数据驱动的6R型串联工业机器人精度性能提升

随着工业机器人在高端制造领域应用中的不断深入,其绝对定位精度低的问题越加凸显。研究了基于神经网络的机器人实际位姿误差预测问题,针对Staubli TX60型串联工业机器人进行了运动学建模和误差分析,并搭建了基于Leica AT960激光跟踪仪的机器人测量实验平台,测量并计算了大量末端位姿误差数据。设计并优化最佳DNN神经网络结构,利用该神经网络预测机器人实际位姿误差,避免了基于模型的机器人精度提升方法中复杂的误差建模。补偿后的机器人平均绝对位置误差和平均绝对姿态误差分别由补偿前的(0.671 12 mm, 0.002 86 rad)降低至(0.048 58 mm, 0.000 46 rad),位置精度提升92.76%,姿态精度提升83.92%。最后,通过与BP、Elman神经网络以及传统LM最小二乘标定方法进行对比实验,验证了基于DNN深度神经网络进行机器人位姿精度提升具有更好的平衡性。

非仿射非线性系统控制综述

作为仿射非线性系统更一般化的描述,非仿射非线性系统所对应的实际应用更加广泛,也更贴近实际。因此,研究非仿射非线性系统的控制问题十分重要。然而,非线性系统的非仿射特性会使控制信号以非线性函数形式出现在闭环系统中,从而带来诸如控制方向未知、奇异、过零等问题。由此,解决非仿射非线性系统的控制问题面临着巨大的挑战。基于此,介绍了仿射、严格反馈和高阶系统的相关背景知识,总结和分析了解决非仿射非线性系统控制的3种解决思路,包括函数变换法、参考模型法和数据驱动法。在已有的研究成果基础上,指出非仿射非线性系统研究领域所面临的挑战和发展趋势。

基于四元驱动的非平稳水文干旱评估方法

为了科学评估自然-社会系统影响下非平稳水文干旱,考虑气候变化(降水、气温)和人类活动(取用水、水库)四元要素的影响,通过基于四元驱动的GAMLSS模型构建非平稳标准化径流指数(NSRI),提出了基于四元驱动的非平稳水文干旱评估方法。黄河流域非平稳水文干旱实例评估结果表明:黄河流域花园口站径流序列呈现出明显的非平稳特征,径流量1961—2020年发生显著下降,并在1990年发生突变;基于四元驱动的非平稳水文干旱评估方法能够更好地对径流数据进行非平稳概率分布拟合;对于历史干旱事件的识别,NSRI识别的干旱过程与实际更加接近,NSRI比标准化径流指数(SRI)识别效果更好,可以更好地反映变化环境下的水文干旱演变趋势。

设计介入非遗助残行动者网络的策略研究

保障残疾人就业是共同富裕的重要体现。目前手工艺类非遗项目与残疾人结合的方式得到了广泛的关注,但项目可持续性、多方人员的参与程度等方面还存在欠缺。在前期调研的基础上,通过多个非遗助残案例的综合分析,以行动者网络理论为框架,对利益赋予、征召和动员3个环节作了重点研究,指出其不足之处表现为教学模式落后、产品形式单一、体验空间缺失等。从设计的角度出发,依据行动者网络的运行流程提出了非遗助残行动者网络构建的策略。

黏土路基回弹模量预测及贝叶斯模型选择研究

【目的】确定黏土路基回弹模量的最优估计模型,实现黏土路基回弹模量的准确预测。【方法】采用贝叶斯高斯过程回归方法,建立了路基土的围压、偏应力、含水率以及干重度与路基回弹模量之间的定量关系,实现了高斯过程回归参数的准确估计与最优影响因子组合的客观选择,在模型的复杂度与拟合程度之间达到了自动平衡。【结果】基于所提出的贝叶斯高斯过程回归方法可准确预测路基的回弹模量,所选最优模型的决定系数(R2)和平均绝对百分误差(RMAPE)分别达到了0.99和1.51%,与全变量模型的预测性能几乎相同。在100次随机试验中,最优模型被选择的比率达到了88%。【结论】所提出的贝叶斯高斯过程回归方法不仅可以通过路基土相关物理力学参数准确预测路基的回弹模量,还可以有效剔除冗余输入变量,在保证模型拟合程度的情况下,降低了模型的复杂度,这对模型的应用与推广具有重要意义。

基于多模型比选耦合的降水预测

变化环境下水文时间序列的模拟预测难度不断加大,以往研究大多聚焦在模型的不同组合尝试与应用探索,但缺乏针对不同组合模型适用性与稳定性的系统研究。选择经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)、总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)、改进的总体平均经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)和变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)4种常用的分解算法,与多元线性回归(multivariable linear regression,MLR)、随机森林(random forest,RF)、BP神经网络(back propagation,BP)、卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)5种具有代表性的模型结合,构建20种基于“分解-预测-重构”模式的组合模型,并以华北地区密云、官厅两流域年和汛期降水为例,进行模型适用性与稳定性综合对比分析。结果表明:单一模型对密云流域年降水和汛期降水的预测结果优于官厅流域,但整体预测结果均不理想;结合分解算法后的组合模型预测结果明显优于单一模型,且该预测结果存在正负误差抵消现象,因此有助于进一步提高组合模型的整体预测精度;与基于EMD系列的分解算法相比,VMD算法对模型预测精度提升效果最显著,组合模型适用性和稳定性整体上表现为VMD-MLR>VMD-LSTM>VMD-BP>VMD-CNN。

化合物治疗非酒精性脂肪肝病相关肝细胞癌的研究进展

目前非酒精性脂肪性肝病(non-alcoholic fatty liver disease,NAFLD)已成为全球健康的严重威胁,将成为肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)的主要诱导因素,并最终导致NAFLD相关的HCC的发生。但目前为止,其具体分子机制仍不完全清楚。现越来越多的研究关注着化合物在NAFLD和NAFLD相关的HCC中的应用。因此本文在简要回顾了NAFLD相关HCC发病和进展可能机制的最新研究基础上,进行总结和整理化合物对NAFLD相关肝细胞癌治疗的最新进展,并将这部分药物分为以下五种作用机制:抗炎、抗氧化、调节脂质代谢、调节肠道菌群和抑制肝纤维化,以期为今后NAFLD相关HCC的治疗和预防提供有价值的信息。

非平稳随机激励下高维非线性系统可靠度分析的概率密度全局演化方法

实际工程结构遭受的灾害性动力作用(如强风、地震等)往往具有显著的随机性和非平稳性。对复杂随机激励下高维非线性系统的动力可靠度进行精细化分析,对于实际工程结构的抗灾设计和优化具有重要意义。基于一般连续随机过程的降维概率密度演化方程,给出了一类非平稳随机激励下的高维非线性系统动力可靠度分析方法。具体地,若仅针对系统某一感兴趣物理量在给定安全域下的首次超越问题,则可以构造该物理量在安全域内的吸收边界过程,并建立其瞬时概率密度函数满足的二维偏微分方程,即降维概率密度演化方程。方程中的本征漂移系数是驱动概率密度演化的全局性物理驱动力,可以通过对原系统有限次代表性确定性动力分析获取的数据进行数值构造。采用数值方法求解降维概率密度演化方程,即可获得系统的动力可靠度解答。文中通过两个算例验证了该方法的有效性,并讨论了需要进一步研究的问题。

无创正压通气联合氧气驱动雾化吸入对COPD合并呼吸衰竭患者的有效性和安全性分析

目的探究无创正压通气(NPPV)联合氧气驱动雾化吸入对慢性阻塞性肺疾病(COPD)合并呼吸衰竭患者的有效性和安全性。方法选取2021年2月至2023年2月期间驻马店市中心医院收治的94例COPD合并呼吸衰竭患者,应用随机数表法将其分为对照组(n=47)及观察组(n=47),对照组接受NPPV治疗,观察组联合氧气驱动雾化吸入治疗,对比两组治疗有效率、血气指标、肺功能指标、炎症因子水平、圣乔治呼吸量表评分(SGRQ)。结果观察组治疗有效率高于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。观察组PaO_(2)、pH水平高于对照组,PaCO_(2)水平低于对照组,差异有统计学意义。观察组用力肺活量(FVC)、第一秒用力呼气容积(FEV_(1))、一秒钟用力呼气容积与用力肺活量的比值(FEV_(1)/FVC)水平高于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。观察组C反应蛋白(CRP)、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、白细胞介素-8(IL-8)水平低于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。观察组各维度呼吸问题评分低于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论COPD合并呼吸衰竭患者采用NPPV联合氧气驱动雾化吸入治疗效果显著,可改善血气指标,改善肺功能,降低炎症因子水平,可改善呼吸衰竭患者呼吸相关问题。

曳引驱动乘客电梯非金属对重反绳轮轮轴断裂断口形貌分析

某曳引驱动乘客电梯非金属反绳轮运行过程中突然发生轮轴断裂,采用电子扫描电镜对轮轴断口金相组织进行分析,利用能谱分析仪对轮轴挂板、轮轴进行成分分析,并对轮轴挂板、钢丝绳、轮轴进行了显微硬度测试及其磨损观察。结果表明,轮轴挂板、轮轴的材质成分及其硬度符合要求,轮轴凹槽处为疲劳源,曳引钢丝绳从反绳轮中脱槽后钢丝绳绕着轮轴一直摩擦运行是反绳轮轮轴疲劳断裂的主要原因。

慢阻肺患者使用无创呼吸机联合氧气驱动雾化吸入治疗的效果分析

目的分析慢性阻塞性肺疾病(简称慢阻肺)使用无创呼吸机联合氧气驱动雾化吸入治疗的效果。方法方便选择荣成市人民医院于2022年1月—2023年5月收治的84例慢阻肺患者为研究对象,用随机数表法分为对照组和观察组,每组42例。对照组使用无创呼吸机治疗,观察组在对照组的基础上联合氧气驱动雾化吸入治疗。对比两组的疗效、安全性、症状改善时间、血气分析指标、肺功能指标。结果观察组治疗总有效率明显高于对照组(97.62%vs 80.95%),差异有统计学意义(χ^(2)=4.480,P<0.05)。两组患者不良反应发生情况比较,差异无统计学意义(P>0.05)。观察组的退热、咳嗽持续、肺部啰音时间短于对照组,差异有统计学意义(P均<0.05)。观察组的动脉血二氧化碳分压、动脉血氧分压、呼吸频率优于对照组,差异有统计学意义(P均<0.05)。观察组的第一秒呼气容积与用力肺活量比值、第一秒用力呼气容积优于对照组,差异有统计学意义(P均<0.05)。结论无创呼吸机联合氧气驱动雾化吸入治疗慢阻肺整体效果理想,可以改善患者的肺功能和血气指标。

数据驱动型并购中隐私风险之反垄断规制的逻辑基础及路径选择

数字经济时代下,数据资产日益成为平台形成竞争优势的关键要素。因此,平台企业的合并多以获取数据资源及占据数据优势为主要商业目的。在数据驱动型的经营者集中频发而反垄断法的适用受制于传统的价格导向时,集中行为中的非价格竞争维度愈发受到学界重视。当前,在互联网免费经济模式下,数据资源与竞争行为建立了内生逻辑联系。然而,数据驱动型并购中的限制竞争行为却基于这一联系严重威胁消费者隐私安全,例如企业调整隐私政策导致隐私保护水平降低、企业建筑数据壁垒对用户实施歧视行为等。可见,反垄断法关注隐私威胁并不是对反垄断法规内在机理的颠覆,而是在新环境下丰富市场规制与消费者权益保护的层次,将隐私保护视为反垄断审查的新型非价格竞争因素合理且必要。关于在反垄断框架下如何认定隐私因素,欧盟的实务裁判结果与美国、日本的官方态度均具有借鉴意义。现代化社会面临的问题日趋复杂,在通过精细化分工制定专门法的同时,也需要部门法的共同着力。针对隐私与集中行为的交叉,我国于2022年8月1日起正式施行的新修《反垄断法》并未作出明确回应,在今后的立法与司法工作中应对此予以重视。在反垄断立法与解释上,应当革新消费者福利的内涵,明晰审查隐私的前提条件,并与其他部门法建立科学的衔接关系。在司法实务上,反垄断执法机构则可以考虑采取确定隐私评估基准、引入SSNDPP(小而显著的非暂时性隐私保护水平下降)等分析范式、设计配套监管方案等措施。可见,反垄断法与隐私保护的融通并非简单的制度拼接,而是数字经济时代下多层保护机制的现代交汇。

带外鳍振动驱动机器人的运动机理及试验研究

为了满足垂直管道检测的需求,设计了一种带外鳍振动驱动的机器人,并进行了运动机理研究.根据机器人的结构,考虑摩擦和冲击这两个非光滑非线性因素,建立了机器人系统的非光滑多体动力学模型.进行了机器人的频域和时域响应数值仿真分析,并研究了不同负载质量参数对机器人的影响.开发了机器人样机,包括单片机、无线控制模块等.对机器人进行竖直管道爬行测试,在测试过程中给机器人增加了额外的质量来验证机器人的负载能力.试验结果验证了数值模拟结果的正确性,机器人的最大向上爬行速度为10.8 mm/s.

无驱动结构MEMS陀螺自旋频率补偿

无驱动结构MEMS陀螺的结构简单、自身没有驱动结构,依靠载体自旋为其提供驱动力。该类MEMS陀螺在工作过程中易受自旋频率影响,使输出信号与输入角速度之间产生非线性误差。针对自旋频率影响陀螺输出信号的问题,文中提出一种非线性补偿方法。通过软件程序与硬件电路相结合,对陀螺在不同自旋频率与输入角速度下的输出信号进行分析,并对输出信号进行非线性补偿,以此来实现陀螺的自旋频率补偿。通过将补偿前后的输出信号进行对比,得出所提方法可以有效地消除陀螺输出信号与输入角速度之间存在的非线性误差。实验结果表明,补偿后的陀螺输出信号准确性提高97.0%,稳定性提高90.8%,在一定程度上可以消除自旋频率对陀螺输出信号的影响,提高陀螺性能。

非均匀采样系统的无模型自适应准滑模控制

针对非均匀采样非线性系统存在外界扰动造成难以控制的问题,利用数据驱动策略,提出了无模型自适应准滑模控制算法。首先,将系统动态线性化过程中的伪雅可比矩阵参数估计误差视为一种外界扰动;其次,利用滑模控制的方法对该动态线性化模型进行控制器设计。该算法特点是:结合了滑模控制固有的特性来减小外界扰动对系统控制作用的影响,有效地提高了控制效果。最后,对该控制算法的稳定性也进行了分析,通过一个非均匀采样非线性系统的仿真实验验证了所提算法的有效性。

教育与高质量创业--基于个体非认知能力分析

创新创业是经济发展的重要动力,其中高质量创业对推动经济高质量发展至关重要。本研究以个体非认知能力为切入点,研究高等教育对高质量创业的影响。本文研究发现高等教育会增加居民机会型创业行为的选择,这一影响在使用模糊断点回归进行因果识别后仍然显著;机制分析表明,高等教育通过提升个体的非认知能力,促进个体的严谨性、外向性和开放性水平,进而提升机会型创业意愿;异质性分析表明,高等教育对居民机会型创业的影响存在代群差异,在70后群体中的正向影响更加突出,但是对80后群体影响不显著;此外,父亲经商或从政经历对于高学历个体机会型创业决策有正向的调节作用。本研究揭示了教育与机会型创业的关系及传导机制,对提升创业质量,推动经济高质量发展具有政策启示意义。

引入非局部模块卷积神经网络的基频提取模型

基频或基音的估计是各种语音信号处理技术的关键子问题,现有信号处理技术研究多使用数据驱动的方法,即通过卷积神经网络进行基频提取。然而,卷积神经网络中的卷积操作一次只能处理局部的音频样本点,只有在递归应用卷积操作时才能捕获全局音频样本点依赖关系,导致计算效率低与优化困难。受非局部模块在计算机视觉任务中具有较高性能的启发,提出一种具有非局部模块的卷积神经网络用于基频提取任务。非局部模块相比不断堆叠的卷积神经网络,可以直接计算两个位置之间的关系,由于其可以忽略欧氏距离,因此能够快速捕获长范围的依赖关系。对于基频估计任务,可在卷积神经网络中加入非局部模块以计算音频样本点之间的相似性,有助于捕获帧与帧和样本点与样本点之间的全局依赖关系,且非局部模块可以保持输入输出维度不变,能够快速地集成卷积神经网络。实验结果表明,该方法平均绝对误差仅为4.7,与基线模型相比,至少降低了0.7,能够获得最佳的模型性能。

构建以需求为导向的非学历继续教育培训体系

非学历继续教育注重实际应用和实用技能的培养,相比学历教学更加灵活便捷,通过非学历继续教育,可以弥补学历教育所存在的不足,并且更好地满足个人和社会的实际需求。构建以需求为导向的非学历继续教育培训体系对于满足人们的实际需求,促进个人职业发展和社会进步具有重要意义。本文在以需求为导向的培训对象分析和定位基础之上,给出了基于认知心理学和行为主义心理学的培训内容模型,以及在非学历培训中双师型师资队伍建设和多元化教学手段实施方案,最后给出了教学培训评估方案。尝试运用系统思维,强化顶层设计、创新体制机制、提升培养质量,整体推进继续教育的结构改革和培训体系的建设。

核电站CRF001循环水泵电机非驱动端的振动问题分析

以某核电站CRF001循环水泵电机为研究对象,通过模态分析方法提出非驱动端加固方案。具体研究中通过模态分析方法获取核电站CRF001循环水泵电机非驱动端前六阶固有振型,确认非驱动端振动问题,进而提出非驱动端加固方案。通过有限元仿真分析方法对加固后非驱动端关键部件进行应力分析,初步检验加固方案可行性,另采用工程应用分析实施进一步应用检验,最终确认非驱动端加固方案具有较强应用价值。

一种基于EDDL的非侵入式负荷检测模型

针对目前非侵入式负荷检测时存在检测精确度低的问题,提出一种基于事件驱动-深度学习(EDDL)的负荷检测模型。通过零交叉检测电流数据,基于事件驱动机制从大量数据中发现关键事件;将包含关键事件的电流序列转换至图像空间,并代入基于深度学习的负荷检测模型,从而实现端对端的非侵入式负荷检测。实验结果表明,与多分类支持向量机(MSVM)、前馈神经网络(FNN)、卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)模型相比,所提EDDL模型综合性能更优,检测准确率和精确度分别为94.67%和91.76%。仿真结果验证了所提模型可基于事件驱动机制挖掘电流数据,并基于深度学习模型有效提取电流数据特征,从而实现高精确度的非侵入式电力负荷检测。该模型对非侵入式电力负荷检测研究具有一定借鉴作用。