摘要：随着制造业数字化工艺的深入应用,如何高效利用积累的工艺知识,已成为提升工艺设计效率与质量的关键,然而隐性工艺知识却存在难以获取、描述与转化的技术瓶颈,严重阻碍智能化工艺设计模式推广。为此,提出了一种复杂零件加工的隐性工艺知识获取方法。首先,利用等宽法对结构化工艺数据进行离散化处理,构建基于文本挖掘的隐性工艺知识获取流程,并通过产生式规则对隐性工艺知识表达;然后,基于案例推理和规则推理融合的知识推理方法,并采用最近邻算法实现隐性工艺知识的识别;最后,以船用柴油机缸盖类复杂加工零件为验证对象,对加工隐性工艺知识获取方法进行了有效验证。

摘要：数字孪生技术应用于航空航天领域是当前和未来的重要发展趋势,采取虚实结合方式模拟航空航天结构在不同工作状态下的行为和性能演化,可为结构的优化设计、高效率制造和低成本维护提供全方位的支持。综述了数字孪生在航空航天结构全生命周期管理中的应用现状,总结了航空航天结构数字孪生存在的问题、挑战和发展趋势。

摘要：针对多无人机对抗问题,本文提出了一种三维空间中仿鹰鸽捕食逃逸行为的多无人机分组对抗博弈方法.在分析鹰鸽捕食逃逸行为的基础上,文章构建了多无人机博弈对抗系统模型,并定义了微分博弈中的连续可微值函数,证明了值函数满足Hamilton-Jacobi-Isaacs(HJI)方程,从而保证鞍点策略存在.使用最优分配方法,为仿鹰无人机一方设计了分组对抗分配策略,以解决多无人机追逃场景中的任务分配问题.本文对比仿真实验结果验证了所提出方法的有效性.

摘要：琼东南盆地属于中孔低渗储层,储层易发生水化、水锁等伤害。当前区块系列井所用深水钻井液侵入损害类型、机理不明,且传统的钻井液伤害评价方法误差大,不能直观地量化损害程度。因此设计了以钻井液污染实验、扫描电子显微镜(scanning electron microscope,SEM)分析、计算机断层扫描(computed tomography,CT)结合的方式分析钻井液固相以及液相侵入损害储层的方法。结果表明,深水钻井液与地层水配伍性良好,储层水锁损害率处于19.8%~31.4%,液相侵入损害主要为水锁损害;岩心SEM扫描结果显示其孔隙连通性差,EDS测试结果中Ba^(2+)、Ca^(2+)含量较高,分析固相侵入损害主要由加重剂引起,且蒸馏水返排后岩心CT扫描结果显示孔隙度微幅上升表明固相堵塞很难通过自然返排的方式清除。于是通过研发降滤失剂和优选加重剂粒径配比的手段优化深水钻井液储层保护性能。根据理想充填理论,确定最佳配比为1000目CaCO_(3)、600目CaCO_(3)和200目CaCO_(3)的比例为5∶11∶9。优化后体系滤失量显著降低,固相颗粒中径在90μm左右,滤饼致密程度明显提高;渗透率恢复值提高12.1%~19.68%,对该区块钻井液储层保护性能优化具有指导意义。

摘要：功能验证在处理器芯片开发流程中所占用的时间超过70%,因此优化提升功能验证环节的效率非常必要.软件仿真等传统验证方法提供了包括断言等多种验证机制,以提升验证的细粒度可见性和自检查能力,但是软件仿真运行速度较慢,在高效性方面有明显不足.基于FPGA的硬件原型验证方法能极大地加速验证性能,但其调试能力较弱,虽能快速发现漏洞,但难以定位漏洞出现的具体位置和根本原因,存在有效性不足难题.为同时解决上述功能验证有效性与高效性的问题,提出一种将不可综合的断言语言SVA(SystemVerilog Assertion)自动转换成逻辑等效但可综合的RTL电路的方法,聚焦于断言这一类对设计进行非全局建模、纵向贯穿各抽象层级的验证方式,对基于全局指令集架构(instruction set architecture,ISA)模型的验证能力进行补足.同时,结合FPGA细粒度并行化、高度可扩展的优势,对处理器的验证过程进行硬件加速,提升了处理器的开发效率.实现了一个端到端的硬件断言平台,集成对SVA进行硬件化的完整工具链,并统计运行在FPGA上的硬件化断言的触发和覆盖率情况.实验表明,和软件仿真相比,所提方法能取得超过2万倍的验证效率提升.

摘要：为增强拉索攀爬机器人在不同风载环境下的适应能力,提出了一种机器人-拉索-风耦合系统的动力学建模与分析方法.首先,利用磁流变液体的固液转换特性,设计了具有输出力连续可调功能的阻尼器,并将其应用于拉索攀爬机器人.其次,分析拉索载荷,建立了机器人-拉索-风耦合动力学模型.然后,通过有限元分析,获得阻尼器中磁流变液产生的阻尼力变化范围为0~153.45 N,与理论模型一致.同时,利用动力学模型的数值仿真得到了阻尼器的建议工作电流分别为0.1 A (3级风)和0.3 A (6级风).最后,为了验证以上理论,分别对阻尼器和拉索攀爬机器人进行了性能测试实验.结果表明,与理论值相比,该阻尼器实际输出力的平均相对误差不超过3.22%.将其安装到机器人上,可将速度波动范围降低83.7%,能显著提高机器人的爬升稳定性.

摘要：无人机集群在各个领域中扮演着重要角色,具有丰富的应用场景.然而,将深度强化学习方法应用于自主无人机面临着诸多严峻挑战.本文基于多智能体深度强化学习,通过使用局部信息建立单个无人机的状态空间,并使用多智能体近端策略优化(Multi-agent proximal policy optimization,MAPPO)的在线策略算法来训练策略网络,从而克服了环境的不确定性和对全局信息的依赖.同时,引入了数字孪生的概念,为资源紧张型算法提供了新思路.为了解决采样困难和资源紧张的问题,基于数字孪生技术,构建了一个用于无人机编队避障策略模型训练的架构.首先,构建了多个数字孪生环境,用于强化学习算法在任务开始之前进行交互采样的预训练,以使集群具备基本的任务能力.然后,使用在真实环境中采集的数据进行补充训练,使得集群能够更好地完成任务.对采用这种两阶段训练架构的效果进行了对比,同时与其他策略算法进行比较,验证了MAPPO的样本效率性能.最后,设计了实际飞行验证测试,验证了从孪生环境中获得的策略模型的实用性和可靠性.

摘要：无人异构集群相较于单一类型、单一个体的无人平台,能够完成更为复杂的任务,同时对严苛战场环境有着更高的适应度.在无人异构集群协同执行任务时,任务分配是至关重要的环节,需要考虑异构无人平台和任务的多种约束和目标.传统的任务分配方法分配效率低且难以处理大规模复杂任务.联盟博弈通过形成由若干参与者组成的联盟,根据个体的属性、偏好对群体进行划分,从而实现个体以及群体利益的最大化.本文以无人异构集群任务分配为背景,研究了基于改进联盟博弈算法的最优分配策略,基于可能的战场环境设计了模拟任务场景并完成实验验证.首先,考虑异构平台在任务中的初始位置、速度、携带资源以及个体声誉等因素,建立了基于空间自适应博弈(Spatial adaptive play algorithm, SAP)的联盟博弈的任务分配算法模型.其次,基于任务场景,搭建了任务所需的软件与硬件平台.最后,针对模拟的战场环境,对所提算法及搭建的异构无人集群平台进行了实验验证.验证结果表明,在异构无人集群平台重分配的任务背景下,本平台能综合考虑战场态势,寻找最优的任务分配方式,协调各作战单位完成任务目标.

摘要：以课题组前期发现的咔啉类抗真菌化合物JYJ-19为先导化合物,设计合成了3个新型咔啉类荧光探针F1~F3。体外抗真菌活性结果显示,化合物F1具有中等的抗真菌活性(MIC80=32μg·mL^(-1));荧光探针F1的Stokes位移为70 nm,具有良好的光学性质,可用于荧光成像研究;亚细胞定位实验表明,F1在真菌细胞的线粒体富集;细胞内活性氧水平测试结果显示,咔啉类化合物JYJ-19作用下细胞内活性氧水平升高。上述结果表明,咔啉类化合物可能通过作用于真菌细胞的线粒体发挥抗真菌作用。

摘要：【目的】利用农杆菌介导法获得了转GbTMEM214基因陆地棉品系,旨在明确转基因棉花株系中T-DNA插入位点的序列特征及检测方法,为其生物安全评价提供依据。【方法】基于基因组重测序技术,利用BLASTn将测序数据与陆地棉TM-1基因组序列进行比对分析,设计特异性引物通过聚合酶链式反应(polymerase chain reaction,PCR)验证插入位点。【结果】携带目标基因GbTMEM214的T-DNA整合在陆地棉基因组D13号染色体57019068~57019106 bp,T-DNA插入导致受体基因组37 bp的片段缺失;通过PCR扩增获得携带GbTMEM214基因的T-DNA插入位点的侧翼序列,由此建立了转GbTMEM214基因棉花的特异性检测方法。【结论】基于基因组重测序技术获得了转GbTMEM214基因棉花的T-DNA插入位点及侧翼序列信息,可为转基因棉花的生物安全评价提供技术参考。