基于GA-BP对叶片点云数据修补及逆向建模

为了获得某型号发动机叶片的三维建模及其相关数据,给逆向设计提供一些零件的三维建模尺寸。由于获得建模的三维点云数据时必然会产生孔洞,文中使用基于Genetic Algorithm(基因遗传算法)优化的Back Propagation(反向传播)神经网络(又称GA-BP神经网络)作为一个回归预测算法,来对产生的散乱点云孔洞加以修复和点云处理,最后再通过Geomagic Wrap对某型号发动机叶片进行逆向建模。通过对比BP神经网络可知,GA-BP修补孔洞的误差明显降低,满足对三维模型精度较高的要求,可应用于逆向工程。

基于改进LM算法的冗余机器人运动学参数标定

机器人的定位精度是衡量机器人性能的重要指标,相较于重复定位精度可以从几何参数上提高几何参数,绝对定位精度还需对非几何参数进行校准。对于冗余自由度机器人,非几何参数求解更为复杂。在分析了LM算法的基础上,提出了一种基于改进LM算法的冗余机器人标定算法。首先,通过混合五参数MD-H方法建立机器人正运动学模型,采用速度级雅可比矩阵求解机器人运动学参数。实验过程中,采用深度相机对机器人末端位置进行测量。采用改进LM算法,根据测量结果对运动学参数进行校准。在改进LM算法中,通过变初始步长提高算法的适应性,并动态更新阻尼因子提高了收敛速度。改进后Quick-LM算法相较传统LM算法收敛速度提高46.7%,使机器人最大误差降低了9.18 mm,证明了改进后算法的有效性和实用性。

面向合同信息抽取的动态多任务学习方法

对于合同文本中要素和条款两类信息的准确提取,可以有效提升合同的审查效率,为贸易各方提供便利化服务.然而当前的合同信息抽取方法一般训练单任务模型对要素和条款分别进行抽取,并没有深挖合同文本的特征,忽略了不同任务间的关联性.因此,采用深度神经网络结构对要素抽取和条款抽取两个任务间的相关性进行研究,并提出多任务学习方法.所提方法首先将上述两种任务进行融合,构建一种应用于合同信息抽取的基本多任务学习模型;然后对其进行优化,利用Attention机制进一步挖掘其相关性,形成基于Attention机制的动态多任务学习模型;最后针对篇章级合同文本中复杂的语义环境,在前两者的基础上提出一种融合词汇知识的动态多任务学习模型.实验结果表明,所提方法可以充分捕捉任务间的共享特征,不仅取得了比单任务模型更好的信息抽取结果,而且能够有效解决合同文本中要素与条款间实体嵌套的问题,实现合同要素与条款的信息联合抽取.此外,为了验证该方法的鲁棒性,在多个领域的公开数据集上进行实验,结果表明该方法的效果均优于基线方法.

联合句法与位置信息的方面情感三元组抽取

为提高方面级情感三元组抽取任务的准确率,提出一种联合依存句法关系和位置偏移信息的抽取模型。在模型上下文编码中添加句法关系,结合图卷积网络捕获结构和结点属性信息,增强三元组要素之间的交互能力;在多任务学习部分加入相对位置偏移信息,充分挖掘方面-观点词对的关系,提高三元组要素抽取的精度。在4个基准英文数据集上的实验结果表明,该方法效果显著且优于其它基线模型。

面向买卖合同的词汇增强细粒度实体识别

对于合同文本中当事人信息、合同基本信息、合同条款等细粒度实体的正确提取,可以有效提升合同的审查效率,为智能合同管理赋能。然而现有的实体识别方法,难以解决合同文本中实体类型复杂和合同实体细化的问题。因此,该文提出一种新的基于词汇增强的细粒度实体识别模型BLBC-CFER,该方法通过对预训练语言模型提供的字级增强、字加词嵌入提供的词级增强以及词汇集合结构提供的词级增强进行融合并嵌入到模型输入中,然后采用深度神经网络获取最优标记序列。该文在自行构建的买卖合同细粒度实体语料集和两个不同领域的公开数据集上进行实验。实验结果表明,该方法不仅可以有效地完成合同文本的细粒度实体识别任务,而且具有较好的鲁棒性,效果优于基线模型。

基于人工蜂群算法的机器人运动学参数标定

为了提高机器人的绝对定位精度,针对经典的D-H模型,使用修正的MD-H模型来描述IRB 120型机器人的运动模型,避免了运动过程中出现的奇异现象。对末端位置测量采用的方法是单目视觉测量,由于传统的位置误差模型需要计算出机器人基坐标系和测量坐标系之间的转换矩阵,故采用距离误差模型,可消除坐标系转换所带来的误差。此外,针对最小二乘法容易陷入局部寻优、结果不稳定的问题,提出了人工蜂群算法(ABC)求解高维非线性方程组,对两种方法进行对比。结果表明,人工蜂群算法优于最小二乘法,且使机器人的距离误差精度提高了54.97%。

基于Fluent的高功率密度SEA热仿真设计与优化

在串联弹性执行器(SEA)的电动机长时间的工作状态下,线圈的电阻会发热的同时电流在铁芯里面产生涡流而发热,若不及时散发热量,则温度很快会超出使用范围损坏线圈的绝缘,从而导致电动机损坏,为了解决这一问题,对SEA进行水冷结构的设计。通过电动机温升计算以及Fluent热仿真分析确定出水道的形状、个数和最佳循环水速;同时用Workbench对SEA重要部件进行轻量化分析和设计,进而实现提高SEA功率密度目的,该设计可以满足实际应用。

基于改进RRT算法的冗余机械臂路径规划研究

针对RRT算法在机械臂路径规划的过程中无方向性,在无障碍物处产生过多无用节点的问题,采用目标偏置、双向分段搜索的策略对RRT算法进行改进,提出了具有导向性的双向分段搜索的改进RRT算法并应用于七自由度冗余机械臂的路径规划上,通过Matlab进行了三维环境路径规划仿真实验,并通过ROS平台进行冗余机械臂在简单环境与狭窄环境的避障仿真实验。实验结果表明,改进的RRT算法能够有效地减少路径的节点数量与搜索时间,并提高路径规划的成功率。

基于视觉传感的全方位车的定位和路径规划研究

为了避免传统制造业人力成本较高、低效率和低精度等缺点,对自主导航的全方位车进行了研究。主要介绍了对原有全方位车运动学模型的建立和系统的升级改造,利用深度相机和激光雷达等传感器在改进的SLAM框架下进行定位,同时在Matlab上对小车建立的地图进行路径规划的仿真。与原始算法相比,改进的算法提高了小车的效率,并为更高程度的自动化车间解决方案提供了选择。

基于mTOR/S6K1通路探究CXCR3对糖尿病肾病足细胞损伤、凋亡、自噬的影响

目的 探究趋化因子受体(CXCR)3对糖尿病肾病足细胞损伤、凋亡、自噬的影响及其作用机制。方法 将分化成熟的小鼠肾脏足细胞MPC-5分为对照组,模型组,si-NC组和si-CXCR3组,噻唑蓝(MTT)法检测各组细胞24 h、48 h和72 h细胞活力,流式细胞法检测各组细胞凋亡水平,Western印迹检测细胞凋亡关键蛋白B细胞淋巴瘤(Bcl)-2、Bcl-2相关X蛋白(Bax)、半胱天冬氨酸蛋白酶(Caspase)3表达水平,ELISA法检测各组细胞白细胞介素(IL)-1β、IL-6、IL-8,肿瘤坏死因子(TNF)-α水平,qPCR及Western印迹检测各组细胞自噬相关蛋白(beclin)1、人自噬相关蛋白(ATG)5及ATG7表达水平,同时检测哺乳动物雷帕霉素靶蛋白/蛋白核糖体S6蛋白激酶(mTOR/S6K1)信号通路关键蛋白的蛋白表达水平及其磷酸化修饰水平。结果 与对照组相比,模型组和si-NC组细胞增殖受到显著抑制,并且随着时间增加抑制能力增强,与模型组和si-NC组相比,si-CXCR3组细胞增殖显著提高(P<0.05);与对照组相比,模型组和si-NC组细胞凋亡均显著增加(P<0.05);与模型组和si-NC组相比,si-CXCR3组细胞凋亡显著降低(P<0.05)。与对照组相比,模型组和si-NC组细胞炎症因子IL-1β、IL-6、IL-8及TNF-α释放显著增加(P<0.05);与模型组和si-NC组相比,si-CXCR3组细胞炎症因子IL-1β、IL-6、IL-8及TNF-α显著降低,但仍高于对照组(P<0.05)。与对照组相比,模型组和si-NC组细胞自噬相关蛋白Beclin1、ATG5及ATG7表达水平显著降低,而与模型组和si-NC组相比,si-CXCR3组显著升高(P<0.05);与对照组相比,模型组和si-NC组细胞mTOR、S6K1蛋白表达水平显著升高,其磷酸化修饰也相应增加,而与模型组和si-NC组相比,si-CXCR3组细胞mTOR,S6K1蛋白表达水平显著降低,磷酸化修饰也相应降低(P<0.05)。结论 沉默CXCR3可以提高小鼠肾足组细胞活性,降低细胞凋亡,减少炎症因子释放,对肾足细胞具有保护作用,其机制可能通过增强自噬,调控mTOR/S6K1信号通路活性及磷酸化修饰相关。

再生砂浆粉纤维增强水泥基复合材料拉伸及开裂性能研究

将建筑垃圾研磨筛分成再生粉(再生砂浆粉、再生混凝土粉等)并替代胶凝材料制备水泥砂浆基体,是建筑垃圾再利用的有效途径。通过扫描电子显微镜对再生砂浆粉(RMP)的微观结构进行观测并利用X射线荧光对RMP的矿物组成进行了测定,将RMP替代水泥(替代率分别为12.5%、25%、50%)制备纤维增强水泥基复合材料(FRCC),研究其单轴拉伸应力应变行为及不同应变状态下裂缝宽度及分布情况。结果表明:相较于水泥,RMP的SiO 2含量较多,而CaO含量相对较少,一定程度上降低了胶凝材料的水化反应和基体强度;RMP粒径分布比水泥更广,较小粒径的颗粒可有效填充基体缝隙,因此当RMP替代率较大时,其对基体强度的影响较小;3种再生砂浆粉纤维增强水泥基复合材料(RMP-FRCC)试件均表现出了优异的应变硬化特性和多缝开裂控制能力,极限应变均达到了8%以上,裂缝分布均匀,极限应变状态下的平均裂缝宽度均在100μm以下;25%的RMP替代水泥可显著增加FRCC的应变硬化特性,但较大的替代率(50%)则会降低其力学性能及应变指标。

高比例新能源电力系统调节资源灵活性不足风险分析

高比例新能源接入电力系统带来了显著的波动性和不确定性,电力系统面临灵活性不足的运行风险。不确定状态下灵活性不足风险评判对控制电力系统运行风险水平、评价规划方案的性能优劣具有重要意义。研究新能源电力系统调节资源灵活性不足风险量化评估方法,提出了新能源电力系统调节资源灵活性不足风险评价指标体系。首先,基于核密度估计与序优化理论,提出源荷不确定性数据驱动建模方法;为提高电力系统源荷样本数据的充裕度,提出基于云模型的电力系统小概率风险样本集重构方法,实现训练样本的无成本、灵活获取;然后,从爬坡能力和调节深度两方面提出新能源电力系统调节资源灵活性不足的风险量化评估方法。最后,算例分析验证了所提方法的有效性和可行性。

基于神经网络的图布局技术综述

绘图技术研究中图布局问题面临着日益增长的性能需求,基于神经网络的方法由于其一次训练,随处使用的特点逐渐被图可视化领域的研究所注意,2017年后图神经网络成为研究热点,而基于图神经网络的图布局技术也不断出现。本文针对近5年中基于神经网络的图布局生成和验证技术进行梳理,总结当前领域的研究现状以及研究前景,同时帮助分析者合理选择自己需要的技术。

Bow-tie技术在CCUS项目注入系统的应用

二氧化碳捕集、利用与封存(CCUS)技术是实现化石能源低碳化利用的重要技术手段。但CCUS全流程存在二氧化碳泄漏、冻伤、窒息以及物体打击等风险,特别是注入系统涉及高压、低温及二氧化碳多相态变化等,易造成二氧化碳腐蚀、泄漏。通过Bow-tie技术对某CCUS项目注入系统开展风险识别、分析和控制,重点对设备设施及作业活动危害因素分析并制定有效管控措施,研究结果可为CCUS注入系统长期安全平稳高效运行提供技术支持。

体位对直接前方入路全髋关节置换术的影响

目的:探讨术中不同体位对直接前方入路(direct anterior approach,DAA)全髋关节置换术的影响。方法:回顾性分析2016年7月至2020年6月行DAA全髋关节置换术患者94例,根据术中不同体位分为2组,其中侧卧位45例,仰卧位(支架辅助下)49例。观察比较两组患者性别、患肢、身体质量指数(body mass index,BMI)等一般资料,切口长度、手术时间、术中出血量、术后24 h引流量、手术前后血红蛋白差值、术后首次下地时间、术后住院时间、术后并发症,术后1 d,1、2周,1、3、6个月的疼痛视觉模拟评分(visual analogue scale,VAS),术后1、2周及1、3、6个月的Harris评分。结果:两组患者术后均获得随访,时间6~12(8.31±2.22)个月。两组患者的性别、手术部位、年龄、BMI、术前VAS、术前Harris评分比较差异无统计学意义(P>0.05)。仰卧位(支架辅助下)组患者切口长度、手术时间、术中出血量、术后24 h引流量、手术前后血红蛋白差值、术后首次下地时间和术后住院时间均优于侧卧位组(P<0.05);术中、术后输血例数比较,差异无统计学意义(P=0.550)。仰卧位(支架辅助下)组术中和术后前倾角、外展角比较,差异无统计学意义(P=0.825,P=0.066);侧卧位组术中和术后前倾角、外展角比较,差异有统计学意义(P<0.05)。仰卧位(支架辅助下)组患者术后1 d,1、2周,1个月VAS低于侧卧位组(P<0.05),两组术后3、6个月VAS差异无统计学意义(P>0.05)。仰卧位(支架辅助下)组患者术后1周及1、3个月的Harris评分高于侧卧位组(P<0.05),两组术后6个月的Harris评分比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:仰卧位(支架辅助下)DAA全髋关节置换术与侧卧位术式相比,手术切口小、手术时间短、出血少、下地时间早、住院时间短,且术中髋臼杯位置判断误差小,具有术后恢复快的优势,但在6个月后患者的髋关节功能恢复是相同的。

基于分子动力学的氧化石墨烯对PVA纤维-CSH界面影响机理研究

纤维增强混凝土的宏观力学性能与纤维/基体的界面结合密切相关。本文通过分子动力学模拟,研究氧化石墨烯(GO)对聚乙烯醇纤维(PVA)/基体界面结合的影响。结果表明,当GO与PVA纤维以共价键连接时,PVA纤维从混凝土中被拉出所需的拉力最大,GO的存在能提升纤维与基体的界面黏结性能。混凝土基体与GO主要以钙氧键和氢键连接,其中钙氧键数量多且化学键强度高。但GO与PVA纤维物理连接时,GO与PVA纤维仅依靠强度较弱的氢键连接,对界面的黏结性能带来负面作用。此外,GO受到更多离子键和氢键的束缚,原子平移运动减少,与基体的界面黏结性能提高。

基于实体信息增强及多粒度融合的多文档摘要

研究发现对大规模的数据进行预训练可以更好地从自然语言文本中捕捉更丰富的语义信息,目前很多的多文档摘要的工作也应用了预训练模型并取得了一定的效果。但是这些预训练模型没有考虑到结构化的实体-关系信息。不能更好地从文本中捕获事实性知识。该文提出了基于实体信息增强和多粒度融合的多文档摘要模型MGNIE,该方法将实体关系信息融入预训练模型ERNIE中,增强知识事实以获得多层语义信息,解决摘要生成的事实一致性问题,进而从多种粒度进行多文档层次结构的融合建模,以词信息、实体信息以及句子信息捕捉长文本信息摘要生成所需的关键信息点。该文设计的模型在国际标准评测数据集MultiNews上的实验证明,所提模型对比强基线模型效果和竞争力获得较大提升。

提高汉语自动分词精度的多步处理策略

:汉语自动分词在面向大规模真实文本进行分词时仍然存在很多困难。其中两个关键问题是未登录词的识别和切分歧义的消除。本文描述了一种旨在降低分词难度和提高分词精度的多步处理策略 ,整个处理步骤包括 7个部分 ,即消除伪歧义、句子的全切分、部分确定性切分、数词串处理、重叠词处理、基于统计的未登录词识别以及使用词性信息消除切分歧义的一体化处理。开放测试结果表明分词精确率可达

胶州湾海底隧道衬砌混凝土的环境条件与耐久性

隧道的衬砌混凝土一侧接触水或含水土,另一侧接触空气,是典型的干湿交替环境。青岛近年的月平均相对湿度为62%～86%,在正常通车和排风条件下,隧道中或洞口处的CO2浓度为大气中的5倍以上,混凝土易碳化从而导致钢筋锈蚀。海水及地下水中含SO24-,K+,Na+等,易导致混凝土硫酸盐腐蚀和碱骨料反应破坏。因此,在该隧道衬砌混凝土的耐久性设计中需考虑碱骨料反应、Cl-侵蚀、硫酸盐腐蚀、碳化、冻融、软水腐蚀、高压渗水、积水、火灾等因素;在混凝土的原材料选择、质量控制、配合比及有关性能指标确定、构造措施、施工质量保障及验收标准等方面应严格把关;此外还应考虑表面防水处理、预埋耐久性监测系统等耐久性附加措施。耐久性试验研究表明:混凝土的碳化深度随强度增加而下降;增加胶凝材料中的水泥用量、降低水胶比则有利于提高混凝土抗碳化性能。混凝土Cl-扩散系数与抗压强度成指数函数关系,当隧道混凝土强度等级高于C50,其Cl-扩散系数可小于4×10-12m2/s。

仿人机器人柔性腰部机构研究

仿人机器人腰部的构成对仿人机器人的运动学、动力学性能起着重要的作用。本文着重分析了目前仿人机器人腰部机构存在的问题,提出了一种具有柔性特征的仿人机器人腰部设计方案,并分析了此腰部机构对机器人的运动稳定性、操作柔顺性的影响,本设计使仿人机器人具有良好的柔顺性,提高了机器人与人协作时的安全性、稳定性和抗干扰能力。