摘要：为了实现强噪声和模糊干扰下的低清人脸图像重建,提出一种基于多级隐空间信息约束的噪声人脸超分辨率算法.首先设计一个用于人脸有效信息提取的特征蒸馏网络,并通过统计性抗干扰模型和隐空间特征对比算法移除噪声等无效信息,构建一个具有高噪声鲁棒性的人脸信息提取模型;然后,设计人脸重建网络,该网络利用提取的人脸特征重建高清人脸图像;最后,通过人脸身份嵌入模型和离散小波变换模型,分别从超球面身份度量空间和小波域进一步对重建人脸的身份信息和空间结构进行约束.实验结果表明,所提出的算法不仅能够有效去除高噪声环境下的人脸噪声,而且还能有效提升人脸图像分辨率,获得更高的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)和结构相似度(structural similarity index, SSIM),具有较好的实用性.

摘要：由于独特的叠层结构,铁素体和渗碳体能较好发挥协同作用,故珠光体组织表现出优异的摩擦学性能.然而,受试验技术限制,人们对珠光体优异摩擦学性能的机械起源认识仍不全面,尤其是在片层方向和片层厚度对珠光体摩擦学行为的影响方面.本文中采用分子动力学模拟方法研究了片层方向和片层厚度对珠光体划痕摩擦学行为的影响.结果表明:与平行于表面的片层方向相比,垂直于表面的片层方向表现出更优异的摩擦学行为,其塑性影响区深度更小,磨损原子数量也较少.对于具有垂直于表面片层方向的珠光体,片层厚度对塑性影响区深度基本无影响,但摩擦力、摩擦系数和磨损原子数目随着片层厚度的减小而减小.此处,片层厚度与磨痕形貌紧密相关.本工作有助于人们理解珠光体片层方向和片层厚度与摩擦变形微观机制之间的关联,可为设计具有更优异摩擦学性能的珠光体钢提供一定理论指导.

摘要：核安全壳是防止核裂变产物泄漏的最后一道屏障,属于I类抗震物项,但近些年以日本福岛地震为代表性的超设计基准地震频发,故安全壳的抗震性能值得关注。基底隔震可以有效降低结构的地震响应,摩擦摆隔震支座因其优良的隔震性能已被广泛应用于桥梁、房屋建筑中,但目前尚未有核安全壳的应用实例。为此本文基于ANSYS有限元软件建立摩擦摆支座隔震和非隔震安全壳结构整体模型,通过输入相同地震动对比分析核安全壳结构的频率、位移、加速度以及剪力等指标,研究摩擦摆支座在核安全壳结构隔震中的应用可行性。分析结果表明:隔震结构基本周期相比不隔震结构显著提高,且隔震结构的层间相对位移、加速度和剪力值等指标均小于非隔震结构,进一步说明隔震支座有利于提高核安全壳的抗震性能。

摘要：针对面向海底管道巡检任务的欠驱动自主水下航行器(AUV)三维路径跟踪控制问题进行研究。首先,在固定坐标系和机体坐标系下建立AUV的运动学模型,为设计适宜运动控制的三维路径跟踪控制器,建立流体坐标系,并在Serret-Frenet坐标系下建立AUV的路径跟踪误差模型;其次,将可变前视距离引入传统视线(LOS)制导策略,提出一种自适应LOS制导策略以提高制导精度,并基于此设计面向海底管道巡检的AUV三维路径跟踪控制器,使得AUV可有效跟踪设定的参数化路径;最后,基于李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的稳定性。仿真结果验证了所提面向海底管道巡检的三维路径跟踪控制器的有效性。研究成果能够改善AUV的操纵性,可为面向海底管道巡检的无人水下航行器路径跟踪控制方法提供参考。

摘要：准确高效的语义分割是自动驾驶、人机交互和机器人视觉应用的基本任务。由于在复杂的场景下,传统分割方法可能会出现难以处理的情况,例如无法很好地处理复杂的背景和噪声,需要手动调节参数来适应不同的图像场景导致大量的人力和时间成本。强化学习方法可以通过与环境进行交互学习,自主发现图像特征和规律,减轻噪声和复杂背景等因素对图像分割的影响,减少对人工特征工程的依赖。因此,采用基于滑动窗口的分割方法并引入强化学习,实现对道路场景下车辆的分割。在该方法下,机器人通过自主学习,提高了车辆分割的精度与平均交并比。

摘要：随着电子设备在军事、通讯、医疗、交通等领域的广泛应用,电磁干扰和电磁辐射问题日益加剧。电磁吸波材料可以将进入材料内部的电磁波能量转化为热能或其他形式的能量耗散掉,是一种直接有效的电磁污染防控手段。因此,国内外研究者围绕高性能吸波材料的开发及应用投入了大量研究。结合国内外研究现状对电磁吸波材料的吸收理论进行了简要概述,并对吸波材料的分类进行了总结归纳,重点探讨了吸波材料结构设计对电磁波吸收性能提升的作用机制,最后从吸波材料应用的“兼容化、复合化、智能化、环保化”方面对其发展趋势进行了展望,旨在为新型及高性能吸波材料的开发提供研究思路和理论依据。

摘要：交通指示定位作为无人驾驶领域的一项关键技术,直接影响汽车的行驶安全。采用强化学习算法Q学习(Q-learning),结合卷积神经网络,提出一种用于交通场景中的模型,该模型允许智能体将注意力集中在候选区域,学习简单操作转换边界框以确定目标的正确位置,并在LaRA信号灯数据集上进行评估。结果表明,在所提出的模型指导下,智能体能够在分析图像中区域后检测到交通灯,获得最佳检测结果。

摘要：目的为更好评价踝足矫形器(ankle⁃foot orthosis,AFO)的人机工效,提出一种AFO人机耦合仿真刚度对步态生物力学影响的评价方法。方法首先,评测两种AFO的力学特性并量化其刚度;其次,采集30名受试者在正常与穿戴两种不同刚度AFO行走条件下的运动学及动力学数据;最后,通过仿真计算,定量对比分析AFO刚度对行走中下肢关节角度、关节力矩与肌肉力的影响。结果在穿戴两种刚度AFO情况下,支撑相踝关节背屈峰值角度、膝关节屈曲峰值角度和髋关节伸展峰值角度均显著增加(P<0.05),比目鱼肌与腓肠肌峰值肌肉力呈现增加趋势。踝关节跖屈峰值角度、髋关节屈曲峰值角度与髋关节屈曲峰值力矩均显著降低(P<0.05)。结论本文所提出的AFO人机耦合仿真方法可以有效实现不同刚度对步态生物力学影响的定量评估,该方法同样也适用于评估和优化其他辅助器具的人机工效,可以为AFO的选配、适配、优化设计提供方法指导。

摘要：目的基于骨骼的动作识别技术由于在光照变化、动态视角和复杂背景等情况下具有更强的鲁棒性而成为研究热点。利用骨骼/关节数据识别人体相似动作时,因动作间关节特征差异小,且缺少其他图像语义信息,易导致识别混乱。针对该问题,提出一种基于显著性图像特征强化的中心连接图卷积网络(saliency image feature enhancement based center-connected graph convolutional network,SIFE-CGCN)模型。方法首先,设计一种骨架中心连接拓扑结构,建立所有关节点到骨架中心的连接,以捕获相似动作中关节运动的细微差异;其次,利用高斯混合背景建模算法将每一帧图像与实时更新的背景模型对比,分割出动态图像区域并消除背景干扰作为显著性图像,通过预训练的VGG-Net(Visual Geometry Group network)提取特征图,并进行动作语义特征匹配分类;最后,设计一种融合算法利用分类结果对中心连接图卷积网络的识别结果强化修正,提高对相似动作的识别能力。此外,提出了一种基于骨架的动作相似度的计算方法,并建立一个相似动作数据集。结果实验在相似动作数据集与NTU RGB+D 60/120(Nanyang Technological University RGB+D 60/120)数据集上与其他方法进行比较。在相似动作数据集中,相比于次优模型识别准确率在跨参与者识别(X-Sub)和跨视角识别(X-View)基准分别提高4.6%和6.0%;在NTU RGB+D60数据集中,相比于次优模型识别准确率在X-Sub和X-View基准分别提高1.4%和0.6%;在NTU RGB+D 120数据集中,相比于次优模型识别准确率在X-Sub和跨设置识别(X-Set)基准分别提高1.7%和1.1%。此外,进行多种对比实验,验证了中心连接图卷积网络、显著性图像提取方法以及融合算法的有效性。结论提出的方法可以实现对相似动作的准确有效识别分类,且模型的整体识别性能及鲁棒性也得以提升。

摘要：在地对空防御作战中进行武器分配优化决策,实现武器协同分配能够提升防御作战效能、提升武器资源使用效率。考虑软硬武器协同作战及武器能力约束,以来袭目标毁伤概率最大和我方阵地武器损耗价值最小为目标,建立了多目标武器分配优化模型。基于熵权法将多目标优化模型转化为单目标优化模型,使目标函数的权重随着战场态势的变化进行调整。设计基于相似度的禁忌遗传算法求解地对空防御优化问题,禁忌搜索能够保证较好的染色体被保留至下一代种群,基于相似度的变异操作在父代染色体差异较小时提高了变异概率,增加了种群多样性。实验结果验证了熵权法权重动态调整的有效性和基于相似度的禁忌遗传算法的优越性。