摘要：针对当前痕量Hg2+检测大多是借助于大型化学分析仪器在实验室条件下完成而无法满足现场检测需求的现状,基于量子点荧光淬灭原理设计了一种反射式痕量Hg2+检测传感器,主要包括荧光感知和电信号处理两个模块。荧光感知模块主要由激光光源、光路准直及光电探测器构成,实现了荧光信号的激发和感知。电信号处理模块完成了对感知信号放大滤波等处理,最终在linux系统的QT界面中显示Hg2+浓度。该传感器系统实现了仪器的小型化与低成本。试验表明Hg2+浓度在15.0×10-9~1.8×10-6 mol·L-1范围内,传感器检测结果具有很好的线性关系,回归拟合方程为V0/V=1.309 13+3.37c,其中c为Hg2+浓度,单位为μmol·L-1;V0为空白检测值,单位为mV),线性度为0.989 26。离子抗干扰实验中,Ca2+,Mn2+,Pb2+对Hg2+检测结果有微弱影响(4%~7%),其他常见离子的影响(<3%)可以忽略,表明传感器具有优越的选择性。传感器响应时间为35s,并具有良好的重复性和选择性,实现了痕量Hg2+的现场快速有效检测。

摘要：提出一种根据联想记忆点设计基于约束区域的 BSB(Brain- State- in- a- Box)神经网络模型 ,它保证了渐近稳定的平衡点集与样本点集相同 ,不渐近稳定的平衡点恰为实际的拒识状态 ,并且吸引域分布合理 ,从而将 BSB完善为理想的联想记忆器 .

摘要：结合机器视觉和运动规划方法,对动态环境中移动物体的平滑抓取进行了研究。设计了一种运动物体跟踪算法,能够实现无障碍环境下移动物体的平滑抓取;针对环境中存在动态障碍物的情况,设计了一种基于排斥矢量的动态避障算法,与运动物体跟踪算法相结合,实现了机器人先避障后平滑抓取;基于机器人操作系统(Robotoperatingsystem,ROS)框架,在5自由度的KUKA Youbot机械臂平台上实现了无障碍环境下对传送带上物体的平滑抓取,以及动态障碍物环境中的平滑抓取,试验结果验证了所设计算法的优越性。

摘要：针对目前常用手写设备存在的信息获取不全面问题,提出了一种支持笔交互的手写输入设备;该设备不仅可以获得笔交互过程静态轨迹的信息,而且还可以全面获取手写动态信息,特别是手写多维力信息;整个系统由传感器模块,数据测量模块、主控系统模块和显示模块组成;分析了各个模块的工作和设计原理,并给出具体的实现结构框图;讨论了系统的优化设计,以提高系统的性能;实验部分通过设计一个简单的笔迹显示程序验证了笔交互设备的性能,结果表明,设计的笔交互设备能够实现对笔交互过程手写全力信息的获取,并提供了一种自然的交互效果。

摘要：为了监测核聚变试验装置的日常运转状况,代替人类进入舱内完成探测作业任务,设计一种具有蛇形多关节结构的遥操纵机器人系统.该系统由前端的双重观测机构、中部的多个悬空机械臂和后端的直线轨道推进装置组成.通过对系统各部分的结构设计及功能分析,确立了组合式悬空机械臂各关节的主要参数指标.对机器人系统的探测工作空间以及机械臂的运动和力学特性进行了仿真分析,实际构建了机器人原理样机以及核聚变舱的模拟几何环境.对原理样机的基本运动及观测性能进行了实验测试,测试结果验证了所设计的机器人系统的可用性和有效性.

摘要：焊缝信息的快速准确获取是实现自动化焊接的首要问题。然而,在实际焊接过程中,电弧、飞溅、强反射光等噪声会严重污染采集的图像,导致焊缝定位偏移,最终导致跟踪失败。为了提高跟踪过程中的焊缝定位精度与图像处理速度,本文提出了一种将激光条纹分割与焊缝特征点定位相结合的轻量级多任务深度学习模型。该模型由编码器和解码器组成,激光条纹分割子任务与焊缝特征点定位子任务共用编码器主干网络,解码器包含激光条纹分割分支和基于可微空间到数值转换(DSNT)的焊缝特征点定位分支,整个模型遵从轻量化设计思想,同时利用多个子任务之间的相关信息,进一步提升各子任务的性能。实验结果表明,所提模型能够有效克服各类焊接噪声,完成焊缝特征的提取,单幅图像的处理时间约为11.45 ms,特征点定位精度可达0.1872 pixel,在自动化焊接方面具有广阔的应用前景。

摘要：本文研究了量子C–NOT门的制备.Cartan分解和Lyapunov控制方法用于设计实现C–NOT门的两个量子位操作的控制手段.数值仿真实验表明,针对所设计的控制律,若给定合适的控制参数,每个单量子比特旋转在所考虑的轴周围具有较小的偏差,并且在1.68 a.u.

摘要：在体育科研领域中,尤其是对铁饼投掷而言,实时地获取运动员投掷过程中铁饼的运动学和动力学数据,对于定量分析运动员的技术动作具有十分重要的意义。本研究针对铁饼运动员投掷动作的特点,提出了一种新的基于惯性测量原理的铁饼运动员运动学和动力学数据采集方法,并据此研制了一种数字铁饼。详细介绍了数字铁饼的结构设计、测量原理及相关的实验情况。实验结果表明,数字铁饼能准确反映运动员的关键动作特征,满足科学化训练的要求。

摘要：传统的联想记忆神经网络模型是根据联想记忆点设计权值．文中提出一种根据联想记忆点设计基于约束区域的神经网络模型，它保证了渐近稳定的平衡点集与样本点集相同，不渐近稳定的平衡点恰为实际的拒识状态，并且吸引域分布合理．它具有学习和遗忘能力，还具有记忆容量大和电路可实现优点，是理想的联想记忆器．

摘要：针对农业生产中难以现场、精准、快速获取水肥系统中养分离子含量的问题,该研究设计了一套针对水肥溶液与浇灌尾水中K^(+)、NO_(3)^(-)、NH_(4)^(+)、PO_(4)^(3-)4种养分离子的快检装置。该装置结合了毛细管电泳(Capillary Electrophoresis,CE)技术和电容耦合非接触电导检测(Capacitively Coupled Contactless Conductivity Detection,C4D)技术,首先使用CE的方式实现养分离子快速分离,再利用C4D原理进行精准测量,在10 min内即可完成单个指标检测。装置由高压系统、C4D检测器、毛细管通道、数据采集卡和上位机组成,采用触摸屏控制,操作简便。为了提升检测效果,在C4D检测器的电路设计上引入了锁相放大技术,测试了其在不同幅值V_(p)和工作频率f下的输出特性曲线,确定了最优参数为f=490 kHz,V_(p)=75 V(阳离子),V_(p)=60 V(阴离子)。使用装置对K^(+)、NO_(3)^(-)、NH_(4)^(+)、PO_(4)^(3-)这4种离子的标准溶液进行检测分析,检测限均可达到1μg/L。最后,为了验证装置的有效性和现场适应能力,在安装了水肥系统的草莓种植温室中对水肥溶液与浇灌尾水样品进行了现场测试,仅需少量样品和简单操作即可快速得出结果,4种养分离子的检测结果相对标准偏差均小于7%,表明该研究提出的装置可以有效地实现配比后的水肥溶液与浇灌尾水的现场快速检测。研究结果为水肥系统的养分离子检测提供了一种可靠的方法与装置,可为设施农业的高效肥料管理提供数据支持。