摘要：在农产品质量溯源中采用批量标签识别可极大提高系统效率。然而,基于成本和使用寿命的考虑,目前在溯源系统中使用射频标签通常选择无源标签,标签之间缺乏协作通道,不可避免会发生标签碰撞。该研究设计了基于射频识别技术的农产品追溯系统,针对所设计的追溯系统应用环境,提出一种可自适应动态调整帧长度的动态帧时隙Aloha标签防碰撞方法。只需在第一帧识别后,利用统计得到的首帧成功时隙、空闲时隙和碰撞时隙数对初始标签规模进行估计,并据此优化调整后续帧长度,实现最优识别。仿真结果表明,提出的防碰撞算法应用于所设计的农产品追溯系统,识别效率得到了显著提高,与目前广泛使用的国际标准相比,全局吞吐量性能提高了30%以上。

摘要：无人机云通过动态卸载任务到云端进行高效处理,能够极大地提高无人机的智能水平。由于设计理念、任务环境、突发事件等因素,导致卸载的任务对网络服务质量(QoS)需求不尽相同。从控制角度研究无人机云系统的网络传输QoS控制问题,提出并实现了一种基于BP神经网络的双闭环接入控制方法,在最大化能量利用率的同时,实现绝对QoS和相对QoS保证。硬件实验结果表明,该方法不仅能够在任务动态变化时提供相对QoS和绝对QoS保证,并且在网络高负载下具有更高的吞吐量和能量利用率,在网络低负载下具有更低的能耗。

摘要：为了在改善汽车平顺性与操纵稳定性的同时实现振动能量回收,设计了电磁直线复合作动器(Electro-magnetic linear hybrid actuator,EMLHA)。在对EMLHA悬架馈能、半主动和主动这3种工作模式分析的基础上,设计了复合悬架模式实时切换控制策略和可实现能量双向流动的可变电压源系统,仿真分析了含有可变电压源系统的复合悬架能耗特性及动态特性。结果表明,在B级路面下,与被动悬架相比,复合悬架簧载质量加速度均方根值降低22.41%,悬架动挠度均方根值降低19.83%,轮胎动载荷均方根值降低29.74%,消耗的能量减少30.7%,复合悬架在有效改善悬架动态性能的同时可实现振动能量回收。

摘要：针对当前航空火控系统的精度研究对数据完备性要求较高,且仅能分析系统内单误差源影响因素的问题,提出一种全新的基于深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)效能拟合的火控系统精度全局敏感性分析(Global Sensitivity Analysis via Deep Belief Network,GSADBN)算法。从全局敏感性分析算法的优劣点出发,分析传统的全局敏感性分析算法在不完备数据下存在的局限性。利用DBN优异的特征提取能力,并采用无监督训练和有监督微调相结合的算法,搭建并训练火控系统效能拟合模型。研究结果表明:与传统Sobol算法、经典傅里叶振幅敏感性检验(Fourier Amplitude Sensitivity Test,FAST)算法以及最新的基于贝叶斯网络的Sobol(Bayesian Neural Sobol,BNSobol)算法相比,GSADBN算法不仅可以满足精度要求,同时还可以在不完备数据下达到传统算法在完备数据下精度分析的效果;该算法可以在火控系统不完备数据下取得较好的精度分析结果,同时在设计火控系统各模块时,给出精度方面的合理方案,从而为火控系统的设计及作战效能的提高提供参考和理论支撑。

摘要：为对商场、车站等复杂环境中的人脸口罩佩戴情况进行检测,综合考虑目标密集、遮挡和小尺度目标等因素,提出一种复杂环境下基于改进YOLOv5的人脸口罩检测方法。引入改进DenseNet(密集连接卷积网络),提高网络特征利用率以及网络抗干扰能力;增加检测头部参数,对不同尺度特征跨级连接,增强多尺度信息交流,提高网络对小尺度目标的检测性能;将原有损失函数GIoU替换为CIoU,解决模型收敛速度慢的问题。实验结果表明,在人脸口罩佩戴检测任务中,改进YOLOv5算法mAP(平均精度均值)为97.8%,较YOLOv5算法与其它主流算法具有更高的检测精度,对实际场景中的人脸口罩检测任务具有现实意义。

摘要：以废旧棉织物为原料,KOH为活化剂,利用化学活化法制备活性炭。采用XRD、SEM、元素分析仪、比表面积及孔径分析仪、FTIR等对所制备活性炭的结构与性能进行了分析与表征。结果表明：先炭化废旧棉织物,在m（炭化料）∶m（KOH）=1∶1,浸渍时间16 h,活化温度850℃,活化时间50 min的活化条件下,制备的活性炭比表面积为1 368.67 m^2/g,其中,微孔比表面积占BET比表面积的72.05%,总孔容为0.620 8 cm3/g,微孔孔容占总孔容的71.63%,微孔孔径主要分布在0.84~1.30 nm之间;活性炭呈中空纤维状,具有丰富的孔隙结构;碳质量分数高达90.43%;表面官能团主要为羧基、羰基、羟基等亲水性基团。废旧棉织物可作为制备活性炭的原料,所制活性炭性能优良。

摘要：针对卷积神经网络卷积过程中运算复杂度过大的缺陷,利用快速傅里叶变换在卷积计算方面的优势,提出一种基于块操作的深度学习模型快速傅里叶变换-卷积神经网络。通过使用基于块操作的快速傅里叶变换方法简化传统卷积神经网络的卷积操作,有效提取一维心拍信号的详细特征。实验结果表明,与传统卷积神经网络和改进的基于快速傅里叶变换的卷积模型相比,该模型能明显降低卷积运算的复杂度并不损失预测精度。

摘要：针对煤矿生产过程中带式输送机煤流量难以实时计量的问题,通过对比分析电子秤、视频图像、雷达探测等几种常用煤流量测量方法,采用激光红外线扫描技术对矿井带式输送机煤流量进行实时检测,搭建了电气硬件组成方案与软件实现,其中有开关电源模块、红外激光扫描仪、煤量检测主控板、光纤CAN集线器等组成电气硬件。软件算法设计与实现采用主任务、配置任务、网络任务、计算任务等模块组成。通过在井下现场的试验,采用0.5°的分辨率进行高密度高速度扫描,通过软件对粉尘、雾气等对测量数据干扰的校正,保证了积分计算煤量横截面的准确性,实现了带式输送机煤流量的实时检测,为实时调整带速提供了依据。

摘要：通过描述并分析互联网常见的RSS2.0应用模式,提出了一种基于Web软件体系架构的应用服务体系结构,采用.NET技术实现了一种RSS应用服务平台。该平台由Feed收集平台、信息发布平台、Feed推送平台构成,采用AJAX、Web服务等技术为RSS应用提供了用户体验性好、软件重用性强、与现有信息系统易于整合的解决方案。最后将其应用在某软件网信息平台上,通过分析统计数据验证了该平台技术的有效性和可行性。

摘要：以西安幸福林带地下综合管廊工程为研究载体,基于数值分析对穿越该工程的3条主地裂缝不同地裂缝错动量条件下的地表变形、管廊结构变形、应力及管廊底部脱空情况进行深入研究,进而提出管廊施工期内的预警指标、给定建议控制值及建议对应预警等级。结果表明:管廊与地裂缝斜交时,随地裂缝错动量增大,地表竖向沉降量与管廊错动量总体均呈增大趋势;其与地裂缝斜交角度越小,偏离变形缝距离越远,造成的拉应力越大;当接触压力为0时,上盘管廊结构下部会产生脱空情况。在综合管廊穿越地裂缝设计及运营管理中,应对地表竖向沉降、管廊结构应力、地裂缝位错量、接触压力4项指标进行实时监测,以便达到预警等级对应的控制值时及时做出预警响应,防止工程事故的发生。