摘要：微表情识别旨在揭示目标对象隐藏的真实情感,其在人机交互、心理诊断以及意图预测等领域具有重要应用价值。然而,微表情表达强度微弱、时间短暂且面部运动单元间存在长距离依赖,使得传统卷积神经网络难以有效表征微表情动态特征。此外,微表情特征与受试者身份以及面部外观信息存在强耦合性,不利于分离和提取微表情语义信息。为了解决上述问题,本文提出了一种基于视觉Transformer和运动特征选择的微表情识别算法。首先,利用TVL1光流算法计算水平和垂直光流运动图,用以表征面部运动。随后,利用视觉Transformer网络编码微表情发生时面部运动单元间的运动依赖关系,为了进一步提升特征表达能力,本文设计了特征选择融合模块(Feature Selection Fusion Module,FSFM)以实现微表情关键的局部信息的有效获取,并引入空间一致性注意力模块(Spatial Consistency Attention Module,SCAM)以确保不同运动特征在空间分布上的一致性。此外,本文提出的交叉注意力融合模块(Cross Attention Fusion Module,CAFM)能够增强微表情语义信息的表征能力。与现有方法相比,本文所提出的算法在三个权威的微表情数据库上微表情识别任务中表现出显著的准确率提升,进一步验证了该方法的有效性与优越性。

摘要：结合绳驱动和刚性并联机构二者的优点,采用过约束并联机构的构造方法,提出了一种2自由度绳驱动4-SPS/U刚柔并联式躯干关节机构。该躯干关节机构可以使6足移动机器人灵活地实现行走、水中推进、攀爬以及滚动等多种运动模式。利用螺旋理论计算了绳驱动4-SPS/U刚柔并联式躯干关节机构的自由度;结合封闭矢量方法和特征结构配置解耦法构建了该机构的运动学逆解模型,推导出该机构的速度和加速度模型,并通过雅克比矩阵分析了机构奇异性。通过理论数值方法计算出该躯干关节机构的位移、速度和加速度理论仿真数据,将理论仿真数据与Adams软件仿真数据进行对比,从而验证了理论模型的正确性。

摘要：***和McC lellan最早得到了有关复数域Chebyshev逼近的复交错点组定理,并提出了以此定理为基础的复Remez算法用于复FIR数字滤波器的Chebyshev设计.本文首先给出并证明了复交错点组定理在带不等式约束条件下的扩展定理,之后,根据此扩展定理中对最优解极值频率点特性的描述,提出了一种有效的算法来解决带幅值不等式约束的复FIR数字滤波器的Chebyshev设计问题.这一新算法中还结合了复Remez算法及赖晓平提出的迭代Remez算法,并且如果问题的解存在则保证收敛到此解.作者把上述算法做成了MATLAB语言程序,并进行了大量的实例设计实验,仿真结果表明此算法有效而可靠.

摘要：设计了一种能自适应吸附不同直径管道的非接触变磁隙式攀爬机器人。采用矢量磁位法和有限元法建立了吸附机构的磁场分布模型和磁吸附力模型。基于空间力系统的平衡方程建立了机器人的力学模型,得出爬壁机器人需要的最小磁吸附力。基于磁场和磁吸附力的理论模型与Maxwell仿真,通过离散组合法得到了最优磁铁宽度和磁吸附力。通过不同磁场和磁吸附力的对比计算,在最优磁铁宽度为80 mm时,得出近似圆弧机构单位体积的磁吸附力为0.0078 N/mm3,大于矩形磁铁单位体积的磁吸附力0.0047 N/mm3,它产生的磁吸附力满足单个机构所需的最小磁吸附力2100 N的负载要求。最后,通过实验获得了磁吸附机构的磁吸附力特性,证明了磁吸附机构优化设计的可行性。

摘要：对赋权图上经典优化问题的DNA计算方法进行探讨,改进原有DNA计算模型中的权值编码方法,提出一些新的DNA编码方法及DNA算法.具体地说,通过设计赋权无向图的相对长度图给出了旅行商问题的一种相对长度DNA编码方法及DNA算法,通过设计赋权无向图的广义边图给出了中国邮递员问题的一种广义边图DNA编码方法及DNA算法,通过选取DNA序列的最佳逆补比对给出了最小生成树问题的一种基于逆补比对的DNA编码方法及DNA算法,通过设计从顶点覆盖问题到Hamilton回路问题的一种改进多项式变换给出了顶点覆盖问题的一种基于多项式变换的DNA编码方法及DNA算法.所设计的DNA计算方法提高了DNA计算中表示数值和处理数值的能力.

摘要：为了减少海上集装箱货物运输中风浪造成的损坏,提出刚柔混合驱动主动式波浪补偿并联机构.基于刚柔混合并联机构的动定平台的矩阵旋转原理和几何封闭法建立位置逆解数学模型;利用空间几何原理构建机构位置正解数学模型;利用求导法则对位置逆解进行求导,建立速度雅可比矩阵与加速度的二阶影响矩阵;基于绳子是柔性变形体推导出系统刚度矩阵,探究影响系统刚度的因素和增加系统刚度的原则.利用数值模拟仿真对运动学和系统刚度进行验证,结果表明位置正逆解的输入输出误差不超过实际误差的2.25%;发现理论仿真曲线和样机仿真曲线较吻合,误差不超过7.4%,验证了运动学模型的正确性;根据刚度矩阵发现刚度影响因素对系统刚度的影响规律.通过对绳驱动刚柔混合驱动波浪补偿并联机构的实验验证,发现该机构的补偿效果均高于90%.证明研究结果为刚柔混合主动式波浪补偿并联机构的运动和机构设计提供了理论支持.

摘要：为解决当前Z-pin植入设备植入效率低、Z-pin易折断或打滑等问题,并推动Z-pin增强技术高效地应用于民用和国防事业,开发了基于组合凸轮的高效高精度Z-pin预植入机。首先,根据航空矩形类复合材料层合构件的预植入工艺技术要求,分析了预植入机的功能需求。其次,提出了先"剪切"后"植入"组合凸轮式预植入机的机构运动方案。采用解析法设计了预植入机的凸轮机构,计算了凸轮机构的理论轮廓曲线。然后,构建了含有间隙凸轮机构的弹性动力学模型,优化了组合凸轮的转速,进行了组合凸轮的虚拟样机运动仿真。最后,设计制造了实验样机,通过植入实验验证了组合凸轮设计的正确性和合理性,并根据实验中出现的问题优化了植入运动方案。实验结果表明,该方案使Z-pin植入效率得到大幅提高,以植入间距3mm×3mm为例,其效率能够达到5 080mm2/min,植入成功率控制在99%以上,植入间距、植入深度和纤维长度等参数的精度均控制在±0.01mm以内。预植入机操作方便,人机界面友好,长时间工作平稳,无Z-pin折断等问题出现,能满足当前对Z-pin植入设备植入效率、植入精度的要求。

摘要：通过卷积运算提取白矮主序双星的光谱特征是提高识别精度的有效手段。通过设计一维卷积神经网络,以判别学习的方式从大量混合光谱中拟合出具有稳定分布的12个卷积核,有效提取白矮主序双星的卷积特征。通过引入相对松弛的光谱类别先验分布,提出反贝叶斯学习策略以解决由于光谱抽样有偏带来的问题,显著提高识别精度。通过比较光谱在不同信噪比下的交叉熵测试误差,分析卷积特征的提取过程对光谱信噪比的鲁棒性。实验发现,基于反贝叶斯学习策略的一维卷积神经网络对白矮主序双星的识别准确率达到99.0(±0.3),超过了经典的PCA+SVM模型。卷积特征谱的池化过程以降低光谱分辨率的形式缓解了光谱噪声对识别精度的影响。当信噪比小于3时,必须通过增加模型在光谱上的迭代次数以形成稳定的卷积核;当信噪比介于3与6之间时,光谱卷积特征较为稳定;当信噪比大于6时,光谱卷积特征的稳定性显著上升,信噪比对于模型识别精度带来的影响可以忽略。

摘要：为实现机器人的小型化并增强其环境适应性,基于青蛙推进方式和软体材料的优势,设计出一种以介电弹性体为执行器的蛙型仿生软体机器人。根据材料拉伸特性,确定制作工艺并对执行器进行有限元仿真;对机器人进行腿部运动轨迹规划和真实水下试验;结合游泳时的各种运动参数,构建推进效率模型,确定最优的效率运动参数。试验结果表明:该机器人在频率2 Hz、电压5 kV供电时,最大游泳速度高达132 mm/s;与两栖动物的无因次模型参数对比发现,软体机器人的运动特性接近真实生物,具有良好的运动能力。

摘要：针对目前主流的模型在视频合成过程中随机性强,缺乏合成复杂场景、多样运动视频的能力的问题,提出基于多条件生成对抗网络的文本生成视频方法,包括文本处理模块、位姿建模与转换模块、视频帧生成与优化模块.文本处理模块将传统生成方法(检索与监督学习方法)与生成模型相结合建立动作检索数据库,提高生成过程的可控性;位姿建模与转换模块实现对位姿信息的提取及三维建模;视频帧生成与优化模块利用多条件生成对抗网络进行视频帧的合成与优化.在iPER,DeepFashion等公开数据集上,采用IS,SSIM,PSNR等指标进行评价的实验结果表明,与现有模型相比,所提方法生成视频的语义一致性及视频质量均具有优势.相较于目前主流的姿势转换模型MonkeyNet,在iPER数据集上的SSIM值提升了16.8%,IS提升了22.7%,PSNR值提升了27.1%.在评价姿势转换方面,在基线数据集DeepFashion进行比较,FreID值提升了26.7%.