摘要：为了解决表面贴装工程制造过程质量溯源中存在产品质量与制造过程中人、机、物关系不能建立有效的联系所导致的溯源过程困难、复杂等问题,通过建立SMT电子履历并在此基础上提出了一种基于统计的表贴产品质量溯源方法,首先对表面贴装整个制造过程中的实体对象划分为人、机、物。再以此构建表贴产品制造过程的电子履历,并基于电子履历系统将人、机、物之间的关系与其对应的加工过程进行有效地融合,最后对某企业的表贴产品制造过程进行质量溯源验证,实验结果表明:该溯源方法对表贴产品的质量管理、提高良率有较好的效果,一定程度上促进电子行业的质量管理问题。

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。

摘要：针对现有的数控机床造型美度评价方法存在主观性、不确定性和随机性等缺点,研究了数控机床美学评价过程,提出一种基于改进CRITIC-TOPSIS和计算美学的数控机床形态评价方法。该方法首先依据数控机床的形态特征和计算美学理论建立美度指标评价体系,然后使用改进的CRITIC法确定各项指标的权重,提高评价结果的客观性和准确性,再采用TOPSIS法计算出数控机床样本的综合评价值并排序。最后,通过现有美度评价方法进行实验对比,验证方法的可行性。结果表明,基于改进CRITIC-TOPSIS和计算美学的评价模型可以较准确地对数控机床形态美度进行客观定量评价,为数控机床形态美度评价提供了一种新的评价方法。

摘要：以可充电三元体系动力电池为研究对象,对电池单体的散热性能进行数值模拟研究。通过研究传统的电池冷板冷却方式,设计提出电池单体间两种流道设计方案,通过对比A型和B型两种流道机构冷板,分析选定B型流道结构,并对冷板流道入口位置、冷却液流速和流道宽度进行了研究,发现50%乙二醇在入口流量为4g/s时从正极测流入电池温度更加均匀,散热效果好且能耗低,并发现在流道宽度对冷板散热效果影响甚微,综合考虑电池冷却系统质量和体积最终选择流道宽度为5mm。最后对冷板流道进行了优化,压降降低11.4%。仿真结果将为基于小通道冷板的电池热管理系统的设计提供参考。

摘要：针对文化产品的造型设计,将与产品造型相关的设计元素细分为功能、行为、文化、情感和构造法五个方面,结合基于案例的设计(case-based design,CBD)技术、遗传算法以及形状文法知识,建立文化创意产品设计概念原型系统并对文化创意产品进行引导设计。提出产品造型相关设计元素多目标优化模型,对用户需求进行匹配操作。提出文化产品造型设计方法模型,结合产品基因树交叉操作与形状文法知识,将现代类产品与文化器物类产品的设计元素进行交叉重组。通过对产品造型相关设计元素进行深入研究,并在文化创意产品设计概念原型系统中融入基于案例的设计技术、遗传算法和形状文法的知识,辅助设计师对文化产品进行创意设计。以小音箱为例,验证了该方法的可行性,为文化产品设计提供了一种有效方法。

摘要：为满足自动紧急制动功能仿真测试的复杂验证需求,解决海量测试场景无法进行全覆盖的遍历式测试问题。通过设计面向自动紧急制动(AEB)功能的环境本体生成测试用例,本体自动转换生成组合测试的输入模型,再使用组合测试生成测试用例,获得的抽象测试用例用于生成具体的测试场景。上述场景为验证AEB功能的仿真测试提供了基础。仿真结果表明,生成的测试场景能够满足AEB功能测试要求,检测到AEB功能关键场景,且相比于遍历式测试,能够提高测试效率。

摘要：为了在设计过程中改进人机操作系统,降低使用者工作肌肉骨骼损伤(MSD)风险,在MSD研究基础上结合质量功能展开(QFD)、人体负担分析以及层次分析法等理论,提出基于QFD/MSD的机床模块人机优化方法研究。该方法运用层次分析法引导调研数据形成需求矩阵,通过计算机辅助人机工程学以及场景分析,产生人体部位与工程模块之间的关联矩阵,借助质量屋工具结合各个评价矩阵输出工程特征矩阵,完成对产品各个工程模块的重要度评估,并将该评估数据运用到决策过程中。最后,结合某机床人机系统设计实例,开展人体负担优化方法的应用研究,为同类产品设计提供了参考。

摘要：为了提高YOLO识别较小目标的能力,解决其在特征提取过程中的信息丢失问题,提出改进的YOLO特征提取算法.将目标检测方法 DPM与R-FCN融入到YOLO中,设计一种改进的神经网络结构,包含一个全连接层以及先池化再卷积的特征提取模式以减少特征信息的丢失.然后,设计基于RPN的滑动窗口合并算法,进而形成基于改进YOLO的特征提取算法.搭建服务机器人情境检测平台,给出服务机器人情境检测的总体工作流程.设计家居环境下的六类情境,建立训练数据集、验证数据集和4类测试数据集.测试分析训练步骤与预测概率估计值、学习率与识别准确性之间的关系,找出了适合所提出算法的训练步骤与学习率的经验值.测试结果表明:所提出的算法隐私情境检测准确率为94.48%,有较强的识别鲁棒性.最后,与YOLO算法的比较结果表明,本文算法在识别准确率方面优于YOLO算法.

摘要：自然语言理解作为医疗对话中的关键组成部分,包含意图识别和槽位填充两个重要的子任务。为建立意图和槽位的相互促进关系,实现语义层次上的建模,提出了基于意图—槽位注意机制的医疗咨询意图理解与实体抽取算法。首先,收集医疗信息网站上用户的医疗健康提问文本,基于医学知识归纳总结了24类医疗意图和5种槽位,构建了中文医疗健康咨询数据集(CMISD-UQS);然后,引入槽位选通机制来建模意图和槽位向量之间的显式关系,设计了意图—槽位注意机制层,构建了意图上下文信息以意图标签向量方式嵌入到槽位的方式。在公共数据集ATIS和SNIPS上与八种代表性算法的对比实验结果表明,所提算法优于所比较的八种算法;在CMISD-UQS数据集上的测试结果表明,所提算法的医疗意图识别准确率、语义槽填充F1值、句子级语义框架准确率分别为78.1%、94.9%和73.2%,均优于其他对比算法。

摘要：结合数字孪生和知识图谱技术,对自动色环机设计知识图谱进行研究。首先,进行了基于数字孪生的虚拟设计与本体建模;其次,建立了基于数字孪生和知识图谱的自动色环机设计框架,包含初本体建模、知识抽取、知识融合与知识推理;最后,结合强化算法和蚁群算法,建立了知识推理算法框架模型,将蚁群算法中的信息素作为策略网络进行实体间的路径选择,并对蚁群算法中的信息素更新进行了改进与比较,最终训练得到了预期结果。