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基于直接升力控制的阵风载荷减缓系统研究

弹箭与制导学报 2006年第3期26卷 92-94页

作者：职晓波唐永哲马娟丽西北工业大学自动化学院西安710072

飞机受到垂直阵风的影响会产生不希望的法向过载。采用了安装直接升力操纵舵面并设计解耦控制器的方案,通过产生的直接升力来减缓阵风引起的载荷。仿真结果表明,该方案有效可行,乘坐品质也得到了相应的改善。

关键词：阵风载荷减缓直接升力控制解耦

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低速摩擦伺服系统的滑模变结构控制研究

弹箭与制导学报 2007年第3期27卷 77-79页

作者：马娟丽唐永哲职晓波西北工业大学自动化学院

针对低速摩擦伺服系统,提出采用指数趋近率的滑模控制方法,以保证运动点在有限时间到达平衡点,缩短了趋近时间。并且通过引入饱和函数以削弱抖振。最后运用Matlab/Simulink软件平台仿真,验证了该方法具有良好的跟踪特性和较强的鲁棒性。

关键词：低速摩擦伺服系统滑模变结构控制指数趋近律抖振

基于数字孪生模型的轮廓误差估计和预补偿方法

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计算机集成制造系统 2024年

作者：梅乐黄华支晓波黄亮兰州理工大学机电工程学院

针对数控机床进给系统的轮廓误差影响加工精度的问题，提出了一种基于数字孪生模型和交叉耦合相结合的轮廓误差预测与预补偿方法。该方法针对数控进给系统的多领域交叉耦合的特点，首先构建了机电一体化的联合仿真机理模型，同时基于融... 详细信息

针对数控机床进给系统的轮廓误差影响加工精度的问题，提出了一种基于数字孪生模型和交叉耦合相结合的轮廓误差预测与预补偿方法。该方法针对数控进给系统的多领域交叉耦合的特点，首先构建了机电一体化的联合仿真机理模型，同时基于融合了SE注意力机制（Squeeze-and-Excitation Networks，SE）的卷积循环神经网络（CNN-BiLSTM）和交叉耦合补偿构建了数据驱动补偿模型，二者共同构成了进给系统数字孪生模型。其次，通过数据驱动模型预测轮廓误差，同时基于预测结果对数字孪生模型进行预补偿。最后将数字孪生模型预估的轮廓误差与预补偿得到的耦合控制增益更新到实际进给系统的控制部分，提高了轮廓的控制性能。通过实验在进给系统上验证了轮廓误差预测与预补偿的可靠性，同时利用虚实同步实验验证了实际轮廓误差补偿的有效性。与补偿前相比，相对误差均保持在6%以下。结果表明：该方法能够有效的预测并控制轮廓误差，在精密运动控制领域有良好的应用前景。

关键词：数字孪生进给系统注意力机制轮廓误差误差补偿

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圆弧足被动行走机器人步态多重稳定性研究

力学学报 2024年第6期56卷 1784-1795页

作者：暴雨萌饶晓波丁顺良高建设郑州大学机械与动力工程学院郑州450001

目前关于被动行走步态的研究主要是揭示参数变化对其稳定性的影响,而对于步态多重稳定性的研究则较为少见.步态的多重稳定性不仅是行走模式多样化产生的根源,还是引发步态突变的关键因素.尽管当前共存步态的存在性已受到关注,但关于这... 详细信息

目前关于被动行走步态的研究主要是揭示参数变化对其稳定性的影响,而对于步态多重稳定性的研究则较为少见.步态的多重稳定性不仅是行走模式多样化产生的根源,还是引发步态突变的关键因素.尽管当前共存步态的存在性已受到关注,但关于这些步态的产生、演化以及消失机制的系统性研究尚未开展.为此,文章以圆弧足被动行走机器人为研究对象,应用胞映射及点映射算法探索到与周期一步态共存的几种高周期步态,绘制了共存步态的三维吸引盆并对这些步态的行走特性进行了详细的对比分析.此外,基于跳跃矩阵法改进了Poincaré-Newton-Floquet(PNF)算法,对被动行走系统的不稳定轨道及其对应的Floquet乘子进行了求解,并结合吸引盆进一步揭示了步态演化过程中的分岔和激变现象.研究结果表明,共存步态的周期越高,其平均步速越快,但步态稳定性越差;这些共存步态均由极限环的折叠分岔产生,并由倍周期级联路径通向混沌,最终与不稳定轨道在吸引盆边界上产生碰撞而消失.文章的研究结果有助于理解被动行走步态的多重稳定性,并为机器人的优化设计及稳定控制提供理论依据.

关键词：被动行走多重稳定性 PNF方法倍周期分岔折叠分岔边界激变

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基于深度学习的马铃薯形心及芽眼识别方法

激光与光电子学进展 2024年

作者：张存东黄华支晓波张晖旺兰州理工大学机电工程学院

切块均匀性对于马铃薯种薯的后续发育有重要影响，然而在马铃薯自动化切种中该问题经常被忽视。本文立足自主研发的智能切种机，采用基于机器视觉的方法提取马铃薯的形心和芽眼，为马铃薯种薯切种均匀性提供了位置参考。在形心识别中，... 详细信息

切块均匀性对于马铃薯种薯的后续发育有重要影响，然而在马铃薯自动化切种中该问题经常被忽视。本文立足自主研发的智能切种机，采用基于机器视觉的方法提取马铃薯的形心和芽眼，为马铃薯种薯切种均匀性提供了位置参考。在形心识别中，根据传统机器视觉方法对马铃薯的边缘提取受环境因素影响，常规语义分割算法精度低、计算量大，不能满足实时精度和速度要求的情况，首先提出一种用于马铃薯形心识别的改进U-Net模型。该模型继承了U-Net编码-解码的结构特点并兼具多层特征感知能力，在编码和解码阶段引入倒置残差块来代替卷积模块，更好地结合高阶语义信息和低阶语义信息，并提高计算速度。然后将改进的U-Net与传统方法矩特征计算结合，对马铃薯的形心进行了精准提取。实验结果表明，改进的U-Net模型精确率、召回率、平均交并比和平均像素准确率分别为95.54%、98.19%、93.86%、98.19%，模型大小为6.1Mb，模型性能优良，在针对马铃薯的图像分割问题使模型轻量化的同时提高了分割精度、分割速度，使所提取的马铃薯形心位置更加准确、快速，为后续切种刀具的精准动作提供了理论基础。在自研的智能切种机上使用YOLO v5进行芽眼识别并采用刀具决策方法进行切种规划的条件下，改进的U-Net模型在实际切种中效果更好。

关键词：马铃薯深度学习图像分割 U-Net 形心识别 YOLO v5

非平整路面下被动行走机器人的步态动力学演化

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：高建设暴雨萌赵天丁顺良饶晓波郑州大学机械与动力工程学院

为了探索非平整路面环境对被动行走机器人的步态演化影响，采用正弦函数模型刻画路面的凹凸特性，并通过引入随机变化的路面幅度和频率来模拟真实行走环境下道路的起伏状态。通过运用分岔图和李雅普诺夫指数等数值分析工具，对比了不同... 详细信息

为了探索非平整路面环境对被动行走机器人的步态演化影响，采用正弦函数模型刻画路面的凹凸特性，并通过引入随机变化的路面幅度和频率来模拟真实行走环境下道路的起伏状态。通过运用分岔图和李雅普诺夫指数等数值分析工具，对比了不同路面不平度对机器人步态稳定性的影响，并深入探讨全局分岔中的边界激变事件引发的机器人跌倒行为。此外，搭建机器人样机并进行ADAMS动力学仿真，验证了模型的行走能力。研究表明，在正弦波形的非平整路面上，机器人的步态为拟周期运动，并随系统参数的改变经环面倍化分岔逐渐演变为混沌；而在随机非平整路面上，路面对机器人步态的激励效应导致其偏离极限环轨迹，系统的稳定性下降；在上述行走环境中，产生于鞍结分岔的不稳定轨道引发的双边界激变事件是步态吸引子最终消失的重要原因。

关键词：机器人技术被动行走非平整路面分岔李雅普诺夫指数双边界激变

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带气囊结构航行体入水回收动力学特性研究

力学学报 2024年第4期56卷 943-959页

作者：职明洋燕国军孙龙泉王鹏霄哈尔滨工程大学船舶工程学院哈尔滨150001 北京宇航系统工程研究所北京100076

针对大尺度模型入水航行体的回收问题,为避免结构入水下落产生的过大入水深度对发射平台的安全造成威胁,并提升模型航行体的回收效率.文章设计了一种带气囊的航行体结构,认为气囊自空中释放并与航行体同步入水,经上浮后确保结构回收,并... 详细信息

针对大尺度模型入水航行体的回收问题,为避免结构入水下落产生的过大入水深度对发射平台的安全造成威胁,并提升模型航行体的回收效率.文章设计了一种带气囊的航行体结构,认为气囊自空中释放并与航行体同步入水,经上浮后确保结构回收,并给出了模型具体的设计参数.同时基于耦合欧拉-拉格朗日(CEL)算法建立了带气囊结构入水回收的数值计算模型,结合相关球体入水以及AUV头段入水试验结果,验证了数值方法的有效性并选取了本模型的无关性网格尺度.在此基础上,开展了不同气囊体积下航行体垂直入水回收的计算,选取了该结构对应的最佳气囊体积.随后,针对不同入水参数(入水速度、攻角以及气囊固定位置)进行了带气囊结构航行体入水回收过程的对比分析.研究结果表明,气囊体积对回收效率的提升具有正相关作用,且在体积的选取中应兼顾回收效率与气囊内压响应;入水速度的增加诱导系统运动规模同步增加,不利于回收的进行;入水攻角以及气囊固定位置的不同造成不同阶段航行体偏转运动的差异,气囊固定在航行体中部且较大的入水攻角有利于航行体模型的入水回收.

关键词：航行体回收结构入水气囊姿态偏转耦合欧拉-拉格朗日方法

中国家庭能源消费的时空特征、影响因素与趋势预测

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地理科学进展 2024年第5期43卷 870-887页

作者：庄汝龙杨洁宓科娜张朝阳职梦露宁波大学商学院浙江宁波315211 宁波财经学院国际经济贸易学院浙江宁波315175

随着居民生活水平的持续提高与收入的不断增加,家庭能源消费日益成为中国能源消费的重要增长点,把握家庭能源消费时空特征,判别家庭能源消费影响因素与发展趋势,有助于加快构建现代能源体系、推进能源低碳转型以及“双碳”目标的实现。... 详细信息

随着居民生活水平的持续提高与收入的不断增加,家庭能源消费日益成为中国能源消费的重要增长点,把握家庭能源消费时空特征,判别家庭能源消费影响因素与发展趋势,有助于加快构建现代能源体系、推进能源低碳转型以及“双碳”目标的实现。基于此,论文将家庭能源消费作为研究对象,系统探讨其时空演变特征。进一步借助空间计量模型、灰色预测、情景分析等方法,对家庭能源消费的影响因素及其发展趋势进行系统研究。研究发现:①从时空特征来看,1995—2021年家庭能源消费呈现上升趋势。同时,城乡家庭能源消费的差距逐渐拉大,但其人均家庭能源消费呈现趋同态势。②从家庭能源消费的占比与结构来看,家庭能源消费占能源消费总量的1/10左右,且家庭能源消费结构呈现出多样化与清洁化发展趋势。③从影响因素来看,能源强度、人口规模、家庭规模、教育水平、经济发展、城镇化率与汽车拥有量是家庭能源消费的重要影响因素,但在影响程度上存在差异。④从未来趋势来看,至2040年中国家庭能源消费量将持续增长,且在稳健发展情景下增速较慢,表明政府政策的落实与居民绿色消费理念的普及等对控制家庭能源消费增长表现出积极效果。因此,研究认为应调整能源消费结构,提高天然气消费比重;优化乡村家庭能源消费结构;进一步完善能源发展政策与转变居民消费观念,以控制家庭能源消费过快增长。

关键词：家庭能源消费时空特征影响因素趋势预测中国

基于多模态信息相互引导补充的雷达-相机三维目标检测

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计算机应用 2024年

作者：张传浩屠晓涵谷学汇轩波郑州警察学院图像与网络侦查系郑州图铭智能科技有限公司

多模态三维目标检测是计算机视觉的一项重要任务，如何更好地融合不同模态之间的信息一直是该任务的研究重点。过去的方法在融合不同模态信息时缺少对信息的筛选，过多无关与干扰的信息会造成模型性能的下降。针对上述问题，提出一种基... 详细信息

多模态三维目标检测是计算机视觉的一项重要任务，如何更好地融合不同模态之间的信息一直是该任务的研究重点。过去的方法在融合不同模态信息时缺少对信息的筛选，过多无关与干扰的信息会造成模型性能的下降。针对上述问题，提出一种基于多模态信息相互引导补充的雷达-相机三维目标检测模型，在融合特征时从另一种模态中自适应地挑选信息进行融合。自适应信息融合包括数据层面的相互引导补充和特征层面的相互引导补充。在数据层面的融合中，使用由点云产生的深度图和图像产生的分割掩码作为输入，构建出实例级的深度图与实例级的三维虚拟点分别用于图像与点云的补充。在特征层面的融合中，使用点云产生的体素特征和图像产生的特征图作为输入，从另一种模态中为待融合特征选取关键区域并通过注意力机制进行特征融合。实验结果表明，所提模型在nuScenes测试集上取得了良好的效果，相较于BEVFusion和TransFusion等传统非引导的融合方法，将平均精度均值（mAP）和nuScenes检测分数（NDS）两个主流评测指标分别提升了0.9～29.0个百分点和0.6～26.1个百分点。验证了所提模型可有效提高多模态三维目标检测的准确性。

关键词：多模态三维目标检测自适应信息融合数据层面融合特征层面融合雷达-相机