHJSP缺少标准算例和相关算法,在分布式同构作业车间调度问题(DJSP)上与现有算法进行对比,所提算法在TA算例的480个问题上更新了420个问题的最优解,其余60个问题取得了同等最优解.在随机生成的3个不同规模的异构算例中,所提算法也均取得了较好解,验证了所提方法的优越性.

摘要：针对孤网模式下水电机组PID控制策略鲁棒性差的缺点,设计了适用于非线性水轮机调节系统(hydraulic turbine regulating system,HTRS)的基于状态动态测量、反馈线性化和改进黏菌算法(improved slime mold algorithm,ISMA)的智能鲁棒控制器(intelligentrobustcontroller,IRC),以实现对水电站全工况实时最优控制。首先,充分考虑水轮机非线性、随动系统限速环节和高阶发电机特性,构建非线性、复杂HTRS数值仿真模型,并引入系统跟踪偏差的积分,推导出了孤网模式下考虑系统跟踪偏差的HTRS高阶状态空间方程模型。然后,结合高阶状态空间方程和H∞控制实现了HTRS鲁棒控制。进一步,基于ISMA对H∞控制器参数进行智能寻优。最后,结合某电站真实数据构建非线性、复杂HTRS仿真平台,验证了所提控制策略对系统参数和工况的敏感性、频率扰动下的强鲁棒性。