基于双向A^(*)算法的自动导引车全局路径规划研究

针对较大环境下传统A^(*)算法全局路径规划,存在搜索节点多、算法运算时间长、路径曲折等问题,提出了一种改进的双向A^(*)算法,该方法引入人工势场法的引力思想,使得搜索更具方向性;加入转弯代价,让路径更平滑;采用障碍因子,倾向选择宽敞的路径扩展。以路径长度、算法运算时间、搜索节点数、转弯次数的平均值作为评判指标,对比传统A^(*)算法、双向A^(*)算法及未采用障碍因子的改进算法,进行了8次仿真计算。仿真结果表明,改进A^(*)算法比双向A^(*)算法搜索节点少75.9%,转弯次数少53.6%,算法运算时间快84.1%。

谱域OCT技术在非球面镜面型测量中的应用

大多数光学系统都会用到光学透镜,球面镜、非球面镜在光学系统中的合理运用可使系统的成像深度更大,成像分辨率更高。同时对光学透镜的生产和检测提出了更高的技术要求。传统非球面镜检测方法一般是容易对镜面造成损坏的接触式测量以及测量时间长、检测口径有限的轮廓仪检测法。为此,文章提出一种基于谱域OCT技术的非接触式测量方法,解决了OCT在扫描高透光的非球面透镜时,透镜表面不规则散射光导致难以成像的问题,可以快速高效地对非球面透镜进行扫描成像,通过对采集到的图像数据进行面型拟合,进而计算出非球面镜的面型参数,包括非球面半径和非球面系数,为非球面镜的检测提供一种准确高效、无镜面损伤风险的技术支持。

基于叶尖定时技术的轮盘外缘裂纹故障分类方法研究

针对轮盘外缘裂纹信号的故障分类需求,设计了基于Simulink的叶尖定时信号仿真模型,利用MATLAB对不同裂纹程度进行分类。通过ANSYS有限元分析软件建立叶片轮盘系统模型,计算不同转速下叶片的固有频率,得到叶片动频与转速频率的函数关系,根据叶片振动理论,利用Simulink设计叶片振动系统仿真模型,考虑转子转速波动和不平衡振动对叶片振动的影响,建立对应的仿真模型,得到含扰动量的叶尖定时信号。对叶尖定时信号进行频谱分析,通过Simulink设计数字滤波器,去除信号中含扰动量的频率成分,构造不同裂纹程度的叶尖定时信号数据集,将其去噪后导入MATLAB分类学习器中,对不同分类方法进行对比并测试。结果表明,此方法可对不同裂纹程度的叶尖定时信号进行准确分类,为轮盘外缘裂纹故障分类方法研究提供参考。

新工科背景下提高本科毕业设计质量方法的探讨——以机械工程专业为例

本科毕业设计是大学阶段最后一个综合实践教学环节,主要锻炼学生综合运用知识、解决问题的能力,非常重要,关系到学生能否顺利毕业。通过分析当前机械工程专业本科毕业设计存在的选题、过程管理和答辩等问题,结合新工科背景,通过提高选题多样化与专业契合度、严控时间线的过程管理、杜绝答辩的形式化等教学改革方法,提高本科毕业设计的质量。如何提高本科毕业设计的质量十分值得深入探讨。以佛山科学技术学院机械工程专业毕业设计存在的问题及应对策略展开探讨,希望能够提高本科毕业设计的质量。

基于卷积神经网络的超声影像肝癌自动分类

目的针对从原发性肝癌中检测肝细胞癌(HCC)的灵敏度不高和诊断结果高度依赖放射科医生的专业性和临床经验,本文利用深度卷积神经网络(CNN)的方法自动学习B超和超声造影(CEUS)图像中的特征信息,并实现对肝癌的分类。方法建立并验证基于CNN的多个二维(2D)和三维(3D)分类模型,分别对116例患者(其中100例HCC和16例非HCC)的B超和CEUS影像进行定量分析,并对比分析各个模型的分类性能。结果实验结果表明,3D-CNN模型的各方面性能指标都优于2D-CNN模型,验证了3D-CNN模型能同时提取肿瘤区域的2D影像特征及血流时间动态变化特征,比2D-CNN模型更适用于HCC与非HCC分类。其中3D-CNN模型的AUC、准确率和敏感度值最高,分别达到了85%、85%和80%。此外,由于HCC和非HCC样本不均衡,通过扩充非HCC样本的数量可以提升网络的分类性能。结论本文提出的3D-CNN模型能够实现快速、准确的肝癌分类,有望应用于辅助临床医师诊断与治疗肝癌。

自动康复评定方法在脑卒中运动功能评定中的应用

自动康复评定方法依靠各种传感器对脑卒中患者的运动功能进行自动评分或分级,在评定过程中尽量减少甚至无需医师参与,具有评定流程少、评定时间短、评定效率高的优点。本研究概述了自动康复评定的基本原理和一般流程,根据评定的不同角度将自动康复评定方法分为基于运动捕捉技术、神经生理信号和多信息融合3类,从评定原理、传感器、评价指标等多方面总结近年来的研究进展,并分析了自动康复评定方法目前存在的一些难点。

镁铝合金层状复合材料研究现状与制备技术

阐述了镁铝合金层状复合材料的优缺点和研究现状,介绍了轧制复合、挤压复合和爆炸复合3种常用的层状复合材料的制备方法。列举了几种具体的镁铝金属层状复合板的组成成分,分析了界面特征及界面温度对镁铝复合板的微观结构的影响机制和性能变化规律,为镁铝合金层状复合材料的应用与发展指明了方向。

新工科背景下车辆工程专业生产实习改革探讨

文章针对地方院校车辆工程专业生产实习实践教学模式的现状进行了深入的分析,发现存在企业选择有限,传统产业为主、带队老师匹配度低、学生参与度低、过程性考核难落实等问题。基于新工科背景下的教育理念,从生产实习组织、实施到考核提出了全方位有针对性的改革措施,旨在强化生产实习效果并提高学生的实践能力和创新能力,为社会输出适应新工科背景的高素质人才。

利用DSE-Unet自动分割角膜内皮细胞

眼角膜内皮细胞的形态结构信息对于诊断角膜的健康状况至关重要,但由于角膜内皮细胞数量庞大,人工提取细胞边界任务繁琐、耗时,本文基于深度学习技术开发了一种自动分割角膜内皮细胞的算法。该方法在Unet网络架构上引入了密集连接层和注意力模块,用来提取角膜细胞多尺度的特征信息,并将注意力集中在最有效的特征中,达到提升网络分割细胞性能的目的。此外,本文采用标注细胞中心的方法来辅助网络准确地分割细胞形态和结构。利用网上公开的Alizarine角膜细胞显微图像数据集来评估该模型,得到准确率、精确度、灵敏度、特异性和骰子系数分别为91.88%、82.07%、78.20%、95.49%和80.09%。结果表明,该方法能自动、准确地分割角膜内皮细胞,可应用于临床医生诊断角膜疾病。

车辆工程专业“流体力学与热力学”课程教学改革初探

本文章以佛山科学技术学院的车辆工程专业“流体力学与热力学”课程为例,首先阐述了在该课程的实施过程中存在的一些问题,其中包括:教学课时的不足,教材与专业匹配度较低、教学方式比较单一,学生参与度低、重理论轻应用,缺乏实践环节等等,并且初步提出了一些切实可行的改革方法,有助于后续课程的实施和教学质量的提升。

基于双分支并联的特征融合电能质量扰动分类方法

为了提高对电能质量扰动信号(power quality disturbance signal,PQDs)在受到噪声和异常数据干扰时的分类准确率,提出了一种双分支并联特征融合网络的PQDs分类方法。首先,采用一维残差神经网络和一维卷积神经网络两个分支进行特征提取。然后,通过特征融合模块将这些特征融合在一起。最终,通过分类模块对PQDs进行准确分类。相对于串联神经网络,所提方法融合特征向量,增强了特征的区分度,同时适用于并行计算,进一步提高了识别速度。仿真结果表明,所提方法在叠加信噪比为13 dB、15 dB和18 dB的PQDs分类任务中,识别率均超过95%,此外,该方法对异常数据的分类效果也具有一定的鲁棒性。

某SUV车辆平顺性建模研究及其悬架参数优化

首先,利用多体动力学仿真软件ADAMS/View建立了某SUV车型的整车动力学模型。其次,开展了车辆平顺性实验,利用数据采集装置分别采集了车辆通过粗糙水泥路面及减速带时,车身沿纵向、横向及垂向的振动加速度信号,并通过车辆加速度振动响应验证了所建车辆模型的准确性。最后,基于ADAMS和isight的联合仿真技术,以提高车辆平顺性及稳定性为目标,采用多岛遗传算法对车辆前、后悬架刚度及阻尼进行多目标优化。优化后所得车辆悬架参数不仅能提高车辆平顺性,且有限改善了车辆行驶稳定性,较好解决了车辆行驶过程中平顺性及稳定性之间的矛盾。

基于单目相机和多线激光雷达的联合标定方法研究

目的针对相机和激光雷达之间的外参标定问题,为了减少两者的标定误差,得到更高的标定精度,方法提出一种基于非线性优化的联合标定方法。首先拍摄不同角度的棋盘格标定板图像,采集足够多数据后利用工具包进行相机内参标定,得到单目相机内参;然后在激光点云和图像中检测标定板的角点特征坐标,激光点云下的角点坐标由提取的标定板点云数据和其几何特征获得,通过拟合出的图形由上至下、由左至右确定图形顶点坐标及标定板行列数,可得到各角点坐标;相机角点特征坐标采用FAST角点检测,利用角点灰度信息确定角点坐标;根据点云检测特征点到图像投影误差构建目标函数,将外参求解转化为最小二乘问题;最后通过基于列文伯格-马夸尔特的非线性优化算法,迭代求解得到最优外参。结果最终平均标定投影误差为1.29像素,最大投影误差为2.46像素,最小投影误差为0.70像素,标准差为0.57像素。结论根据标定的外参将点云投影至图像上可知,标定结果较好,并将结果运用到实际场景下视觉和激光雷达融合的SLAM算法中,运动轨迹平滑且与地图保持高度一致,本文方法标定过程简单,不需要棋盘格的真实物理尺寸,满足使用要求。

环境中微塑料检测分析方法研究进展

概述了目前较为常见的微塑料检测方法,包括目检法、光谱分析法和热分析法,归纳分析了各种方法的技术进展、研究成果及优缺点,指出微塑料形状、大小、聚合物种类等方面的定性、定量分析尤为重要,能够为微塑料污染防治、溯源和影响评估提供依据。通过对现有方法的调研总结,提出多种检测分析方法联用将成为研究微塑料的发展方向,未来仍需要改进现有技术或者开发新的检测方法,结合图像处理、深度学习、计算机视觉等手段,缩短识别时间,提高检测精度,进而为微塑料污染防治工程提供技术支撑。

空时模型融合自注意力机制的航空管路故障诊断新方法

航空发动机外部液压管路结构复杂且管路故障信号中伴随着强大的噪声干扰,导致航空管路故障特征提取十分困难,同时目前诊断模型参数和计算量比较庞大,不适合高效地移植到移动和嵌入式设备。面对上述挑战,提出一种轻量化空时模型融合注意力机制的航空发动机液压管路故障诊断新方法,并命名为S-Bi-ATM-Net模型,首先,设计轻量化管路空间特征提取模块,从而融合管路故障数据的空间特征,抽取数据的细粒度特征;然后,设计轻量化管路时间特征提取模块,从细粒度特征中继续融合管路粗粒度特征,实现粗细粒度特征融合;此外在空时模型中融合自注意力机制进行优化,使得最后的决策更加的聚焦,进一步提高所提模型的诊断精度。基于同一数据集,将所提方法与目前主流方法对比分析发现,所提方法能更准确地识别航空管路不同的故障状态,证明了所提方法的优越性和稳定性。

3D打印金属椎体替代物力学性能评价

目的 对钛网及3D打印金属椎体替代物力学性能进行研究,为临床中人工椎体选择与结构优化设计提供指导。方法 通过压缩力学测试,对钛网及3D打印多孔型、桁架型与拓扑型椎体替代物的等效力学属性与结构破坏形式进行系统研究。结果 钛网等效弹性模量[(2 908.73±287.39) MPa]仅次于拓扑型椎体替代物,但其结构强度与稳定性较差,等效屈服强度[(46.61±4.85) MPa]高于多孔型椎体替代物,且在压缩中率先屈服;多孔型椎体替代物结构强度[(18.14±0.17)~(25.79±0.40) MPa]不足,难以满足脊柱重建力学要求;桁架型椎体替代物等效弹性模量[(2 477.86±55.19)~(2 620.08±194.36)MPa]与等效屈服强度[(77.61±0.50)~(88.42±1.07) MPa]良好但稳定性不足,在压缩过程中容易出现失稳现象;拓扑型椎体替代物具有最高的等效弹性模量[(3 746.28±183.80) MPa]与等效屈服强度[(177.43±3.82) MPa],可为人工椎体在体服役安全稳定提供更强保障。结论 拓扑优化方法可实现椎体替代物高强度、高稳定性设计,提供更大的设计空间与安全余量,为人工椎体轻量化与新材料设计提供更多可能。

铸态Cu-1.16Ni-0.36Cr合金热变形行为及热加工图

利用Gleeble-1500型热模拟试验机,研究了Cu-1.16Ni-0.36Cr合金在变形量为50%、变形温度为750~950℃、变形速率为0.01~10 s^(-1)下的热压缩变形行为,建立该合金热变形的本构方程和热加工图。结果表明:Cu-1.16Ni-0.36Cr合金在700~900℃的变形温度下以动态回复为主,在950℃下发生完全的动态再结晶。通过真应力应变曲线得到了该合金热变形的本构方程和热加工图。根据应变对流变应力的影响对本构方程进行修正,通过修正后的回归方程对流变应力进行模拟,模拟结果与实验结果吻合。热加工图表明,该合金适宜的热变形工艺参数为900~950℃和0.1~1 s^(-1),其中950℃和1 s^(-1)变形条件下组织状态最佳,为晶粒细小均匀的等轴晶。

基于COOT优化算法和改进型重复PI控制的三相LCL型光伏并网系统

为提高光伏并网发电的发电效率,提出了基于COOT优化算法和改进型重复PI控制的三相LCL型光伏并网系统。COOT优化算法用于前级MPPT算法,可以准确快速追踪到光伏发电系统全局最大输出功率;改进型重复PI控制用于后级逆变,通过阻尼因子设计LCL有源阻尼控制,在数学建模过程中把采样计算延时以及PI控制考虑进去,最后加入重复控制;为了减少奇次谐波,采用级联式重复PI控制结构;同时针对电网频率波动时重复控制策略控制效果降低的问题,采用一种基于拉格朗日插值原理的频率自适应级联式重复PI控制。基于所提出的控制策略,利用Simulink仿真平台对系统进行了建模仿真,仿真结果表明了所提控制策略的正确性和可行性。

基于BPNN-XGBoost组合模型的瓦楞纸板线湿部生产速度预测方法

目的满足瓦楞纸板行业日益个性化的定制需求,减小复杂多变的生产条件对瓦楞纸生产速度的影响,帮助企业合理安排生产,提高生产线管控水平。方法首先对瓦楞纸板生产速度进行重采样,统一订单参数和各传感器参数采样间隔,采用ButterWorth滤波器进行高通滤波,并采用四分位距统计量方法筛选稳定的湿部生产速度区间,提取B瓦和BC瓦的数据,然后根据提取的数据使用BP神经网络和XGBoost预测湿部生产速度,并采用贝叶斯优化和网格搜索分别寻优2种模型的超参数,最后使用粒子群算法组合2种模型的预测结果。结果实验结果表明,2个模型都具有一定的预测能力,其中XGBoost的预测效果更好,组合模型的预测效果最好。结论基于BPNN-XGBoost组合模型的方法能有效预测瓦楞纸板湿部生产速度,可指导实际生产。

基于遗传-变邻域搜索算法的堆垛机作业调度优化

基于缩短自动化立体仓库中堆垛机完成货物出入任务时间的目的,建立了堆垛机作业调度的作业时间模型,通过修补机制、校正机制和遗传-变邻域搜索算法的优化方法,使得在优化的过程中,确保出入库任务序列的长度相等,并能够复用同一批作业任务中因出库作业产生的空货位。12组作业任务的仿真实验结果表明,相较于变邻域搜索算法,遗传-变邻域搜索算法的收敛速度更快,其中3组作业任务解的质量更高,总耗时和相对耗时的优化率分别为11.57%~21.56%和35.85%~68.89%,且复用空货位可以缩短堆垛机的作业时间。