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四足机器人自主运动技能学习模型及算法研究

四足机器人自主运动技能学习模型及算法研究

作者：吴宜通北方工业大学

学位级别：硕士

四足机器人以自然界中的四足动物为原型进行设计,具有较高的环境适应性,在火星探测、灾区救援、丛林探索等各种复杂场景中均得以使用,具有广阔的应用前景。四足机器人运动控制方法主要有三大类:基于模型的方法,基于生物控制的方法和智... 详细信息

四足机器人以自然界中的四足动物为原型进行设计,具有较高的环境适应性,在火星探测、灾区救援、丛林探索等各种复杂场景中均得以使用,具有广阔的应用前景。四足机器人运动控制方法主要有三大类:基于模型的方法,基于生物控制的方法和智能自主学习方法。传统基于模型的控制方法建模过程复杂、计算量大、面向任务单一、适应性不强;基于生物控制的方法参数较多,调制困难;基于深度强化学习的智能自主学习方法近年来显示出较大的优势,但是其需要与环境进行大量交互,学习数据量较大,学习时间较长。为了使四足机器人更加智能化,实现自主运动技能学习,本文将生物节律控制与深度强化学习相结合,对四足机器人自主运动技能学习展开研究,取得研究成果如下:(1)提出一种基于节律控制器和深度强化学习的四足机器人自主运动技能学习算法。首先使用余弦振荡器构成能够产生节律信号的节律控制器,直接控制机器人八个关节的运动角度。同时,为了使机器人能够自主适应不同环境,使用深度强化学习对节律控制器的参数进行学习,其中,在奖励函数的设计中,除引入机器人运动过程中的前进距离等信息外,还将基于机器人本体信息获取的斜坡角度信息融入奖励函数之中,从而帮助机器人更好的适应斜坡环境。(2)提出一种基于闭环调节的四足机器人速度自主跟踪算法。首先,基于强化学习实现四足机器人不同步态学习,并获取不同步态适应速度范围知识。之后,在基于节律控制器和深度强化学习的四足机器人自主运动技能学习算法基础上,考虑机器人运动过程中的速度因素,在节律控制器中引入速度反馈,将实时速度与目标速度进行比较,基于所得误差指导机器人在不同步态下动态调整节律控制器的周期,最终实现四足机器人按期望速度行走。(3)仿真与实验验证。首先,同时在仿真环境及真实场景下对基于节律控制器和深度强化学习的四足机器人自主运动技能学习算法开展相关实验验证,其中,仿真平台使用Coppelia Sim,将四足机器人模型导入其中,并通过远程API实现其与Python的连接。同时,在仿真环境及真实场景中基于实验任务搭建所需的平地及斜坡场景,实验结果表明,所提出的方法能使得机器人学习更快、环境适应能力更好。其次,在仿真场景中对基于闭环调节的四足机器人速度自主跟踪算法进行验证,结果表明,机器人能根据期望速度自主选择合适步态及周期,最终完成速度跟踪。

关键词：四足机器人节律控制器深度强化学习运动技能学习自主运动控制

外啮合斜齿轮泵混合机胶/水两相流场数值模拟与结构优化

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外啮合斜齿轮泵混合机胶/水两相流场数值模拟与结构优化

作者：李学通齐鲁工业大学

学位级别：硕士

外啮合斜齿轮泵混合机(External Helical Gear Pump Mixer)具有工作效率高、体积小、维修简单、径向力大、可承受高工作压力和低流量脉动等优点,广泛应用于制造业。外啮合斜齿轮泵是EHGPM的主要组成部分,主要承担着输送胶液和水,同时促... 详细信息

外啮合斜齿轮泵混合机(External Helical Gear Pump Mixer)具有工作效率高、体积小、维修简单、径向力大、可承受高工作压力和低流量脉动等优点,广泛应用于制造业。外啮合斜齿轮泵是EHGPM的主要组成部分,主要承担着输送胶液和水,同时促进胶液与水的充分混合的作用。它是EHGPM的动力源泉,也是影响胶液与水两相混合的重要因素,因此对外啮合斜齿轮泵内流场进行研究分析尤为重要。首先,对外啮合斜齿轮泵混合机内流域进行一定简化并建立三维几何模型,使用批处理动网格法对其内部流场进行三维瞬态数值模拟。开展外啮合斜齿轮泵混合机胶/水两相混合过程现场试验,验证数值模拟结果的可靠性。其次,基于VOF两相流模型研究胶/水两相的流动过程,进一步从水的体积分数、胶液速度和粘度三方面分析不同转速和进水速度对胶/水两相混合的影响。基于数值模拟结果优化混合机的操作参数,并对优化操作参数后的模型进行了数值模拟验证。研究结果表明高转速对于胶/水两相混合具有显著促进作用,同时较低的进水速度也可以促进混合槽内胶液和水混合。最后,基于不同操作工况下对外啮合斜齿轮泵混合机的数值模拟研究,对EHGPM中的机械结构进行优化,提出一种交错式中心分流器模型,并对带有不同倾斜度交错式导流板下的模型进行了数值模拟;通过对水的体积分数和胶液粘度的研究分析,结果表明交错式中心分流器可以促进胶/水混合;进一步对EHGPM中的进水口结构进行了优化。设计三种不同进水口结构模型,并分别对三种进水口模型进行了数值模拟研究,研究结果表明双进水口可以提高贫水区内水的体积分数,促进胶/水混合。底部进水口对于混合槽内胶水混合没有显著影响,仅能降低混合槽前端富水区的水含量。带有前端盖的进水口可以显著降低富水区水的体积分数,提高贫水区水的体积分数并促进混合槽内整体胶/水混合,有利于提高胶/水混合均一性。

关键词：外啮合斜齿轮泵混合机 VOF 数值模拟体积分数混合均一

构造转换区强震间相互作用机制的数值模拟研究:以2008—2020年4次M_(S)>6.0于田地震为例

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地球物理学报 2024年第1期67卷 156-171页

作者：刘雷李玉江季灵运中国地震局第二监测中心西安710054 应急管理部国家自然灾害防治研究院北京100085

2008年于田M_(S)7.3地震后,阿尔金断裂带西南段的构造转换区内接连发生了2012年M_(S)6.2、2014年M_(S)7.3和2020年M_(S)6.4等强震.研究强震间相互作用对于理解强震的发震机制具有重要意义.本文通过构建阿尔金断裂西南段及邻区三维黏弹... 详细信息

2008年于田M_(S)7.3地震后,阿尔金断裂带西南段的构造转换区内接连发生了2012年M_(S)6.2、2014年M_(S)7.3和2020年M_(S)6.4等强震.研究强震间相互作用对于理解强震的发震机制具有重要意义.本文通过构建阿尔金断裂西南段及邻区三维黏弹性有限元模型,以强震同震滑动模型为约束,综合同震位错与震后黏弹性松弛效应的影响,研究4次强震间相互作用以及强震发生所引起的区域内断裂库仑应力变化.计算结果表明:考虑同震和震后效应的共同作用,后续3次地震发生前震源处库仑应力变化分别为-1.89×10~4 Pa、3.63×10~4 Pa和1.04×10~4 Pa,表明2008年于田地震延迟了2012年于田地震的发生,2008和2012年于田地震共同触发了2014年于田地震的发生,而前3次地震同样触发了2020年于田地震的发生.从不同构造部位强震间相互作用的结果来看,阿尔金断裂西南段尾端张性区内发生的正断型强震,对区域内北东向断层上的左旋走滑型强震有加载效应,造成强震的提前发生,同时也会延迟尾端张性区内近南北向的断层上正断型强震的发生.综合分析认为,阿尔金断裂和郭扎措断裂西段应力显著增加(>1.0×10~5 Pa),未来发生强震的可能性很高,需要重点关注.

关键词：于田地震同震滑动分布有限元模拟库仑应力变化地震危险性

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结合CNN与软共享机制的综合能源系统多元负荷预测

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电力建设 2024年

作者：葛众隆交凤李健解通北京理工大学机械与车辆学院云南省设计院集团有限公司云南大学建筑与规划学院

综合能源系统可有效提升能源利用效率、减少碳排放，而精准的负荷预测是其开展运行调度和能源管控的重要前提。为实现更高的负荷预测精度，本文提出了一种新的多元负荷耦合预测模型(CNN-MMoE-LSTM)，该模型以卷积神经网络为核心，融合... 详细信息

综合能源系统可有效提升能源利用效率、减少碳排放，而精准的负荷预测是其开展运行调度和能源管控的重要前提。为实现更高的负荷预测精度，本文提出了一种新的多元负荷耦合预测模型(CNN-MMoE-LSTM)，该模型以卷积神经网络为核心，融合多门混合专家模型和长短期记忆神经网络模型，通过卷积神经网络与软共享机制多任务学习的有机结合，实现了冷热电负荷关系的深入耦合，并显著提升了多元负荷的预测精度。结果表明，本文提出的CNN-MMoE-LSTM多元负荷耦合预测模型可进一步提高多元负荷的联合预测精度，电、热和冷负荷的均方根误差相比基于多门混合专家模型的长短期记忆神经网络模型(MMoE-LSTM)分别降低了5.86%、5.98%和2.67%。

关键词：综合能源系统负荷预测机器学习多任务学习软共享机制

采用AD654芯片的直流电压传感器及其温度漂移补偿

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激光杂志 2024年第1期45卷 43-48页

作者：孟通李长胜北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院北京100191

提出一种基于电压-频率变换的光电式电压传感器及电压传感信号温度漂移的补偿方法。电压传感系统主要包括电阻分压器、电压-频率变换芯片、发光二极管、光纤、光电探测与信号处理单元等。利用两块AD654型芯片分别作为被测电压和温度传... 详细信息

提出一种基于电压-频率变换的光电式电压传感器及电压传感信号温度漂移的补偿方法。电压传感系统主要包括电阻分压器、电压-频率变换芯片、发光二极管、光纤、光电探测与信号处理单元等。利用两块AD654型芯片分别作为被测电压和温度传感单元,通过对两路光传感信号进行非线性数据拟合等方式实现了对电压传感信号温度漂移的实时补偿。实验测量了0.6 kV~5.0 kV范围内的直流电压,并实现了电压传感信号的温度漂移补偿,在-40℃~+60℃的温度范围内,电压传感信号温度漂移的平均相对误差约为±0.7%。

关键词：光电式电压传感器电压-频率变换 AD654芯片温度漂移补偿

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基于LNG船舶蓄冷材料的制备及装置蓄冷的研究

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基于LNG船舶蓄冷材料的制备及装置蓄冷的研究

作者：竟浩通北部湾大学

学位级别：硕士

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混合特征平衡图注意力网络日志异常检测模型

计算机工程与应用 2024年

作者：陈旭张硕景永俊王叔洋北方民族大学电气信息工程学院北方民族大学计算机科学与工程学院

针对现有方法忽略了日志异常数据不平衡和日志特征间的关联性，导致异常检测准确率低的问题。本文提出一种基于混合特征平衡图注意力网络的日志异常检测模型(HBGATLog)。首先，构建混合日志图构建模块，通过混合特征提取模块提取日志数... 详细信息

针对现有方法忽略了日志异常数据不平衡和日志特征间的关联性，导致异常检测准确率低的问题。本文提出一种基于混合特征平衡图注意力网络的日志异常检测模型(HBGATLog)。首先，构建混合日志图构建模块，通过混合特征提取模块提取日志数据的语义信息、日志序列和时间结构，增强日志特征间的关联性，并采用日志图构建模块构建日志图，有效保留空间结构特征。其次，设计平衡日志图生成模块，解决不平衡的日志数据导致检测结果偏向多数类问题。然后，采用图日志异常检测模块进行异常检测。最后，使用BGL、Thunderbird和HDFS三个公共数据集对HBGATLog进行验证，实验结果表明，F1 Score分别达到了99.0%、98.7%和98.1%。证明HBGATLog不但能够解决日志数据不平衡问题，充分考虑日志数据特征的关联性，而且有效降低了漏检率。

关键词：日志异常检测日志分析图神经网络混合特征提取数据不平衡

磁性FeO纳米粒子催化剂的制备及催化性能研究

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兵器材料科学与工程 2024年

作者：姜姗姗王恩通吕梁学院化学化工系

为提升磁性催化剂的催化效率，研究磁性Fe3O4纳米粒子催化剂的制备及其催化性能。用四氯化钛、无水乙醇、氯化铁等分别制备磁基体Fe3O4，以及Fe3O4与四氯化钛摩尔比为19：1、9：1、17：3、4：1的4种催化剂材料。将四硝基苯酚、硼氢化钠... 详细信息

为提升磁性催化剂的催化效率，研究磁性Fe3O4纳米粒子催化剂的制备及其催化性能。用四氯化钛、无水乙醇、氯化铁等分别制备磁基体Fe3O4，以及Fe3O4与四氯化钛摩尔比为19：1、9：1、17：3、4：1的4种催化剂材料。将四硝基苯酚、硼氢化钠等作为待催化材料，用不同催化剂进行催化还原试验，用紫外—可见分光光度计、振动样品磁强计等测试催化剂的磁性能和催化性能。结果表明：四种催化剂均呈现出一定的磁强度，催化1 min后转化率均较高。其中，摩尔比为4：1的催化剂磁性能更强，矫顽力可达0.54 A/m，为4组催化剂中最高，其催化时间更短，催化速率较快，且在8次循环催化后仍保持99.0%以上的转化率。

关键词：磁性Fe O 纳米粒子催化剂材料催化性能四氯化钛磁性能

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空地一体化协同多目标优化问题研究

空地一体化协同多目标优化问题研究

作者：王兆通烟台大学

学位级别：硕士

无线传感器网络(Wireless Sensors Networks,WSNs)和无人机(Unmanned Aerial Vehicles,UAVs)的蓬勃发展为自然灾害监测提供了新思路。无人机依靠高机动性、操作灵活的特点辅助无线传感器网络持续对环境数据进行采集和处理,降低传感器之... 详细信息

无线传感器网络(Wireless Sensors Networks,WSNs)和无人机(Unmanned Aerial Vehicles,UAVs)的蓬勃发展为自然灾害监测提供了新思路。无人机依靠高机动性、操作灵活的特点辅助无线传感器网络持续对环境数据进行采集和处理,降低传感器之间通信依赖的同时,极大地节约环境监测的经济成本,本文称这种新型物联网网络为空地一体化。依托国家重点研发计划项目“智能可持续空中地面物联网络研究”(项目编号:2021YFE0111600),本文研究了空地一体化在不同场景下无人机与无线传感器网络协同完成数据采集任务的多目标优化问题,主要研究内容如下:第一,针对平面场景下的多目标优化(Multi-Objective Optimization in Flat Scenes,FSMO)问题,构建了空地一体化场景模型。随后,通过路径参数化方法对问题模型进行拟合处理,并利用基于变异-权重调整策略的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Mutation-Weight Adjustment Strategy,MWAPSO)对FSMO问题进行求解。MWAPSO算法引入了非线性权重调整策略和基于Circle混沌映射的粒子突变机制,改善了传统粒子群算法容易陷入局部最优解和问题解空间搜索不充分的问题,对比其他优化算法也表现出了更好的搜索性能。第二,针对三维场景下的多目标优化(Multi-Objective Optimization in ThreeDimensional Scenes,TSMO)问题,构建了四旋翼无人机动力学模型。随后,采用时区映射离散化方法对问题模型进行离散化处理,并利用多阶段改进的多目标粒子群优化算法(Multi-Stage Enhanced Multi-Objective Particle Swarm Optimization Algorithm,MEMOPSO)搜索TSMO问题的Pareto最优前沿。MEMOPSO算法引入了狼群搜索算子、柯西变异算子和Piecewise混沌映射机制,对比其他优化算法,MEMOPSO算法在问题解空间中的搜索更加充分,非支配解分布也更为均匀。第三,开发了空地一体化仿真视景平台,用于将算法求解得到的问题最优解进行可视化展示。

关键词：空地一体化协同多目标优化场景建模粒子群优化算法