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预见性驾驶风险场模型

机械工程学报 2024年第10期 160-170页

作者：褚端峰彭赛骞胡海洋皮大伟武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉理工大学机电工程学院南京理工大学机械工程学院

为真实反映车辆在行驶过程中的风险，并准确预测未来潜在的驾驶风险，提出一种考虑目标车辆预测轨迹的预见性驾驶风险场模型。首先，根据场景中的地图信息和所有车辆的历史轨迹信息，来预测目标车辆的未来轨迹；然后，根据预测的目标车... 详细信息

为真实反映车辆在行驶过程中的风险，并准确预测未来潜在的驾驶风险，提出一种考虑目标车辆预测轨迹的预见性驾驶风险场模型。首先，根据场景中的地图信息和所有车辆的历史轨迹信息，来预测目标车辆的未来轨迹；然后，根据预测的目标车辆未来轨迹，以及规划的自车未来轨迹，计算自车与目标车辆之间的相对位置，以及它们之间靠近或远离的趋势；最后，通过构建的驾驶风险场模型计算自车在当前和未来时刻的驾驶风险。试验表明相比于传统的碰撞时间(Time to collision,TTC)方法，建立的预见性驾驶风险场模型能更真实地反映驾驶风险；相比于不考虑目标车辆轨迹预测的驾驶风险建模方法，建立的预见性驾驶风险场模型能判断自车与目标车辆之间靠近或远离的趋势，预测风险与真实风险的偏差约为5%，能够准确预测未来时刻的潜在驾驶风险。

关键词：驾驶风险场轨迹预测预见性驾驶风险分析智能车辆

基于ResNeSt网络路面状态识别的主动悬架模型预测控制

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控制与决策 2024年第6期39卷 1849-1858页

作者：寇发荣胡凯仑陈若晨何海洋西安科技大学机械工程学院西安710054

为了提升不同运行工况下的路面状态识别精度及主动悬架平顺性控制性能,提出一种基于ResNeSt网络路面状态识别的主动悬架模型预测控制(MPC)方法.首先,搭建基于多路径分散注意力思想的ResNeSt网络架构,建立面向主动悬架实时控制的路面状... 详细信息

为了提升不同运行工况下的路面状态识别精度及主动悬架平顺性控制性能,提出一种基于ResNeSt网络路面状态识别的主动悬架模型预测控制(MPC)方法.首先,搭建基于多路径分散注意力思想的ResNeSt网络架构,建立面向主动悬架实时控制的路面状态识别算法,采用交叉熵目标损失函数和AdamW梯度下降算法进行网络训练以及测试实验验证;然后,在此基础上设计基于路面状态识别的主动悬架MPC控制算法,根据离散状态空间方程推导悬架系统预测模型,以悬架预测输出和控制力输入为性能指标建立目标函数,并考虑不同路面的控制策略确定加权矩阵取值,在系统约束条件下,将MPC目标函数转化为二次最优规划问题的求解;最后,将所提出控制算法与被动悬架、LQG控制进行对比仿真分析,结果表明:ResNeSt网络可以快速准确地识别多种路面状态,所提出控制算法能够根据路面状态对悬架进行实时瞬态主动控制,簧载质量加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷的均方根值平均值相比LQG控制分别降低36.56%、32.99%和36.28%.

关键词：路面状态识别 ResNeSt 深度学习残差卷积神经网络主动悬架模型预测控制

考虑波次订单动态释放的B2C电商订单合并配送决策方法

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管理工程学报 2024年第2期38卷 152-165页

作者：石海洋孙丽君胡祥培大连理工大学经济管理学院辽宁大连116024

本文针对动态释放、异质性强的B2C电商波次订单的物流配送决策难题,以提高车辆满载率、降低配送成本为目标,研究考虑波次订单动态释放的B2C电商订单城区物流合并配送问题。首先,将原动态问题建模为一阶马尔可夫决策过程以表达其多阶段... 详细信息

本文针对动态释放、异质性强的B2C电商波次订单的物流配送决策难题,以提高车辆满载率、降低配送成本为目标,研究考虑波次订单动态释放的B2C电商订单城区物流合并配送问题。首先,将原动态问题建模为一阶马尔可夫决策过程以表达其多阶段时序序贯决策的特点;其次,基于状态转移具有的时序特征,提出一种基于时序预测的前向动态规划方法用于寻找最优策略,将时序预测信息融入到合并配送决策的模型中,并结合定性启发式规则与定量优化模型以兼顾方法的决策效率与优化能力;最后,基于标准算例下的数值实验和某B2C电商平台的实例分析,验证了所提方法的有效性和实用性。此研究可为B2C电商订单物流配送提供决策支持,同时对于状态转移具有时序特征的马尔可夫决策问题提供了求解的新思路。

关键词： B2C电商波次拣选合并配送时序预测前向动态规划

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无人自行车运动控制器重构及认知学习优化

机械工程学报 2024年

作者：黄用华梁子彦庄未杨海洋桂林电子科技大学机电工程学院

针对无人自行车平衡控制器结构及参数未知及其控制系统泛化能力不足的问题，提出一种用于重构未知控制器并提升控制系统动态性能的认知学习系统。该认知学习系统主要由两部分构成：其一是利用高斯过程回归(GPR)的理论方法，以无人自行... 详细信息

针对无人自行车平衡控制器结构及参数未知及其控制系统泛化能力不足的问题，提出一种用于重构未知控制器并提升控制系统动态性能的认知学习系统。该认知学习系统主要由两部分构成：其一是利用高斯过程回归(GPR)的理论方法，以无人自行车车体侧向倾角、车体侧向倾角速度、车把转角、车把转角速度为输入，以车把控制力矩为输出，构建概率模型表征系统控制器输入输出之间的映射关系；其二是结合反应式认知学习优化策略，引入感知模块、认知模块和执行模块，以所建立的概率模型输出作为无人自行车认知学习控制器的训练初值，对其进行控制性能的迭代优化。数值仿真和样机实验结果表明：高斯过程回归方法能够较好地重构未知控制器，认知学习算法可以有效地改善控制系统的动态性能；两者综合使无人自行车可以在相对平整水泥路面实现稳定的平衡行走，其侧向倾角在[-0.042 rad, 0.044 rad]范围内波动，且相比于GPR控制器，优化后的认知学习系统使车体侧向倾角及车把转角的振幅分别减小了约55.7%和57.1%，并且对湿滑路面/坡面/草坪的运行场景表现出较好的泛化性能。

关键词：无人自行车平衡运动控制器重构认知学习高斯过程回归

通过激光/分散系耦合增强氧化石墨烯的还原效果:实现大规模、低缺陷的石墨烯用于无折痕散热膜在先进柔性电子器件中的应用

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Science Bulletin 2024年第11期69卷 1716-1727页

作者：孙佳惟熊雨薇贾海洋韩龙祥叶雯孙立涛 College of Electronic and Information Engineering Suzhou University of Science and TechnologySuzhou 215009China SEU-FEI Nano-Pico Center Key Laboratory of MEMS of Ministry of EducationSoutheast UniversityNanjing 210096China School of Physics and New Energy Xuzhou University of TechnologyXuzhou 221018China Jiangsu Industrial Intelligent and Low-carbon Technology Engineering Center Suzhou 215000China Suzhou Key Laboratory of Intelligent Low-carbon Technology Application Suzhou 215000China College of Chemistry and Life Sciences Suzhou University of Science and TechnologySuzhou 215009China

The advancement of flexible electronics demands improved components,necessitating heat dissipation membranes(HDMs)to exhibit high thermal conductivity while maintaining structural integrity and performance stability even after extensive deformation.Herein,we have devised a laser-modulated reduction technique for graphene oxide(GO),enabling the fabrication of high-quality,large-scale,lowdefect graphene,which yields high-performance HDMs after orderly deposition.The work underscores the crucial role of the laser wavelength and dispersion liquid's coupling intensity in influencing the morphology and properties of graphene.Optimal coupling effect and energy conversion are realized when a laser of 1064 nm wavelength irradiates a triethylene glycol(TEG)/N,N-Dimethylformamide(DMF)dispersion.This unique synergy generates high transient energy,which facilitates the deprotonation process and ensures a swift,comprehensive GO reduction.In contrast to conventional water-based laser reduction methods,the accelerated reaction magnifies the size of the graphene sheets by mitigating the ablation effect.After membrane construction with an ordered structure,the corresponding membrane exhibits a high thermal conductivity of 1632 W m^(-1)K^(-1),requiring only~1/10 of the total preparation time required by other reported methods.Remarkably,the resulting HDM demonstrates superior resilience against creasing and folding,maintaining excellent smoothness and negligible reduction in thermal conductivity after violent rubbing.The combination of exceptional flexibility and thermal conductivity in HDMs paves the way for long-term practical use in the flexible electronics industry.

关键词： Laser-irradiation technology System coupling Graphene-based Heat dissipation membranes Crease-free

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聚丙烯纤维增强橡胶砂固结不排水剪切试验

建筑材料学报 2024年第5期27卷 471-478页

作者：张季汪顺敏庄海洋陈佳蓝锦明华东交通大学土木建筑学院江西南昌330013 南京工业大学岩土工程研究所江苏南京210037

鉴于橡胶砂作为回填材料时承载力低和变形量大的问题,采用加入聚丙烯纤维(PPF)的方法提高橡胶砂的力学性能,提出了聚丙烯纤维增强橡胶砂的半干拌式制备方法,通过48组聚丙烯纤维增强橡胶砂、普通橡胶砂和纯砂试样的固结不排水剪切试验,... 详细信息

鉴于橡胶砂作为回填材料时承载力低和变形量大的问题,采用加入聚丙烯纤维(PPF)的方法提高橡胶砂的力学性能,提出了聚丙烯纤维增强橡胶砂的半干拌式制备方法,通过48组聚丙烯纤维增强橡胶砂、普通橡胶砂和纯砂试样的固结不排水剪切试验,探究了聚丙烯纤维掺量和橡胶掺量等参数对聚丙烯纤维增强橡胶砂主要力学变形特征参数的影响.结果表明:聚丙烯纤维对橡胶砂弹性模量的影响较小;聚丙烯纤维增强橡胶砂具有先剪缩后剪胀破坏的特征,其偏应力与轴向应变关系为应变硬化型;聚丙烯纤维可有效提高橡胶砂的内摩擦角和黏聚力;聚丙烯纤维增强橡胶砂破坏偏应力的提升效果十分显著,最高可提高3倍.

关键词：橡胶砂聚丙烯纤维固结不排水剪切试验破坏模式抗剪强度

优化A^(*)与动态窗口法的移动机器人路径规划

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计算机集成制造系统 2024年第4期30卷 1353-1363页

作者：王彬聂建军李海洋解晓琳鄢鸿桢中原工学院机电学院河南郑州450001 河南科技大学农业装备工程学院河南洛阳471000

为解决传统A^(*)算法和动态窗口法在移动机器人路径规划中出现的问题,提出了两种算法的优化方案和优化算法的融合方案。首先,针对传统A^(*)算法中路线对称性强、冗余点多的问题,在启发函数中引入父节点信息,重新构建了可动态调节启发函... 详细信息

为解决传统A^(*)算法和动态窗口法在移动机器人路径规划中出现的问题,提出了两种算法的优化方案和优化算法的融合方案。首先,针对传统A^(*)算法中路线对称性强、冗余点多的问题,在启发函数中引入父节点信息,重新构建了可动态调节启发函数权重的代价函数,设计了关建点提取策略。其次,针对传统动态窗口法路线冗长的问题,改进了障碍物距离评价子函数,提出了动态窗口法的自适应环境改进策略。然后,针对改进动态窗口法存在目标点不可达和优化A^(*)算法安全性低的问题,融合了优化A^(*)算法和改进动态窗口法,设计了新的全局路径评价子函数。最后,通过仿真和实验结果对比,验证了融合算法在规划效率、安全性和路径平滑性等方面有很大提升,更符合移动机器人的运动特性。

关键词：移动机器人路径规划 A^(*)算法动态窗口法算法融合

绝经后女性骨质疏松症患病率及影响因素的Meta分析

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中国全科医学 2024年第11期27卷 1370-1379页

作者：何海洋杨嘉玲雷迅重庆医科大学公共卫生学院重庆市400016

背景随着人口老龄化,骨质疏松症对健康的威胁也越发突出,绝经后的女性由于卵巢雌激素分泌减少,骨质疏松症患病率将进一步增加,为男性的3倍。骨质疏松症在绝经后女性中的患病率及危险因素已有较多报道并进行过系统总结,但汇总全球范围的... 详细信息

背景随着人口老龄化,骨质疏松症对健康的威胁也越发突出,绝经后的女性由于卵巢雌激素分泌减少,骨质疏松症患病率将进一步增加,为男性的3倍。骨质疏松症在绝经后女性中的患病率及危险因素已有较多报道并进行过系统总结,但汇总全球范围的相关研究的系统综述较少。目的系统评价绝经后女性骨质疏松症的患病率和影响因素。方法计算机检索PubMed、Embase、Cochrane Library、Web of Science、中国知网、万方数据知识服务平台、维普网、中国生物医学文献数据库,检索关于绝经后女性骨质疏松症的患病率及影响因素的文献,另外根据已纳入文献中的参考文献进行文献追踪。检索时间为2002-11-01—2022-11-01。两名评价人员独立进行文献筛选以及信息提取工作,采用美国卫生保健质量和研究机构推荐的偏倚风险评价标准进行质量评价。采用Stata 16.0软件对绝经后女性骨质疏松症的患病率和影响因素进行Meta分析。结果共纳入68篇文献,总样本量112097例。Meta分析结果显示,绝经后女性骨质疏松症和骨量减少的患病率分别为34.73%(95%CI=31.02%~38.44%)和41.83%(95%CI=38.19%~45.47%)。亚组分析结果显示,年龄≥80岁组患病率最高(68.72%,95%CI=59.81%~77.62%),随后依次为70~79岁组(57.20%,95%CI=50.53%~63.87%)、60~69岁组(37.46%,95%CI=28.95%~45.98%)、50~59岁组(24.94%,95%CI=15.50%~34.39%)、40~49岁组(14.01%,95%CI=6.64%~21.38%);生育次数<2次的患病率(34.24%,95%CI=24.08%~44.41%)低于生育次数≥2次(39.27%,95%CI=30.10%~48.44%);绝经年限≥10年的患病率(47.15%,95%CI=42.27%~52.04%)高于绝经年限<10年(34.18%,95%CI=33.30%~35.06%);发展中国家患病率(35.87%,95%CI=31.39%~40.34%)高于发达国家(30.10%,95%CI=23.97%~36.23%)。绝经后女性骨质疏松症的影响因素包括糖尿病(OR=2.79,95%CI=1.75~4.46,P<0.05)、高BMI(OR=0.53,95%CI=0.43~0.64,P<0.05)、运动(OR=0.43,95%CI=0.28~0.65,P<0.05)、生育次数(OR=2.52,95%CI=1.72~3.67,P<0.05)、绝经年限(OR=1.88,95%CI=1.43~2.46,P<0.05)、家族病史(OR=1.92,95%CI=1.38~2.67,P<0.05)、饮酒(OR=1.95,95%CI=1.54~2.47,P<0.05)、使用激素治疗(OR=0.34,95%CI=0.25~0.44,P<0.05)、非暴力骨折史(OR=3.83,95%CI=1.88~7.98,P<0.05)、年龄(OR=1.43,95%CI:1.29~1.59,P<0.05)。结论骨质疏松症和骨量减少在绝经后女性中的患病率较高,约1/3的绝经后女性患有骨质疏松症,约1/2的绝经后女性患有骨量减少。高BMI、常运动、使用激素治疗为绝经后女性骨质疏松症的保护因素,糖尿病、生育次数多、绝经年限长、家族病史、饮酒、非暴力骨折史、高龄为危险因素。临床工作中应加强对骨质疏松症的评估和干预,同时有必要向绝经后女性宣传健康的生活方式,提高绝经后女性的生活质量。

关键词：骨质疏松绝经后患病率影响因素分析 Meta分析

基于双加权不平衡矩阵分类器的机械故障诊断方法

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机械工程学报 2024年第3期60卷 170-180页

作者：潘海洋徐海锋郑近德童靳于张飞斌安徽工业大学机械工程学院马鞍山243032 清华大学机械工程系北京100084 频率探索智能科技江苏有限公司常州213000

针对机械故障样本数量不平衡情景下的故障诊断模型存在精度与泛用性不高的问题,借鉴模糊属性理论获取强监督模型的思想,设计了一种双加权不平衡矩阵分类器(Twin weighted imbalanced matrix classifier,TWIMC)。TWIMC通过使用基于样本... 详细信息

针对机械故障样本数量不平衡情景下的故障诊断模型存在精度与泛用性不高的问题,借鉴模糊属性理论获取强监督模型的思想,设计了一种双加权不平衡矩阵分类器(Twin weighted imbalanced matrix classifier,TWIMC)。TWIMC通过使用基于样本不均衡度的模糊隶属函数调节每个样本的权重,以增强对少数类样本的关注,平衡模型对所有类别样本的倾向性。同时,TWIMC依靠先验知识对核范数的奇异值进行权值分配,利用较大阈值过滤较小奇异值,进而保留矩阵样本的强关联低秩信息。最后,利用滚动轴承和齿轮故障数据集对所提方法进行验证,实验结果显示,TWIMC在不同不平衡比条件下均表现突出,展示了优异的机械故障诊断与分类性能。

关键词：双加权不平衡矩阵分类器支持矩阵机模糊隶属函数不平衡样本故障诊断