眼动交互关键技术研究现状与展望

随着计算机性能的不断提升,传统键鼠类窄带宽输入形式严重限制了计算机系统的工作效率。为了顺应高效、自然的人机交互发展趋势,眼动交互技术成为近年来的研究热点并取得了一定进展。在对眼动交互技术相关文献进行梳理的基础上,总结了眼动交互数据的一般处理与分析方法;围绕眼动交互过程存在的低空间精确度、米达斯接触以及视疲劳等关键问题展开描述,并对其解决方案进行了重点分析;最后,对眼动交互技术的前沿方向及发展趋势进行了展望,以期为后续相关研究提供有价值的参考。

基于多工况关联的无人车辆车身结构轻量化优化设计

未来战场的多样化对特种无人车辆的环境适应性提出了更高的要求。为满足特种无人车辆的多工况使用、高机动能力与低成本研制等要求,采用多工况关联设计与轻量化优化的思路对无人车桁架车身结构进行优化设计。考虑到多工况的车身结构设计变量多、设计空间大,面临仿真次数过多的问题,提出基于多工况关联的车身结构轻量化优化方法,利用设计变量区间缩减策略减小设计空间;引入高斯过程代理模型替换仿真分析实现结构设计方案性能的快速评估;结合遗传算法实现方案的优化。实验结果表明,最终优化方案在通过车身刚度强度和模态等多学科性能仿真验证的情况下,质量比初始方案降低14.12%,比只用高斯过程优化设计的方案降低8.87%。

基于长短期记忆网络的桁架车身结构轻量化设计优化

为满足特种无人车辆高可靠机动、低成本研制等要求,在特种无人车辆的桁架车身结构设计早期阶段引入结构轻量化思想。为实现车身结构轻量化,提出基于长短期记忆网络的设计优化方法(LSTM-DO),利用LSTM-DO的快速搜索、高精度优化能力解决车身结构设计优化中收敛慢、局部最优等问题。建立了某无人车辆桁架车身参数化模型与有限元分析模型,采用代理模型技术提高设计优化过程中车身结构性能评估速度,结合LSTM-DO优化方法快速准确地生成方案。对比了常用的梯度优化算法与启发式优化算法,所提LSTM-DO方法在最优方案性能、收敛速度和鲁棒性方面均展现出明显的优势。