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Yb3+/Mn2+共掺钪基氟化物的上转换发光性质研究

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Yb3+/Mn2+共掺钪基氟化物的上转换发光性质研究

作者：刘东喜广西大学

学位级别：硕士

QCD因子化框架下B介子衰变过程中共振效应对直接CP破缺影响的研究

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QCD因子化框架下B介子衰变过程中共振效应对直接CP破缺影响的研究

作者：原喜亮河南工业大学

学位级别：硕士

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光纤耦合光学系统的单模耦合效率研究

激光杂志 2024年第3期45卷 182-186页

作者：于喜双北华大学师范分院吉林吉林132013

单模耦合是光纤耦合光学系统中的关键技术,当前单模耦合过程中还存在一些难题,直接影响单模耦合结果,为了获得更优的单模耦合结果,对光纤耦合光学系统的单模耦合效率进行分析和研究。首先根据单模耦合原理设计了光纤耦合光学系统,并设... 详细信息

单模耦合是光纤耦合光学系统中的关键技术,当前单模耦合过程中还存在一些难题,直接影响单模耦合结果,为了获得更优的单模耦合结果,对光纤耦合光学系统的单模耦合效率进行分析和研究。首先根据单模耦合原理设计了光纤耦合光学系统,并设计了发射端与接收端,然后构建光纤耦合光学系统的单模耦合模型。测试结果表明,设计系统的单模耦合模型优越性十分明显,耦合效率得到了明显提升,为相关光纤耦合光学系统提供了有价值的参考意见。

关键词：光纤通信光学系统耦合模型影响因素

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带式转运站物料流场特性分析及结构优化

带式转运站物料流场特性分析及结构优化

作者：张永喜太原科技大学

学位级别：硕士

目前,我国矿产资源生产总量呈现连年上升的趋势,生产出的矿产资源大多数呈现块状颗粒的形态,这些矿产资源需要通过转运、输送到达指定加工设备。带式转运站作为矿产资源输运行业的关键设备,在运输物料时,由于有落差的存在,会产生大量的... 详细信息

目前,我国矿产资源生产总量呈现连年上升的趋势,生产出的矿产资源大多数呈现块状颗粒的形态,这些矿产资源需要通过转运、输送到达指定加工设备。带式转运站作为矿产资源输运行业的关键设备,在运输物料时,由于有落差的存在,会产生大量的细小粉尘颗粒溢出,污染周围环境造成安全隐患。随着国家对生态环保要求的提高,矿山资源的运输也向低污染的方向发展,以适应现代社会发展。因此,研究带式转运站的设计与发展对粉尘的治理具有积极的理论意义。本文根据火力发电厂运煤设计技术规程对带式转运站的设计要求,用Solid Works软件对转运站进行三维建模,运用离散单元法对曲线落料管内物料颗粒进行数值模拟,分析方形与圆形两种曲线落料管内颗粒速度分布,得出随着物料的质量流量增加,两种落料管出口处物料合速度逐渐增大;随着物料的颗粒度增大,两种落料管出口处物料合速度逐渐减小,速度波动越来越大其稳定性降低;随着输送带速度增大,两种落料管出口处物料合速度先增减后减小,方形曲线落料管在出口处沿X轴方向分速度大于圆形曲线落料管,并且随着输送带速度增大两者差距加大。运用CFD-DEM耦合方法对转运站流场特性进行分析,得出物料带动导料槽内部空气跟随流动,使得粉尘颗粒跟随气流在导料槽内扩散,距离落料位置越近诱导气流速度越大,根据转运站内诱导气流的空间分布规律对转运站结构进行改进。通过对转运站添加回流管和各级循环风管来改变诱导气流运移轨迹,随着回流管直径越小,回流管和一级循环风管内诱导气流速度越大,回流管高度对导料槽出口处诱导气流速度影响较大,循环风管高度对回流管内诱导气流速度影响要小于各级循环风管。运用正交试验寻优法,以回流管高度、回流管直径及循环风管高度为因素,取回流管质量流率和各级循环风管内诱导气流速度作为评价指标,通过极差分析得出各因素对指标影响效果强弱依次顺序,通过方差分析得出各因素对指标影响显著性,得到改进后转运站的最优参数组合。运用虚拟现实仿真技术对转运站内粉尘颗粒可视化进行研究,通过3ds Max对转运站模型进行材质渲染与模型减面优化工作,增强转运站虚拟空间环境真实性,通过Unity 3D中强大的粒子系统,对转运站内部粉尘颗粒的运动状态进行模拟,解决转运站内部粉尘不可视的问题,实现了人机虚拟交互。

关键词：带式转运站诱导气流 CFD-DEM耦合正交试验虚拟现实

面向人机协作的人体动作识别与物体位姿估计方法研究

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面向人机协作的人体动作识别与物体位姿估计方法研究

作者：卢喜郎烟台大学

学位级别：硕士

近年来,随着人工智能与机器人技术的迅速发展,人机协作成为其当前研究的焦点。人机协作任务涉及人体动作识别、物体位姿估计、机器人运动规划等多方面问题,其关键问题之一是机器人正确识别人类动作意图并做出对应动作,关键问题之二则是... 详细信息

近年来,随着人工智能与机器人技术的迅速发展,人机协作成为其当前研究的焦点。人机协作任务涉及人体动作识别、物体位姿估计、机器人运动规划等多方面问题,其关键问题之一是机器人正确识别人类动作意图并做出对应动作,关键问题之二则是机器人能够精确估计工作环境中物体的位姿以实现抓取等操作。针对关键问题一,人体骨架数据由于其不易受环境背景影响、数据量小等优势,被广泛用于人体动作识别方法中。但现有基于骨架的人体动作识别方法存在未充分考虑骨架远距离节点之间的关系和对时间维度的特征关注不足的问题,难以准确识别人体动作。针对关键问题二,当前的大多数物体位姿估计方法需要待估计物体掩码图像、深度图像或精准三维模型等额外数据,由于实际的人机协作场景作业对象复杂多样,获取这些数据增加了位姿估计的难度和工作量。而基于图像细化的位姿估计方法,其细化阶段存在计算量大的问题,且易忽略通道特征,导致其位姿估计精度不高。针对上述问题,本文拟对人机协作中的人体动作识别和物体位姿估计开展如下的研究。(1)基于多尺度时空图卷积神经网络的人体动作识别方法及其应用研究针对现有基于骨架的人体动作识别方法未充分考虑骨架远距离节点之间的关系,对时间维度的特征关注不足,难以准确识别人体动作的问题,本文提出一种基于多尺度时空图卷积神经网络的人体动作识别方法。该方法首先聚合骨架关节点在空间维度上的多阶邻域信息提取骨架局部特征;然后,采用时间注意力机制提取时间维度上的骨架特征,实现高精度的人体动作识别。面向人机协作任务,本文采集一个包含8个类别的人机协作骨架数据集,用于模型训练,并在该数据集上将本文所提方法与其他方法进行对比实验。实验结果表明本文所提基于多尺度时空图卷积神经网络的人体动作识别方法与其他方法相比准确度更高。此外,本文还将所提人体动作识别方法部署到真实机器人平台上进行人机协作实验,验证所提方法在人机协作任务中的可行性。(2)基于三维深度可分离卷积的物体位姿估计方法及其应用研究针对现有基于图像细化的物体位姿估计方法计算量大,细化阶段易忽略细化特征通道信息的问题,本文提出一种基于三维深度可分离卷积的物体位姿估计方法。该方法首先采用三维深度可分离卷积对细化特征体进行特征提取,降低模型计算量;然后,在细化器中采用通道注意力模块,通过学习细化过程中特征立方体各通道的重要程度,增强重要通道的权重,提升细化器性能,实现精准估计物体位姿。本文在将所提方法在多个位姿估计数据集上与其他方法进行对比实验,实验结果表明所提方法在平均距离和投影误差指标上有较高的性能,可为实现协作机器人有效的抓取提供保障。此外,本文将所提物体位姿估计方法部署到真实机器人平台上进行抓取实验,验证所提方法在人机协作中的实际效果。本文的最后,对研究内容进行总结,并展望未来的研究方向。

关键词：人机协作人体动作识别物体位姿估计图卷积神经网络三维深度可分离卷积