摘要：为了满足夹层板结构轻质及隔声性能优化需求,提出了一种基于线性材料插值模型的三场浮动投影动力学拓扑优化方法,进行夹层板结构声振耦合拓扑优化设计。首先,结合混合位移/声压(u/p)有限元格式和线性材料插值模型,解决多场耦合界面依赖性问题和低密度区域局部模态问题;其次,面向三维轻质夹层板结构声振耦合特性,建立以隔声性能最大化为目标,轻量化体积分数为约束的优化范式;第三,依托阻抗管隔声性能试验场景,对三维夹层板结构有限元数值模型进行拓扑优化设计,并结合阻抗管试验验证方法的准确性和有效性;最后,将所得优化构型与常见夹层板构型的隔声性能进行对比。研究结果表明:采用所提方法可获得性能优越的新颖拓扑构型,1100~1300 Hz优化目标频段对应的优化目标隔声性能即传声损失总值从197.62 dB提升到205.09 dB,且数值仿真结果与试验结果吻合良好。在结构同等质量下,优化目标频段拓扑构型的隔声量性能优于常见开孔/闭孔矩形蜂窝状、蜘蛛网状夹层板结构的隔声量性能。

摘要：针对目前苗族服饰中苗绣纹样设计只探讨其文化内涵而忽略自身的美学价值,且苗绣纹样的布局设计存在模糊性的问题,提出一种基于可拓语义和美度计算的苗族服饰纹样设计方法。通过提取苗族服饰中最具代表性的苗绣纹样的文化美学特征,构建可拓语义表征模型;并运用可拓变换获取纹样设计元素集;构建以平衡度、对称度、节奏度和整体度为主的美度指标体系,运用综合美度计算公式得到美度值最高的纹样布局样本,以此指导苗绣纹样设计元素的布局设计,最终得到新的纹样图案,以此研究黔东南苗族服饰纹样在现代服饰品设计中运用的可行性,为苗族服饰纹样的保护与传承以及创新设计提出新的发展方向。

摘要：针对在动态场景下视觉同步定位与建图(SLAM)鲁棒性差、定位与建图精度易受动态物体干扰的问题,设计一种基于改进DeepLabv3plus与多视图几何的语义视觉SLAM算法。以语义分割网络DeepLabv3plus为基础,采用轻量级卷积网络MobileNetV2进行特征提取,并使用深度可分离卷积代替空洞空间金字塔池化模块中的标准卷积,同时引入注意力机制,提出改进的语义分割网络DeepLabv3plus。将改进后的语义分割网络DeepLabv3plus与多视图几何结合,提出动态点检测方法,以提高视觉SLAM在动态场景下的鲁棒性。在此基础上,构建包含语义信息和几何信息的三维语义静态地图。在TUM数据集上的实验结果表明,与ORB-SLAM2相比,该算法在高动态序列下的绝对轨迹误差的均方根误差值和标准差(SD)值最高分别提升98%和97%。

摘要：针对当前无人机飞行数据异常检测方法中参数选择依赖专家知识的积累,异常检测类型单一的问题,提出了一种基于参数选择和数据重构的异常检测方法。首先,利用Spearman挖掘参数间的相关性,以去除冗余参数,完成飞行参数选择,减少对专家知识的依赖。其次设计了AE-LSTM模型,以无监督方式对选定参数进行重构,实现多类型异常数据检测。最后考虑到随机噪声的影响,引入了滤波器对残差进行平滑。利用真实无人机飞行数据进行验证,结果显示所提方法对三种异常类型检测的真阳率分别为98.04%、97.80%、98.00%,优于单类支持向量机、长短期记忆网络和自编码器,验证了所提方法对不同异常类型检测具有良好的鲁棒性和泛化能力。

摘要：茶叶揉捻压力是影响茶叶揉捻品质的重要因素,对茶叶揉捻压力开展实时检测,是实现茶叶自动化加工的关键。在分析揉捻加压相关部件的受力情况与揉捻作用区域的分布基础上,运用SW-DAMS耦合仿真方法分析不同揉捻压力检测方法对应的感知传感器接触力学特性与作用力变化情况,对比优化出揉捻压力最佳检测点位于揉盖上端。确定压力传感器结构及量程,设计揉捻压力检测装置,完成压力校准及检测试验。结果表明:揉捻标准转速为45 r/min时,选用的环形压力感知传感器内部直径为32 mm、高度为20 mm,连接法兰高度为40 mm,压力输出精度达到0.1%,无超调现象;样机的生产率为65 kg/h,碎茶率为1%,动态压力数值随揉捻过程在3~35 N之间实时变化,能够满足自动化茶叶生产线对揉捻压力的检测要求。

摘要：分析用户对于苗绣产品体验过程的感官需求,提出基于用户多维感官需求的苗绣产品可拓设计方法,重塑苗绣产品新体验。从用户的感官体验需求的角度出发,从视觉、触觉、嗅觉、心觉多个维度进行分析,剖析用户在多维度感官体验上对苗绣产品的需求意象,明确用户需求意象与设计因子匹配关系,运用可拓设计相关理论把苗绣产品设计因子进行重构。通过理论和实践为苗绣产品创新设计提供参考。用户多维感官需求分析优化了设计师进行设计时对用户需求分析的准确度,同时能够让用户在与苗绣的互动过程中获得全新的产品体验。

摘要：针对非结构化场景(工地、矿场)缺少特殊目标的通用数据集、复杂特征难以准确提取以及计算复杂度高的问题,构建了一个面向非结构场景的特殊目标检测数据集,并提一种轻量化目标检测模型YOLO-PT,以极低的计算量达到了较高的检测精度。通过构建分部特征计算(partial feature calculation, PFC)模型减少特征冗余信息的计算,并引入了多头自注意力机制来增强复杂特征的提取精度,同时设计多通道金字塔结构对多尺度特征进行渐进式融合,提高复杂对象的识别精度。最后在非结构场景进行实验验证,结果表明,所提出方法仅在4.3×10^(6)的参数量下就达到了53%的准确率,在精度、参数量以及浮点运算量上均优于其他方法。

摘要：为客观有效地获取用户对产品的感性意象需求,将内隐测量技术引入意象提取过程,探求用户非主观意识下认知数据与产品意象间的关系,建立基于内隐联想测验、多模态内隐测量(眼—脑融合)相结合的无意识多模态内隐测量意象提取模型。以标志性实验样本为模型构建的实验样本,进行认知实验;对无意识认知过程中各内隐主数据进行归一化和拟合化处理;建立基于关系分析法和图像分析法的内隐主数据关联函数;将数值加权融合,构建基于无意识多模态内隐测量的意象提取模型。以案例的非标志性样本再次验证了意象提取模型的有效性。结果表明,所提出的无意识多模态内隐测量方法,可直观地表达出各内隐测量数据的关联性;标志性样本在模型构建过程中的使用,可减少模型构建过程的主观性因素;意象提取结果与意象主观评估结果具有一致性和相关性。模型构建过程可为产品意象客观的决策模型提供新的思路,为设计师解读用户对产品的意象认知提供更客观的途径。

摘要：为了解决以往汽车造型设计要素提取过程存在的模糊性、复杂性、主观性等问题,本研究使用可拓综合评价对汽车前脸关键设计要素进行感性提取。首先,从用户对汽车前脸的感性认知信息出发,以感性工学为基础,使用推论式感性工学建立感性评价指标体系。其次通过模糊层次分析法和熵权法求出各感性指标的主、客观权重,得到综合权重后,接着运用可拓理论针对各感性指标对汽车前脸设计要素进行重要度评价。最终,根据各指标权重及设计要素评价结果综合确定影响汽车前脸设计要素的重要程度等级。本研究方法过程简洁,逻辑清晰,不仅增强了提取汽车前脸关键设计要素的客观科学性,也为其他产品关键设计要素的提取提供有效参考。

摘要：为准确获取用户对色彩感性的评价信息,提高汽车内饰设计的成功率与效率,引入脑电技术,在解析用户的内隐感性信息基础上,对汽车内饰色彩样本进行感性评价研究。首先收集与汽车内饰色彩相关的形容词汇,通过聚类分析获得代表性意象词汇。其次由汽车内饰图片归纳出内饰代表性色相及其空间布局,两两组合形成新内饰色彩样本。接着,内饰色彩样本与代表性词汇建立基于脑电的感性认知实验,并实施感性评价实验。然后,将收集的原始脑电数据与行为数据进行异常值剔除与正向归一化处理,获取标准化数据。最后基于标准化数据应用熵权TOPSIS法,为不同指标进行赋权,并计算样本与意象之间的相对贴近度,得出不同意象下的最佳色彩样本排序。排序结果经专家小组讨论证明客观指标筛选出的方案具有有效性,可作为汽车内饰色彩设计的设计参考。