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水下航行器在维护海洋的生态平衡、保护海洋水环境、发展海洋国防事业等领域扮演着重要的角色。随着仿生学的兴起,越来越多的研究人员开始将仿生学理论应用于水下航行器的研制中。随着研究的不断深入,基于传统驱动方式的水下仿生机器人弊端不断暴露出来,水下机器人对自由度、小型化、轻柔化、隐蔽性的要求越来越高。针对此,研究人员越来越多地利用智能材料进行水下机器人的仿生研制,但由于这种仿生机器人的自主游动及小型化,轻柔化往往难以兼容。本文针对上述问题。提出了基于柔性桁架结构的记忆合金驱动装置,实现对鱼尾的高度仿生。对此展开如下几个方面的相关工作:(1)基于对BCF推进鱼尾形态仿生,进行软体鱼尾仿生结构设计。在满足流线型、低阻化、小型化的前提下,对自主游动软体鱼的鱼身及鱼头进行结构设计。通过对鱼尾平衡稳定性分析,对软体鱼内部结构进行优化改进。并完成机器鱼主控系统中电路板的设计,硬件电路及软件控制程序设计。(2)对鱼尾主要部件进行理论分析及实验。对桁架鱼骨进行力学建模与分析,探究影响柔性桁架机械性能的主要结构参数。对桁架进行仿真及实验分析,从而进行结构参数设计。建立主要部件SMA弹簧的静力学模型及动力学模型,针对鱼尾中两侧SMA的工作状态特征,分别对其进行静力学实验及动力学实验,以及电流驱动实验。确定记忆合金弹簧预应变,及主控系统输出电流选取范围。并针对SMA的热累积问题,提出硅油自然散热方式,并对其解决低频摆动下热累积问题的效果进行实验验证。(3)对软体鱼尾驱动器的运动学进行分析建模,绘制鱼尾尾鳍的工作空间。验证桁架大幅度摆动可行性。对鱼尾驱动器进行整体性能评估,探究预应变、驱动电流、驱动频率等主要因素对鱼尾驱动器产生推进力的影响。提出弯曲记忆合金丝驱动方式的桁架鱼尾,对鱼尾摆动角度进行实验分析。(4)进行仿生鱼样机研制。对SMA丝驱动下的独立游动软体鱼进行整体游动实验,并进行游动能力评估。通过记忆合金弹簧驱动下的单关节软体鱼的游动实验,优化控制策略。对双关节仿生软体鱼在不同频率下的游动能力进行实验分析,对双关节软体鱼及单关节软体鱼的游动能力对比分析。

关键词：仿生软体鱼柔性桁架记忆合金自主运动

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316L不锈钢激光直接金属沉积的表面粉末粘附研究

316L不锈钢激光直接金属沉积的表面粉末粘附研究

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作者：陈寰宇湖南大学

学位级别：硕士

激光直接金属沉积(Direct Metal Deposition,DMD)是在快速原型成形技术和同步激光表面熔覆的基础上,基于分层制造的理论快速发展起来的一项高性能高复杂度一体化金属零件的数字化增材制造技术,能实现对受损零件的高性能快速修复以及同... 详细信息

激光直接金属沉积(Direct Metal Deposition,DMD)是在快速原型成形技术和同步激光表面熔覆的基础上,基于分层制造的理论快速发展起来的一项高性能高复杂度一体化金属零件的数字化增材制造技术,能实现对受损零件的高性能快速修复以及同一零件的多材料复合布局和梯度结构制造。激光直接金属沉积技术作为未来工业4.0的重要支柱之一,广泛应用于国防军工、航天航空、模具制造、生物医疗、核技术装备等多个领域。然而激光直接金属沉积具有十分复杂的物理过程,影响因素繁多、工艺敏感度高,采用激光直接金属沉积技术做到“控形控性”制造还存在极大地挑战。目前激光直接金属沉积316L不锈钢表面质量较差存在严重的粉末粘附现象等诸多问题,成为了制约该技术发展及广泛工业应用的绊脚石。本文以激光直接金属沉积成形过程中粉末颗粒、激光束、熔池之间的相互作用为研究对象,以316L奥氏体不锈钢粉末为成形材料,通过搭建高速摄像采集系统观测粉末、激光束和熔池之间动态变化过程,分析了该技术下表面粉末粘附的形成机制,提出了激光直接金属沉积成形表面粉末粘附的三种类型。本文重点研究了不同工艺条件下激光直接金属沉积成形零件表面粉末粘附规律,并依据超景深显微镜观测结果提出了粗糙度、表面积系数及平均高度三项指标综合表征粉末粘附程度的方法。在连续激光模式下,增大送粉速率,零件表面粉末粘附程度愈大,减小载气流量,零件表面粉末粘附程度愈小,线能量密度对零件表面粉末粘附程度影响不明显;在准连续激光模式下,占空比是影响零件表面粉末粘附的关键因素,当准连续激光占空比为20%时,成形零件表面粘附粉末程度较小,脉冲频率和线能量密度不是影响成形表面粉末粘附的关键因素。本文将优化的稳定成形工艺应用于复杂结构特征零件制造,制定了上、中、下三部分分步成形的方案。根据实际成形效果,进一步提出了旋转轴与直线轴联动的成形方法,以及准连续激光与连续激光协同制造的成形方法。综合考虑沉积效率和表面质量,准连续激光与连续激光协同制造的成形方法有效的改善了成形表面粉末粘附程度。

关键词：激光直接金属沉积工艺研究表面粉末粘附准连续激光表征方法

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面向在线学习的知识图谱推荐方法研究 ——以高中数学为例

面向在线学习的知识图谱推荐方法研究 ...

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作者：陈寰宇东北石油大学

学位级别：硕士

随着“互联网+教育”的不断深入,在线学习系统成为许多人获取知识的新途径,但在海量的学习资源背景下,在线学习系统中存在着同质化、个性化不足的问题,为此研究者们开始研究将个性化学习与信息技术相结合,但目前传统的在线学习平台大多... 详细信息

随着“互联网+教育”的不断深入,在线学习系统成为许多人获取知识的新途径,但在海量的学习资源背景下,在线学习系统中存在着同质化、个性化不足的问题,为此研究者们开始研究将个性化学习与信息技术相结合,但目前传统的在线学习平台大多使用协同过滤算法等成熟的推荐技术,而当用户历史数据较稀疏时,传统的推荐算法的性能就会受到限制。因此许多的研究者引入以深度学习为代表的表示学习技术,该技术将知识图谱嵌入到一个连续的向量空间来解决数据稀疏、冷启动问题。但是目前对表示学习的研究基本上都是针对旅游、医学等领域,而用于数学教学相关的研究较少,理论研究深度不够,初中的数学主要以通俗的语言方式进行表达,而高中数学语言的抽象化对思维能力提出了更高的要求,导致处在该阶段的学生在学习数学过程中存在知识偏差等问题。基于此,本文从认知主义学习理论角度出发,依托知识图谱表示学习技术,进行了表示学习算法与高中数学知识推荐系统的研究。主要研究内容如下:首先,本文对在线学习、知识图谱表示学习理论的国内外现状进行分析,对传统的推荐算法、知识图谱表示学习以及在线学习进行概念界定,深入讨论认知主义学习理论、CTCL指导框架（Culture,Technology,Content,Learning）以及最近发展区理论对研究过程的指导作用。其次,本文引入表示学习方法解决传统推荐算法数据稀疏与冷启动问题,并基于该方法提出基于翻译模型的共享变量网络表示学习算法,该算法通过共享变量网络的方法将预测问题视为排序问题以解决表示学习模型在处理复杂关系时效率低下问题。经过验证,改进的表示学习算法在链接预测任务中优于经典翻译模型,为推荐算法流程框架提供支撑。然后,本文从认知主义学习理论的角度对推荐算法的流程进行设计,将改进的表示学习算法与传统协同过滤算法进行融合推荐,在此基础上解决传统的协同过滤算法仅仅考虑用户与物品间的行为信息而忽略用户和物品本身内容信息的问题。最后,本文构建了高中数学知识图谱作为数据基础,依托协同过滤与表示学习推荐技术,根据推荐系统设计原则设计并实现了高中数学知识推荐系统,验证推荐方法的有效性。最后通过问卷调查结果分析推荐算法与系统存在的问题。

关键词：在线学习知识图谱表示学习高中数学推荐系统

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