考虑多维非线性扰动的电子助力制动系统自适应压力控制

针对电子助力制动系统(EBBS)面临的机-电-液多维非线性扰动问题,提出了一种自适应压力控制策略。外层液压控制器引入自适应径向基函数神经网络和鲁棒滑模理论克服液压时变不确定性,中间层位置控制器采用Karnopp摩擦前馈补偿和滑模控制应对传动机构非线性摩擦阻碍,内层电流控制器通过李雅普诺夫理论解决电机电磁特性耦合问题。仿真和硬件在环试验结果表明,设计的压力控制策略能够在多种工况中将EBBS主动制动稳态压力跟随误差维持在0.15MPa之内。

砌体结构地震风险控制决策方法研究

地震等自然灾害作用下生命安全风险的相关决策会对社会公共安全产生重大的影响,因此,工程结构应将风险限制在合理可接受水平,在经济投资、使用效益和生命安全保护方面达到综合最佳。为了解决“多安全才足够安全”这个问题,首先,根据我国2018年基本国情和经济水平确定生活质量指数(life quality index,LQI),并建立基于LQI的风险可接受准则;其次,对新建砌体结构和加固既有砌体结构进行可靠度分析,采用蒙特卡罗法计算地震作用下砌体结构的失效概率;最后,建立砌体结构的地震风险控制决策方法,并通过实例应用提出新建砌体结构的最优设计方案和加固既有砌体结构的最佳加固策略。结果表明:文中提出的方法对新建砌体结构可靠度指标的要求与规范要求基本吻合;地震作用下多层砌体结构的可接受失效概率为0.001~0.010。

海军某院校学员膳食营养调查与评价

目的了解军校学员食物与营养素摄入、体格发育、能量消耗和体能素质等情况,评估学员膳食营养状况。方法选择海军某院校预防医学专业本科学员共46人作为调查对象,通过膳食调查、体格测量、能量消耗调查、膳食营养问卷调查及体能测试等方式评估学员的热能摄入、营养素摄入及体质情况。结果46名军校学员粮食、蔬菜、水果、水产类、奶及奶制品、植物油、菌藻类等食物摄入偏少,畜肉、禽肉类食物摄入过多。学员人均每日能量摄入量为3444 kcal(1 kcal=4.184 kJ),大于军标每人每日能量摄入量上限(3000 kcal),也大于通过24 h生活观察法计算得到的人均每日能量消耗量(2656 kcal)。在三大产能营养素中,碳水化合物供能比不足(32.8%,军标55%~65%),脂肪供能比超标(49.8%,军标20%~30%),蛋白质供能比稍高(17.4%,军标12%~15%)。在微量营养素中,磷、钠、铁的摄入量超标,维生素A摄入不足。体型超重/肥胖者(13人,28.3%)、体能测试综合成绩不及格者(16人,34.8%)占比较高。问卷调查结果显示,学员平均营养知识得分较低(67.4分)。结论学员膳食结构不尽合理,三大产能营养素配比不平衡,微量营养素摄入不均衡,超重者比例偏高。建议减少畜肉、禽肉类食物摄入,减少调味品用量,增加粮食、蔬菜、水果摄入,增加水产类、奶及奶制品类食物供应,并加强合理膳食科普宣传教育。

LSTR算法的改进及在车道线检测中的应用

基于Transformer的车道预测LSTR(Lane Shape Prediction with Transformers)算法在检测车道线时存在缺少捕捉局部特征的能力和多头注意力机制中头数多余的问题.本文提出了改进LSTR算法的车道线检测方法,首先在最后一个编码器中前馈网络的后面引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制模块,充分利用通道和空间上的信息,捕捉特征图中更多的细节;然后对解码器中的掩码多头注意力机制进行剪枝,使用掩码单头注意力机制来进行替换,以便更多关注前一时刻的车道线信息.改进后的LSTR算法在TuSimple数据集上准确度为96.31%,明显高于PolyLaneNet(Lane Estimation via Deep Polynomial Regression)等算法,在CULane数据集上比原始算法的F1评分上升了2.11%.

Cr-CrN-Cr-CrAlN多层膜对TC4钛合金力学性能的影响

为了提高钛合金基体的表面抗冲蚀性能,并研究Cr基多层膜对钛合金基体的疲劳力学性能的影响,采用真空阴极电弧沉积技术在TC4钛合金表面沉积3.99,6.85,9.62μm 3种厚度的Cr-CrN-Cr-CrAlN多层膜。主要通过拉伸试验和轴向加载疲劳试验,研究对比了室温下TC4钛合金基体与膜层试样的轴向拉伸性能和轴向高低周疲劳性能。结果表明:在TC4钛合金表面所制备的3种Cr-CrN-Cr-CrAlN多层膜的厚度分别约为3.99、6.85和9.62μm,硬度分别为2455、3024和3578 HV,膜基结合力则分别为12.4、15.2和20.1 N。镀多层膜后提高了TC4钛合金的拉伸屈服强度、抗拉强度和弹性模量,而降低了断裂伸长率。经镀6.85μm的多层膜后,TC4钛合金的轴向高周疲劳极限下降了4.15%,镀膜对高周疲劳性能影响较小;而低周疲劳性能影响则较大,50000次寿命对应的疲劳强度降低了约21.04%。

智能网联汽车操作系统发展趋势及国产化生态建设

为推广智能网联汽车自主操作系统核心技术应用,从整车电子电气架构出发,分析了未来车用操作系统的发展趋势、技术架构和关键技术,同时结合整车制造商的应用需求提出了加快国产操作系统量产装车和生态建设的实施建议,以助力智能网联汽车自主操作系统产业化加速发展。

基于超声相控阵技术的钢板混凝土缺陷识别研究

超声相控阵技术具有现场检测速度快、成像分辨率高等优点,在装配式建筑钢板混凝土缺陷检测中具有重要应用价值。制作预设结合面缺陷和混凝土内部缺陷的钢板混凝土试件,通过数值模拟和试验研究超声相控阵成像对试件中缺陷的识别能力。研究结果表明,超声相控阵技术可有效识别钢板混凝土结合面缺陷和混凝土内部缺陷,能够准确定位缺陷的平面位置,且可在一定程度上评估缺陷深度。

红外热像技术在外墙外保温系统安全性检测中的应用研究

制作了3片预设缺陷的外墙外保温系统模型试件,包括2片不同厚度的EPS板薄抹灰外保温系统试件和1片无机保温砂浆外保温系统试件。为研究不同季节室外温度对红外热像检测结果的影响,分别在春季和夏季对3个试件进行了红外热像定时拍摄。检测结果表明,保温材料的种类和厚度会影响缺陷区域与完好区域表面温度差随室外温度变化的规律;检测当天的环境温度波动越大,外保温系统表面温度差越大;对于保温材料厚度较薄的外墙外保温系统,红外热像技术可识别出保温层与基层间的缺陷,但无法根据红外热像获得的温度差确定缺陷的类型、保温材料缺失程度等详细情况;红外热像技术可识别出外保温系统中的锚栓分布情况,因此可用于外墙外保温系统构造措施检测。由于红外热像技术不能准确识别所有缺陷,工程现场检测时为保证检测结果的可靠性和准确性,仍应辅以其他检测手段。

既有建筑外墙外保温系统应用现状与脱落风险研究进展

目前,我国外墙外保温系统种类多样,防脱落设计方法有待完善,既有建筑外墙外保温系统存在层间黏结强度不足和构造缺陷问题,外墙外保温系统劣化机理、脱落风险识别与评估方法等方面有待进一步深入研究。针对外墙外保温系统剥离机理复杂、劣化程度难以评估、脱落风险不易识别等问题,梳理了外墙外保温系统目前常见的主要构造体系及其防脱落设计方法,统计了外墙外保温系统存在的主要缺陷并探讨了其劣化机理,分析了外墙外保温系统脱落风险识别评估以及修复方法的研究现状。

光纤环多极对称绕法对Shupe误差抑制效果仿真分析

Shupe误差是高精度光纤陀螺(IFOG)工程化过程中的最大瓶颈问题之一。建立一个精确到匝的光纤环有限元模型,基于此模型,并在不同温度激励下分析八极、十六极和三十二极对称绕法的温度性能。仿真结果表明:相对于八极对称绕法,采用十六极对称绕法和三十二极对称绕法的光纤陀螺能够有效抑制热致陀螺漂移,且十六极对称绕法的抑制效果最好。这对高精度IFOG的光纤环绕制方法的选择提供了指导。

数字化贯入法在砌筑砂浆抗压强度检测中的应用研究

传统贯入法检测砌筑砂浆抗压强度存在数据采集复杂、数据后处理耗时耗力的问题。研发数字化贯入深度测量表和数字化砂浆抗压强度数据处理软件,并将其应用于试件检测和历史建筑现场检测中,与传统贯入法检测结果进行对比,分析其检测精度和效率。研究结果表明,数字化贯入法可自动采集、存储、传输、处理多构件检测数据,并生成砂浆抗压强度贯入检测原始记录表,检测结果可靠、速度快,数据处理自动化水平高。

基于新型铝金属燃料电池变径管分液器的均匀性研究

该文以提升铝金属燃料电池的单体放电均匀性为目的,通过液流仿真计算设计了一种内径沿液流方向逐渐减小的一进52出变径管分液器,并在52串电堆中进行了应用实验.系统分析了52个单体电池在放电过程中的流量均匀性、电压均匀性以及温度均匀性,并与直管分液器进行了对比.结果表明,相比于内径不变的直管分液器,变径处理后单体电池间的均匀性得到了明显改善.总体上看,采用变径管分液器后52个单体电池流量的标准偏差与平均值的比率从10.7%下降到了8.5%,温度的标准偏差相对于平均值的比率从7.3%下降至5.5%,放电电压的标准偏差相对于平均值的比率从3.0%下降至2.7%.同时变径设计显著改善了直管分液器入液口压力过大,靠近入液口的6个单体流量过高的问题.其中最靠近入液口的单体电池的流量与中值的偏差从6.7%下降至4.5%,温度与中值的偏差从8.3℃下降至2.9℃.

装配式钢结构围护墙体渗漏检测试验研究

装配式钢结构围护墙体种类较多,在实际工程中有较多的应用案例。调研表明装配式钢结构围护墙体存在不同程度的开裂渗漏水现象,有些渗漏水现象较严重,对围护墙体耐久性和房屋使用功能均造成较明显影响。渗漏检测仪为多模式阻抗湿度扫描仪,可基于湿度变化评估围护墙体渗漏情况。本研究制定了渗漏检测仪用于围护墙体渗漏水检测的工作流程,并在实验室通过试验验证了该方法可定性判断渗漏水流动方向及大致聚集范围,为后续有效堵漏提供了科学依据,可在实际工程中推广应用。

小直径普通混凝土芯样抗压强度换算系数试验研究

针对装配式混凝土结构中叠合板和双面叠合剪力墙混凝土强度检测时多不具备钻取100mm标准直径芯样条件的现状,通过钻取50mm小直径混凝土芯样及检测其抗压强度,并通过100mm标准直径混凝土芯样和50mm小直径混凝土芯样抗压强度换算关系得到其抗压强度。进行2批普通混凝土标准直径芯样和小直径芯样抗压强度对比试验,通过钻芯、切磨共制作63个100mm标准直径芯样与210个50mm小直径芯样,并进行抗压强度测定。通过回归分析得到100mm标准直径芯样与50mm小直径芯样抗压强度之间的换算系数为1.08,并通过开展在实际工程构件上钻取的54个100mm标准直径芯样和180个50mm小直径芯样抗压强度试验,验证了换算系数的准确性。

既有建筑外墙外保温系统康普顿背散射检测技术研究

基于X射线的康普顿背散射检测技术可实现单侧、非接触式无损检测,在外墙外保温系统缺陷检测方面具有重要应用潜力。研究应用康普顿背散射检测技术检测外墙外保温系统缺陷的基本原理,提出相应检测参数,并应用该技术对EPS板薄抹灰外墙外保温系统和无机保温砂浆外墙外保温系统进行缺陷检测。研究结果表明,康普顿背散射检测技术较适用于外墙外保温系统保温层与饰面层之间的缺陷检测,能准确识别缺陷区与正常区的界面。

多尺度残差网络模型的研究及其应用

针对传统的卷积神经网络不能充分利用图像的多尺度信息,以及网络层数的增加导致优化参数增加的问题。提出多尺度残差网络模型通过多尺度跨通道的卷积融合提高图像的特征表征能力;然后把大的卷积核分解成小的非对称卷积核降低网络的参数计算;接着利用残差网络原理来降低深层网络的梯度消失问题;最后将提出的多尺度卷积模块嵌入到Lenet网络中。在Mnist数据集上的测试结果证明分类准确率比原始Lenet网络提高了0. 24%,在LFW数据集上的测试结果表明分类准确率优于Deep Face、Web Face等传统算法。

卡车启停工况振动分析与控制

文章针对卡车启停工况时引起驾驶室振动问题的原因及产生的机理进行了分析,发动机启停时,转速变化引起激励频率变化,当与动力总成刚体模态耦合时,发生共振,使振动放大。基于此,提出发动机扭矩轴与弹性轴设计方法,以及悬置系统纵向的刚度调整方法,通过这两个方法,提高了动力总成的解耦率,同时减小发动机启停时动力总成的位移,使动力总成的振动减少。根据理论计算结果制作样件,在实车上验证,从实际测试结果上看,效果明显,对实际工程问题的解决具有指导意义。

超声引导下股神经阻滞复合全身麻醉对老年膝骨关节炎患者术后疼痛程度及苏醒时间的影响

目的研究超声引导下股神经阻滞复合全身麻醉对老年膝骨关节炎(KOA)患者术后疼痛程度及苏醒时间的影响。方法选取我院老年KOA患者94例,随机数字表法分为对照组(47例)和研究组(47例)。2组均行膝关节置换术治疗,对照组施行气管插管静吸复合全身麻醉,研究组采用超声引导下股神经阻滞复合全身麻醉。对比2组麻醉起效时间、丙泊酚用量、术后苏醒时间、拔管时间、术后1 h疼痛程度[视觉模拟评分(VAS)]、围手术期[喉罩置入/气管插管时(T0)、切皮即刻(T1)、假体植入时(T2)、缝合时(T3)、入麻醉苏醒室后15 min(T4)]、围手术期血流动力学指标[平均动脉压(MAP)、心率(HR)]及不良反应发生率。结果研究组麻醉起效、术后苏醒及拔管等时间均短于对照组,丙泊酚用量少于对照组,术后1 h VAS评分低于对照组(P<0.05);T0时段,2组HR、MAP水平差异无统计学意义(P>0.05);T1、T2、T3及T4时段,研究组HR、MAP水平低于对照组(P<0.05);研究组不良反应总发生率[4%(2/47)]低于对照组[17%(8/47)](P<0.05)。结论超声引导下股神经阻滞复合全身麻醉能明显减少老年KOA患者膝关节置换术中麻醉药物用量,改善麻醉效果,缩短术后苏醒时间,减轻术后疼痛程度,且能更好维持围手术期血流动力学稳定,降低不良反应发生率。

多尺度局部结构主导二值模式学习图像表示

通过零均值化的微观结构模式二值化(ZMPB)处理,该文提出一种立足于局部图像多尺度结构二值模式提取的图像表示方法。该方法能够表达图像中可能出现的各种具有视觉意义的重要模式结构,同时通过主导二值模式学习模型,可以获得适应于图像数据集的主导特征模式子集,在特征鲁棒性、鉴别力和表达能力上达到优异性能,同时可以有效降低特征编码的维度,提高算法的执行速度。实验结果表明该算法性能优异,具有很强的鉴别能力和鲁棒性,优于传统LBP和GIMMRP方法,和很多最新算法结果相比,也具有竞争优势。

基于分段加权的反向稀疏跟踪算法研究

为提高稀疏表示跟踪模型性能,提出一种分段加权的反向稀疏跟踪算法,将跟踪问题转化为在贝叶斯框架下寻找概率最高的候选对象问题,构造不同的分段权重函数来分别度量候选目标与正负模板的判别特征系数。通过池化来降低跟踪结果的不确定性干扰,选择正负模板加权系数差值最大的候选表示作为跟踪结果。实验表明,在光照变化、遮挡、快速运动、运动模糊情况下,所提出的算法可以确保跟踪结果的准确性和鲁棒性。