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基于MFC的复合型仿生鱼尾的振动性能

振动．测试与诊断 2013年第S2期33卷 165-168,227页

作者：官源林李华峰杨熙鑫南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室南京210016 青岛大学软件技术学院青岛266100

为了研制水下航行器来进行海洋探测,早期的研究以AUV为主,随着仿生学的出现,仿生水下推进器开始被研究,仿生鱼成为被研究的对象。为克服目前仿生鱼的固有缺陷,提出了一种复合型仿生鱼尾方案,选用驱动和基板材料分别为粗压电纤维复合材料... 详细信息

为了研制水下航行器来进行海洋探测,早期的研究以AUV为主,随着仿生学的出现,仿生水下推进器开始被研究,仿生鱼成为被研究的对象。为克服目前仿生鱼的固有缺陷,提出了一种复合型仿生鱼尾方案,选用驱动和基板材料分别为粗压电纤维复合材料(macro fiber composite,简称MFC)和特制的玻璃纤维增强型复合材料,两种各向异性材料结合能使鱼尾像鱼一样产生各种复杂的动作。首先,制备玻璃纤维增强型复合材料,并测量材料的性能;其次,搭建了实验系统进行鱼尾振动性能测试。实验发现,当施加峰峰值电压为700V、频率为9Hz时,末端最大弯曲位移为7.122mm,摆动角度达到28.37°。

关键词：粗压电纤维复合材料(MFC) 玻璃纤维复合材料仿生鱼尾环氧树脂

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基于CNN与BLS的滚动轴承故障诊断方法

振动．测试与诊断 2024年第5期44卷 1017-1022,1044页

作者：官源林刘贵林于春雨杨熙鑫井陆阳青岛理工大学机械与汽车工程学院青岛266520 青岛大学计算机科学技术学院青岛266071

针对传统滚动轴承故障诊断方法训练时间长和效率低的问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,简称CNN)和宽度学习系统(broad learning system,简称BLS)的故障诊断方法,实现了端到端的快速准确模式识别。首先,建立... 详细信息

针对传统滚动轴承故障诊断方法训练时间长和效率低的问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,简称CNN)和宽度学习系统(broad learning system,简称BLS)的故障诊断方法,实现了端到端的快速准确模式识别。首先,建立CNN与BLS结合的宽度卷积学习系统(broad convolutional learning system,简称BCLS),利用CNN提取信号特征和BLS进行分类,获得系统输出;其次,通过残差学习增加BLS层数,形成堆叠宽度卷积学习系统(stacked broad convolutional learning system,简称SBCLS),优化预测输出与真实标签的误差,对轴承故障模式进行识别;最后,通过试验将所提方法与3种BLS方法的预测结果进行了比较验证。结果表明,与几种常见故障诊断方法相比,所提方法诊断效果更佳,具有更高的准确率和训练效率,在边缘端的智能故障诊断中具有较好的应用前景。

关键词：堆叠宽度卷积学习系统卷积神经网络故障诊断滚动轴承

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一种求解旅行商问题的改进蚁群算法

中国海洋大学学报（自然科学版） 2013年第1期43卷 93-97页

作者：王沛栋唐功友杨熙鑫李扬中国海洋大学信息科学与工程学院山东青岛266100 青岛市产品质量监督检验所山东青岛266101

提出一种求解旅行商问题的改进蚁群算法。该算法在信息素更新过程中,利用信息素局部更新和全局动态更新结合的方法,使得当前最优路径上的信息素值能够动态地调配,避免算法陷入停滞状态;在局部搜索过程中,仅对部分走出更优路径的售货员使... 详细信息

提出一种求解旅行商问题的改进蚁群算法。该算法在信息素更新过程中,利用信息素局部更新和全局动态更新结合的方法,使得当前最优路径上的信息素值能够动态地调配,避免算法陷入停滞状态;在局部搜索过程中,仅对部分走出更优路径的售货员使用2-opt方法,加快了最优解的收敛速度。仿真实验验证了算法的有效性,与其它算法相比,本文算法在解的质量和收敛速度上都显示出了良好的性能。

关键词：蚁群算法路径规划信息素动态更新 TSP中图法

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柔性复合型仿生鱼尾的设计与实验

济南大学学报（自然科学版） 2016年第2期30卷 155-160页

作者：官源林李华峰张本锋杨熙鑫南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室江苏南京210016 青岛大学软件技术学院山东青岛266061

基于粗压电纤维复合材料(macro fiber composite,MFC)的特性,设计了一种柔性复合型仿生鱼尾及其驱动电源。采用有限元模拟和实验方法,研究仿生鱼尾的扭转运动模态以及实现仿生鱼尾的应用。仿真与性能测量结果表明:该柔性仿生鱼尾能够利... 详细信息

基于粗压电纤维复合材料(macro fiber composite,MFC)的特性,设计了一种柔性复合型仿生鱼尾及其驱动电源。采用有限元模拟和实验方法,研究仿生鱼尾的扭转运动模态以及实现仿生鱼尾的应用。仿真与性能测量结果表明:该柔性仿生鱼尾能够利用扭转振动模态模拟微型鱼的运动,最快游速达到320 mm/s。

关键词：仿生鱼复合材料驱动控制电源粗压电纤维复合材料

基于多标签节点和LINE的知识图谱动态更新方法

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青岛大学学报（工程技术版） 2022年第3期37卷 32-38页

作者：李嘉欣杨熙鑫青岛大学计算机科学技术学院山东青岛266071

针对现有知识图谱动态更新方法只考虑节点的单类标签而忽略来自外部的丰富标签信息问题,本文定义了以命名规则为基础的标签结构模型,利用大规模网络嵌入方法(large-scale information network embedding, LINE)预测节点间的关系链接,提... 详细信息

针对现有知识图谱动态更新方法只考虑节点的单类标签而忽略来自外部的丰富标签信息问题,本文定义了以命名规则为基础的标签结构模型,利用大规模网络嵌入方法(large-scale information network embedding, LINE)预测节点间的关系链接,提出了以多标签节点为主的动态多元属性标签方法(dynamic multivariate attribute labeling, DWAL)。为了验证该方法的可行性和有效性,对知识图谱三元组进行统计和校验,实现知识图谱质量控制,并在新技术需求数据集上进行测试,最后采用Neo4j软件更新知识图谱,在多数据集上验证该方法在重复节点处理问题上的有效性。实验结果表明,该方法能够为多标签节点合理的增加标签信息,扩大节点信息量,并有效地去除冗余,减少重复节点的构建,为知识图谱下一步研究打好坚实基础。该研究对提高知识图谱动态更新的准确性具有重要意义。

关键词：知识图谱多标签节点动态更新知识补全向量表示 Neo4j

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智能科学与技术专业规划

计算机教育 2014年第19期 38-41页

作者：杨熙鑫谭新全康丽娟青岛大学软件技术学院山东青岛266100

根据智能科学与技术专业在学生培养阶段的设置特点及建设理念,在分析专业课程体系的基础上,探索符合智能专业特点的本科专业建设模式。阐述以人工智能为核心,"软硬并举、三电联控"的专业发展方向,并对学生就业前景进行探讨。

关键词：智能科学与技术专业规划课程建设就业

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介电高弹聚合物运动轨迹跟踪控制研究

青岛大学学报（工程技术版） 2023年第2期38卷 46-52,74页

作者：王超隆杨熙鑫官源林青岛大学计算机科学技术学院山东青岛266071 青岛理工大学机械与汽车工程学院山东青岛266520

针对介电高弹聚合物的轨迹跟踪控制问题,本文提出自适应径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络滑模控制(sliding mode control,SMC)算法,实现了对介电高弹聚合物运动轨迹的跟踪控制。首先考虑超弹性和粘黏性等引起动力学模型... 详细信息

针对介电高弹聚合物的轨迹跟踪控制问题,本文提出自适应径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络滑模控制(sliding mode control,SMC)算法,实现了对介电高弹聚合物运动轨迹的跟踪控制。首先考虑超弹性和粘黏性等引起动力学模型中的未知项,外界干扰导致模型的不确定性,利用RBF神经网络的任意逼近连续函数特性、滑模控制的鲁棒性和自适应控制在线调整控制率设计控制器,并构造Lyapunov函数,证明控制器的稳定性,实现了对介电聚合物轨迹跟踪控制,结果显示聚合物的位置跟踪极值误差小于1%,响应时间约为0.7 s,表明系统具有较高的动态性能,实现了结构的线性运动轨迹跟踪。同时,分析了激励频率和宽度预拉伸比对结构跟踪轨迹的影响规律,设计了系数参数的优化方法。研究结果表明,该控制器提高了轨迹跟踪的精确度,验证了所提控制系统具有较强的自适应性、稳定性及优化方法的有效性。该研究为软体机器人的仿生驱动与轨迹跟踪控制提供了理论依据。

关键词：介电高弹聚合物超弹性粘弹性 RBF神经网络滑模控制

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基于模糊自适应PID的智能车控制与仿真

青岛大学学报（自然科学版） 2020年第2期33卷 1-5,10页

作者：杨欢莉杨熙鑫高鹏翔青岛大学数据科学与软件工程学院青岛266071

由于智能车的行驶是时变非线性系统,传统的PID算法无法很好地满足需求,改进的模糊自适应的PID算法采用高效的PID算法和模糊自整定控制相结合进行自动调节,可以让智能车系统克服传统PID算法无法实时调节参数的缺点,提高智能车在速度控制... 详细信息

由于智能车的行驶是时变非线性系统,传统的PID算法无法很好地满足需求,改进的模糊自适应的PID算法采用高效的PID算法和模糊自整定控制相结合进行自动调节,可以让智能车系统克服传统PID算法无法实时调节参数的缺点,提高智能车在速度控制上的效率和鲁棒性。利用MATLAB中的Simulink仿真模块,设计搭建模糊控制器,并应用模糊规则进行仿真,分别给与负载电机转速扰动和电磁转矩的阶跃扰动,利用传统PID和改进后的模糊自适应PID控制对比测试电机控制系统的阶跃响应性能。实验表明,该系统不仅实现了智能车速度的实时调控和优化,而且与传统的PID控制算法相比较,具有更稳定的动态响应、鲁棒性与精确度。

关键词：模糊控制自适应PID算法智能车 Simulink

基于IPSO-GPR的HVAC送风温度预测模型

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青岛大学学报（自然科学版） 2021年第2期34卷 29-37页

作者：寇腾跃于忠清杨熙鑫青岛大学数据科学与软件工程学院青岛266071

针对AHU系统中的多维、异构、非线性等特点,提出了一种基于改进粒子群的高斯过程回归(IPSO-GPR)算法。在传统的PSO算法上引进了混沌序列和交叉策略,使粒子在运动过程中能够自适应的调整搜索方向和速度,并针对局部最优解附近的区域进行... 详细信息

针对AHU系统中的多维、异构、非线性等特点,提出了一种基于改进粒子群的高斯过程回归(IPSO-GPR)算法。在传统的PSO算法上引进了混沌序列和交叉策略,使粒子在运动过程中能够自适应的调整搜索方向和速度,并针对局部最优解附近的区域进行了重点搜索,降低PSO陷入局部最优解的风险。使用平方指数和二次有理两种核函数的组合GPR来应对复杂的AHU非线性系统。对比PSO-GPR方法的预测性能,IPSO-GPR模型预测的送风温度误差保持在0.07℉以下,预测效果更加精确。

关键词：超参数优化粒子群优化混沌序列高斯过程回归暖通空调送风温度