摘要：红外成像技术通过捕捉目标热辐射特征进行成像,能实现复杂道路场景下的目标监测和道路冗杂信息滤除。针对红外行人和车辆目标检测模型参数量大、依赖高性能GPU资源和检测速度慢等问题,提出了一种注意力引导的多尺度红外行人车辆实时检测模型。首先,为精确匹配校准红外行人和车辆目标尺度与锚框尺寸,利用K-Means++算法对红外行人和车辆目标尺度进行先验框预置参数重聚类生成,并设计128×128精细尺度检测层;其次,设计注意力引导广域特征提取模块增强模型特征提取能力和空间及通道信息聚焦能力;随后,构建跨空间感知模块引入空间信息感知,强化不同尺度空间下的目标的特征表达能力;最后,针对资源受限设备,通过4倍通道剪枝方法降低模型参数量,增强移动端算法部署适应性。实验结果表明:所提IRDet算法与基准方法相比,模型平均检测精度提升4.3%,达到87.4%,模型权重值压缩60.4%,降至5.7 MB。

摘要：初烤烟叶等级的快速准确检测对开发烟叶智能分级设备以促进农产品精细化管理有着重要意义。针对相似度较高但等级不同的初烤烟叶难以区分的问题,本文提出多感受野特征自适应融合及动态损失调整的初烤烟叶等级检测网络(Flue-cured Tobacco Leaf Grade Detection Network,FTGDNet)。首先,FTGDNet采用CSPNet作为特征提取主干网络,采用GhostNet作为辅助特征提取网络以增强模型的特征提取能力;其次,在主干网络末端嵌入显式视觉中心瓶颈模块(Explicit Visual Center Bottleneck module,EVCB)以实现全局特征信息与局部细节特征信息融合;然后,构建多感受野特征自适应融合模块(Multi-Receptive Field Feature Adaptive Fusion module,MRFA_d),利用注意力特征融合机制(Attention Feature Fusion,AFF)将不同感受野特征图进行自适应加权融合,在增强模型局部感受野的同时突出有效通道信息;最后,设计了一种新的定位损失函数(More Complete IoU Loss,MCIoU_Loss),结合预测框与真实框面积损失以解决在回归定位过程中二者宽高比相等且中心点重合时CIoU_Loss性能退化导致定位精度下降问题,此外,引入矩形相似度衰减系数在训练过程中对真实框与预测框的相似度判别项进行动态调整,加快模型拟合。实验结果表明,FTGDNet对十个等级的初烤烟叶的验证精度达到90.0%,测试精度达到87.4%,且推理时间仅为12.6 ms。相较于多种先进目标检测算法,FTGDNet具有更高的检测精度和更快的检测速度,可为高精度初烤烟叶等级检测提供关键技术支撑。

摘要：为了解决现阶段的印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)缺陷检测方法没有同时关注缺陷的细节信息以及全局信息,跨像素卷积或池化的降采样操作更是造成了PCB表面缺陷全局信息与细节信息的丢失。虽然部分方法使用注意力进行层内信息的关注,但是对普通卷积提取特征后造成的权重偏差问题缺乏关注的问题。本文提出了PCB表面缺陷检测网络(PCB defect detection Network,PCBNet),该方法通过设计膨胀挤压卷积(Dilation and extrusion Convolution,DeConv)提取PCB表面缺陷全局信息与细节信息,使用空间向通道集中卷积(Spatial to Passage Directed Focused Con⁃volution,SPD-Conv)进行降采样以减少信息丢失,设计细微特征增强模块(Subtle Feature Enhancement Module,SFEM)调节PCB表面缺陷特征的层内关系以及减少权重偏差的同时增强算法对细微特征的感知能力。在现场采集的PCB表面焊接缺陷数据集以及PCB Defect-Augmented数据集上与多种先进方法进行的对比的实验结果表明,PCBNet不仅在PCB表面焊接缺陷数据集上能够以每秒83帧的速度进行准确识别,还在PCB Defect-Augmented数据集上取得了COCO数据集评价指标mAP0.5的最佳精度。表明本文的方法拥有可部署在嵌入式设备上运行的潜力。

摘要：本文针对绿色分布式可重入作业车间调度问题(GDRJSSP),提出一种融入概率学习的混合差分进化算法(HDE PL),以实现最大完工时间和总能耗最小.根据GDRJSSP的问题特点,设计编码和解码规则,并采用差分进化算法执行全局搜索来发现优质解区域.为能更明确地引导全局搜索方向,设计基于贝叶斯网络结构的多维概率模型合理学习和积累优质解(即当前种群中的较优解)的模式信息.结合问题解的结构特征,提出基于关键路径的4种邻域结构来构造局部搜索,并设计基于非关键路径的节能策略来提升算法获取低能耗非劣解的能力.仿真实验和算法对比验证了HDE PL可有效求解GDRJSSP.

摘要：内齿式回转支承兼有滚动轴承的回转支承特点和齿轮啮合传动特点,在联合载荷作用下其动态性能的影响因素众多,容易出现轮齿磨损或断齿、套圈滚道磨损和运行精度变差等问题。综合考虑钢球与内外套圈滚道、保持架兜孔的动态接触作用及内齿圈轮齿间的啮合传动作用,建立了内齿式回转支承参数化多体接触动力学模型。分析了沟道曲率半径、保持架兜孔孔径、初始接触角和轮齿变位系数等关键设计参数对回转支承齿轮啮合力、1号钢球与N1滚道的接触力、内齿圈质心轴向和径向振动位移的影响规律。在此基础上,采用试验设计(design of experiment,DOE)方法,对内齿式回转支承的关键设计参数进行全因子试验设计及计算,获得了多参数影响下回转支承的动态性能。结合线性加权法,运用统一量纲法和权系数法构造新的多目标优化函数,提出了回转支承动态性能的多变量多目标优化设计方法,得到回转支承的轮齿啮合力下降了49.27%,1号钢球与N1滚道的接触力下降了29.6%,内齿圈质心轴向振动位移减小了5.41%,内齿圈质心径向位移减小了15.88%,回转支承的性能得到了优化。研究结果为回转支承的动态设计提供了参考。

摘要：针对当前实际运输中广泛存在的绿色多舱车辆路径问题(GMCVRP),文章提出一种双重信息引导的蚁群优化算法(DIACO)进行求解.首先,在DIACO的全局搜索阶段,重新构建传统蚁群优化算法(TACO)中的信息素浓度矩阵(PCM),使其同时包含客户块信息和客户序列信息,即建立具有双重信息的PCM(DIPCM),从而更全面学习和累积优质解的信息;采用3种启发式方法生成较高质量个体,用于初始化DIPCM,可快速引导算法朝向解空间中优质区域进行搜索.其次,在DIACO的局部搜索阶段,设计结合自适应策略的多种变邻域操作,用于对解空间的优质区域执行深入搜索.再次,提出信息素浓度平衡机制,以防止搜索陷入停滞.最后,使用不同规模的算例进行仿真测试和算法对比,结果验证了DIACO是求解GMCVRP的有效算法.

摘要：具有工艺约束的多阶耦合集成调度问题(MCISP_PC)普遍存在于现有混合生产制造企业中。针对加工-运输-装配3个阶段,结合多阶耦合性特征,提出结合规则启发式的混合分布估计算法(HEDA_RH)求解以最小化最大完工时间为优化目标的MCISP_PC。在充分挖掘问题耦合约束层级性和时序性基础上,采用只针对加工阶段的编码方式,并对各阶段分别提出两种规则,通过实验确定较优规则组以完成解码。在HEDA_RH中,结合个体中出现的同型聚集块和异形聚集块两种块结构特征,从全局角度设计概率模型更新机制和两种采样方式,较好地引导搜索方向以提高求解效率;从局部角度设计矩阵立方学习模型,通过积累6种启发式搜索操作优质信息,自适应地选择调整搜索深度及规则执行策略以改进解的质量。最后,通过仿真对比实验验证了HEDA_RH求解MCISP_PC的有效性。

摘要：目前汽车队列控制研究中对车辆轮胎力附着极限操纵工况考虑较少,相应的队列控制策略可能无法满足低附着、高速近距跟驰等极限工况下队列的安全稳定行驶。因此,针对探讨较多且应用前景较好的协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control, CACC)汽车队列,研究轮胎力附着极限操纵工况下的CACC队列系统的非线性动力学特性,旨在为极限操纵工况下CACC汽车队列的控制策略设计提供理论依据。考虑轮胎力的非线性饱和特性,建立了队列-个体车辆一体化非线性动力学系统,基于控制增益参数空间分析研究了极限工况下队列的平衡点稳定性和头-尾弦稳定性特性。结果表明:极限工况下队列稳定性增益参数设计范围非常有限,在自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control, ACC)队列的基础上增加对领航车的跟驰控制后变为CACC队列,会导致平衡点稳定性增益参数设计范围变小,但是可以大大增加头-尾弦稳定性的增益参数设计范围;极限工况下弦稳定性比平衡点稳定性的要求更为苛刻,弦稳定性的增益参数空间要显著小于平衡点稳定性的参数空间;与ACC队列相比,CACC队列对极限工况下车速、路面附着等变化在保持队列稳定性方面体现出了更强的适应能力和抗扰能力,具有显著优势。

摘要：针对刮研表面微观特性和功能机理研究中缺少表面形貌量化表征方法的问题,采用3D-motif法对刮研表面形貌进行表征。使用LI-3型接触式三维表面形貌测量仪对刮研表面进行测量,并利用三维点云数据生成刮研表面的二维灰度图像。然后,根据3D-motif法中集水盆地的定义,采用分水岭算法对刮研表面的灰度图像进行motif分割与合并。以不同精度等级的刮研表面的整体纹理区域motif分割结果为对象,定义了特征显著度并提取计算了刮研表面在2种不同面积尺度(25 mm^(2)和0.25 mm^(2))上的深度、面积、方向角、各向异性率、扁平系数和特征显著度等6项motif参数。结合部分motif参数的分布情况和motif数量的变化趋势,从形貌特征的尺寸和形态两个方面对刮研表面进行了表征和分析,实现了以较少参数完整表征刮研表面的三维形貌。研究结果可为后续刮研表面微观特性的深入分析提供理论基础。

摘要：Delta并联机器人具有速度快、结构简单、承载力强等优点,在钵苗移栽、产品分拣与包装中应用广泛。针对目前Delta并联机器人各结构参数对运动学性能的影响及系统性结构参数优化设计缺乏完整理论体系的问题,本文分析可达工作空间雅可比矩阵条件数分布规律、结构参数约束关系、运动学性能随结构参数的变化规律及相关性,获得条件数分布特性和失真约束条件,在此基础上得出动静平台半径差和主动臂长度增加和从动杆长度减小能够使得机构性能较优。给定设计工作空间,对原结构进行参数优化设计,通过建立包络惩罚函数,采用多元非线性拟合与线性加权组合法得到运动学性能评价函数,结合条件数分布特性和失真约束条件建立优化模型,利用遗传算法进行优化。相较于优化前,优化后可达工作空间体积减小14.26%,设计工作空间的全局条件数均值和全局条件数标准差分别减小31.20%和11.78%,且设计工作空间各截面条件数分布规律验证了条件数分布特性的可靠性。