分部优化正则化在近场声全息技术中的应用

在基于等效源法近场声全息技术的基础上,对稳定重建过程不适定性的正则化技术进行深入研究。为改善正则化效果,综合考虑Tikhonov正则化和截断奇异值法,提出一种新的分部优化正则化技术。该技术兼取了两种方法的优点,比Tikhonov正则化稳定,避免了过滤波等正则化失效的情况;比截断奇异值法精度高,包含了更多的细节信息。通过对简支板的数值仿真,分别和Tikhonov正则化和截断奇异值法进行了比较,说明了本文所提方法稳定性较好和精度较高的优点。最后通过实验研究进一步证明了本文方法的有效性和正确性。

用于近场声全息正则化的共轭梯度法

提出采用共轭梯度正则化方法稳定基于分布源边界点法的近场声全息重建过程,控制测量误差对重建结果的影响。共轭梯度法中的最佳迭代次数通过在全息面与源面之间布置一个小型辅助面,并通过最小化测量值与重建值之间的相对误差来选取。与Landweber迭代正则化方法相比,该方法同样具有较高的重建精度,但迭代时间却大大减少。对实际声源的实验研究验证了采用共轭梯度正则化方法控制近场声全息重建误差影响的有效性及其优越性。

工业过程常用控制技术的原理和优缺点及发展趋势

控制技术是工业过程中十分重要的技术。控制技术的发展是工业发展的重要标志,具有极其重要的意义。本文对当前常用的控制技术的原理和优缺点作了概括,最后给出了控制技术的发展趋势。

双面Patch近场声全息实验研究

文章将声场分离技术和Patch NAH技术结合起来,提出一种双面Patch NAH技术。该技术首先采用基于空间Fourier变换的双面声场分离技术清除全息面背向声源的干扰,再采用基于波数域外推的PatchNAH技术进行声源局部重建。由于综合了声场分离和Patch NAH的优点,所提出的双面Patch NAH技术可以用于内部声场重建。实验结果验证了所提出技术的有效性。

基于CCD技术的非接触在线检测仪

CCD电荷耦合器件是20世纪70年代初发展起来的新型半导体集成光电器件。日前它已成为集光学、电子学、精密机械与计算机技术为一体的综合性技术。它被广泛应用于各种加工件的在线检测和高精度、高速度的非接触检测技术领域。CCD像传感器、光学系统、计算机数据采集和处理系统构成的CCD光电尺寸检测仪器的使用范围和优越性是现有机械式、光学式、电磁式测量仪器都无法比拟的。这与它本身所具有的高分辨率、高灵敏度、像素位置信息强、结构紧凑及其自扫描的特性密切相关。总之,CCD技术是一项很有前景的技术。

复杂环境下基于推抓协同操作的目标物体抓取

针对现有抓取技术在复杂环境下难以进行有效的目标导向性抓取的问题,本文提出了一种基于深度强化学习的推动和抓取协同操作的方法.相对于以往的抓取方法,本方法使用深度学习来处理Intel-D435i相机所获得的RGB-D图像数据,同时又在视觉网络中引入了注意力机制,用来提高系统对工作区域内目标物体的敏感性.其次,使用深度Q网络来学习UR5机械臂与环境之间的交互过程,提出了密集奖励策略来评判推动或抓取操作的好坏.随着训练次数的不断增加,UR5机械臂在训练过程中不断地优化两种操作之间的协同策略,从而更高效的进行决策.最后,在V-rep仿真平台上设计了仿真场景,并进行测试,平均抓取成功率达到92.5%.通过与其他几种方法进行对比,证明该方法可以在复杂环境下较好的完成目标物体的抓取任务.

基于分布源边界点法的局部近场声全息技术

为了克服基于分布源边界点法的近场声全息技术在小全息孔径条件下造成的重建误差问题,提出了基于分布源边界点法的局部近场声全息技术.该技术运用分布源边界点法,采用测得的较小全息面上的声压数据来外推较大全息面上的声压数据,然后用外推的数据进行全息重建.仿真和实验结果验证了采用该技术在小全息孔径条件下进行声源局部重建的有效性.