摘要：针对机床状态动态标签及差异化分布数据下的预测适应性差与准确度低问题,结合时序特征关系和模型融合方法,建立自适应混合深度学习模型进行机床状态预测。首先,通过融合最小近邻分类器,设计一种基于权值累积的自适应更新法则,建立具有数据自适应性的状态预测模型。在此基础上,提出一种基于中心损失函数的特征距离度量优化策略,构建综合决策损失函数,确保模型有效融合。在提出的一种组合收敛准则基础上,采用BBPT方法训练优化模型,对测试数据进行了验证。实验结果表明,该模型能够自适应动态标签及差异化分布数据,准确预测数控机床状态类别,抗干扰强,响应快。在GPU模式下预测时间最短仅需100 ms,较BP和LSTM分类网络,预测准确率和实时性均显著提高。

摘要：近几年,基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的单幅图像动态场景盲去模糊(single image dynamic scene blind deblurring, SIDSBD)方法已经取得了巨大的进步.其成功主要是源于多尺度模型或者多块模型、编解码器架构的设计和残差块结构的设计3个方面.基于此,提出了一种新的多尺度卷积神经网络(multiscale convolutional neural network, MSCNN)来进一步开发多尺度模型、编解码器架构和残差块结构的优势,以实现更高质量的动态场景盲去模糊.首先,受到空间金字塔池化(spatial pyramid pooling, SPP)和多块模型的启发,提出了一种分等级的多块通道注意力机制(hierarchical multi-patch channel attention, HMPCA).提出的HMPCA通过利用特征图的全局特征统计量和局部特征统计量来自适应地对特征图进行逐通道的权重赋值.因为利用了局部信息,因此HMPCA可以被认为是增加了通道方向的感受野,也正因如此,提出的HMPCA能够进一步增强网络的表达能力.其次,不同于现有的多尺度模型,发展出了一种新的多尺度模型,该模型中的每个尺度是由多个编码器和多个解码器构成的.因为HMPCA,使得同一尺度内的编码器和解码器并不完全相同,因此提出的多尺度模型可以被看作是增加了编解码器的深度,因此能够提升每一个尺度的去模糊性能,最终实现更高质量的动态场景盲去模糊.大量的实验结果表明:提出的方法较近几年的一些成功的SIDSBD方法相比,能够复原出更高质量的去模糊图像,在客观的评价指标和主观的视觉效果上均有显著的改进.

摘要：针对伺服电机转子位置检测中存在安装不方便、成本高等问题,提出了基于隧道磁阻效应和时栅技术相结合的转子位置检测单元的设计方案。将空间正交的一对TMR传感单元嵌入在电机的前端盖上,实现嵌入式位置精密检测。根据检测单元转子位置解算原理,分析了检测单元的安装误差、电气误差、电磁噪声误差等引起的误差成分。提出了基于超限学习机的误差补偿方法,通过对真实值和测量值样本的训练得到模型最优参数,根据模型参数建立转子位置的误差模型。利用所得到误差模型实现对转子位置的误差补偿。实验结果表明,在2000 r/min匀速工况下,补偿前转子位置最大测量误差为4.64°,补偿后转子位置误差为0.315°,精度提升了93.2%,为伺服电机转子位置检测提供了新的方法。

摘要：基于单点渐进成形原理,以外径38mm、壁厚1mm的Al6061管为对象,应用物理试验和数值模拟方法研究了管壁螺纹槽渐进成形的变形特点、壁厚分布及回弹现象。利用Glock铰链模型分析了壁厚变化规律,探讨了槽深度、间距和进给量等对回弹的影响。结果表明,该渐进成形工艺可实现薄壁管螺纹槽的柔性加工,实际成形的槽间距参数与设计误差在6%以内;随着槽深度增加,管壁减薄加剧,但螺纹槽内壁厚由于变形的“铰链”效应,底部反而可能增厚;管壁回弹量随着螺纹槽深度和工具头单次进给量增加而增大,其中单次进给量为0.25mm,比1.5mm时的回弹量减少约40.2%。此外,较小槽间距(Δl)可使临近材料反复变形并提高结构的局部刚度,有抑制回弹的作用,其中Δl=10mm比Δl=50mm时管壁回弹量减小约38.5%。

摘要：针对线控转向(SBW)系统车辆进行研究,基于定横摆角速度增益法设计变传动比算法,并依照系统结构与设计目的对算法改进修正。采用模拟退火算法,以郭孔辉院士提出的操纵稳定性综合评价指标函数作为优化算法目标函数,对经验选取的定增益值进行优化,得到全局最优定增益值。以全局最优增益值作为最终传动比算法设计依据。对所设计传动比算法进行仿真分析,结果表明,采用优化后增益值传动比算法的SBW车辆具有更好的转向性能,并有效减轻驾驶员的操作负担。

摘要：为提高现代制造业的测量精度和效率,减少废品率、提高测量效率,解决传统接触式测厚带来的误差、对工件造成的损害等问题,文中基于激光三角法测厚原理,采用智能优化算法优化光学系统参数,设计实时、在线、非接触式测厚系统,从而实现对工件的实时、高精度的测量。通过实验验证了系统的可行性,该系统采用10 mm的测量量程,测量误差不超过±8.45μm,均方差小于1.21μm,说明该系统的测量精度较高,实现了降低工件废品率、提升测厚的有效性和准确性的目标,提高了高端工件厚度测量精度。

摘要：提出了通过改进采摘机器人的末端执行器来实现未知柑橘果柄空间方位的柑橘采摘,以提高采摘机器人的采摘能力。对柑橘果柄生长情况进行了调研,定义了果柄倾角并进行了统计,对果柄极限位置的剪切要求进行了分析并得出了末端执行器的设计要求。根据蛇的咬合动作和蛇嘴骨骼的特殊结构,通过仿照蛇嘴结构设计咬合式末端执行器能够满足设计要求。对蛇头骨骼结构进行了简化,提出了两种设计思路,并据此分别设计了两种机构的初步模型,经过运动学分析确定了较优方案,并对初步模型进行了优化,确定了末端执行器的三维模型。根据三维模型建立了末端执行器的运动学模型,并进行了运动学分析和仿真,保证了机构设计合理。制造了咬合式末端执行器样机并通过课题组自行研制的柑橘采摘机器人进行了实验室环境和自然环境的实验验证。实验结果表明,在实验室环境下,果柄倾角为0°、气压为0.6 MPa、果柄直径不超过4.0 mm条件下的切断成功率不小于95%,不同果柄倾角的总体切断成功率为97.5%;在室外环境下,收获柑橘的总成功率为87.5%,基本实现了未知果柄空间方位下对柑橘的采摘。

摘要：在非正交多址接入异构网络中,通过联合资源分配和用户调度可达到用户调度数与系统吞吐量之间的平衡。提出一种基于匹配理论的用户-子信道双边匹配算法(USTSMA)。在满足用户最小数据速率需求和已知完美信道状态信息的条件下,将用户和子信道认为是追求自身最大收益的两个独立集合,通过迭代的方式实现用户和子信道之间的稳定匹配。在此基础上,利用注水算法解决用户的功率分配问题。仿真结果表明,USTSMA在系统总吞吐量、用户调度数等方面性能优于S-MGA和GA两种用户分组算法以及正交频分多址接入方案,并且逼近最优上界。

摘要：深度学习网络是计算机视觉和人工智能系统的研究热点之一,行人属性识别提供了结构化的行人特征,为安防计算机视觉识别中行人检索提供了重要的信息.基于深度学习网络,提出了一种端到端的多属性识别方法,在R*CNN的基础上设计了一个端到端的行人属性识别网络,使用候选区域提取网络代替Selective Search提取第二重要的区域,建立属性识别与辅助区域提取一体化的网络,提升局部及细节属性识别的准确率;其次,为增加辅助区域的作用,将人体感兴趣区域按比例划分为整体、头、肩膀到腰及腰到脚4个部分,每个部分对应了不同属性,在任务分支层分出4个分支,使用主要区域预测对应属性的同时,分别从RPN中学习到对应的第二重要区域辅助预测;最后,提出了基于损失梯度的损失权值自动更新方法,即权重与损失的梯度逆相关,防止某个任务训练的过快或过慢.通过在行人属性数据库进行实验,整体提升了属性预测的准确率,大大缩短了识别时间.

摘要：基于23×23阵列GAGG(Ce)探测器以及行/列读出电路设计并研制了适用于核退役场景的康普顿相机系统,探测器由阵列式掺铈钆铝镓石榴石[GAGG(Ce)]耦合硅光电倍增管(Si-PM)而成;开发了基于GPU加速的SOE(subsetdriven origin ensemble iteration)算法,用于加速重建过程。完成研制后,评估了探测器及系统性能:探测器性能方面,所研制相机的能量分辨率为6%±0.6%@662 keV(半峰全宽),位置分辨率为2.2 mm,探测器能量线性度良好(线性拟合优度R2=0.991);成像性能方面,对于活度为1.11×10^(7)Bq的^(137)Cs点源,将其放置在成像系统正前方3.4 m处的初步成像时间仅需20 s,成像系统角分辨率为7°@JND(just noticeable difference)。最后针对应用场景进行了模拟,结果表明:本文研制的康普顿相机可在π视场范围内同时对多个放射源进行成像定位,可用于核退役放射性测量过程,减少作业人员受照剂量。