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改进哈里斯鹰算法的仓储机器人路径规划研究

系统仿真学报 2024年第5期36卷 1081-1092页

作者：雷旭陈静夷陈潇阳长安大学电子与控制工程学院陕西西安710064

为提高静态环境下仓储移动机器人路径规划效率,解决传统哈里斯鹰(Harris Hawks optimization, HHO)算法在路径规划中存在收敛速度慢且易陷入局部最优的问题,提出了一种基于Tent混沌映射融合柯西反学习变异的哈里斯鹰优化算法(HHO algori... 详细信息

为提高静态环境下仓储移动机器人路径规划效率,解决传统哈里斯鹰(Harris Hawks optimization, HHO)算法在路径规划中存在收敛速度慢且易陷入局部最优的问题,提出了一种基于Tent混沌映射融合柯西反学习变异的哈里斯鹰优化算法(HHO algorithmbasedon Tentchaotic mapping hybrid Cauchy mutation and inverse learning, TCLHHO)。通过Tent混沌映射增加种群多样性,以提高算法的收敛速度;提出指数型的猎物逃逸能量更新策略,以平衡算法的全局搜索和局部开发能力;通过柯西反学习变异策略对最优个体进行扰动,扩大算法的搜索范围,增强全局搜索能力。根据真实仓储环境搭建二维栅格环境模型,并在Matlab中进行仿真对比实验。结果表明:该算法的规划速度、最优路径长度以及最优路径转折次数较对比算法具有较好的效果,验证了应用于智能仓储环境下改进的HHO路径规划问题的可行性和鲁棒性。

关键词：移动机器人路径规划哈里斯鹰优化算法栅格地图多策略改进

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汽车电子节气门系统无抖振滑模控制方法研究

机械设计与制造 2024年第6期400卷 30-37,41页

作者：贾启阳天津交通职业学院汽车工程学院天津300393

针对电子节气门(ET)系统非线性特性对节流阀控制精度的影响,提出了一种鲁棒自适应无抖振滑模控制(ACFSM)方法。该控制方法考虑了ET系统非线性和参数不确定性的影响,引入了遗传算法(GA)优化了ACFSM控制器的控制参数获得了平滑的控制信号... 详细信息

针对电子节气门(ET)系统非线性特性对节流阀控制精度的影响,提出了一种鲁棒自适应无抖振滑模控制(ACFSM)方法。该控制方法考虑了ET系统非线性和参数不确定性的影响,引入了遗传算法(GA)优化了ACFSM控制器的控制参数获得了平滑的控制信号,结合所设计的自适应控制律减轻了不确定性的影响。为验证所提控制方法的有效性,通过实验表明ASCFM控制器不仅在闭环系统响应中不存在抖振现象,而且可以很好地保持良好的瞬态和稳态跟踪性能。通过对比表明ASCFM控制器在跟踪性能上优于ASM控制器,尤其在节流阀遇到外部干扰时,所提出的ASCFM控制器具有较强的鲁棒性。

关键词：电子节气门自适应滑模控制跟踪性能抖振

基于贝叶斯估计的圆迹SAR三维成像方法研究

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基于贝叶斯估计的圆迹SAR三维成像方法研究

作者：蔡璐阳北方工业大学

学位级别：硕士

圆周合成孔径雷达(Circular Synthetic Aperture Radar,CSAR)是一种全方位观测的三维成像模式,拥有高分辨率成像和三维信息获取等优势,已经成为对复杂区域实现高精度成像的有效手段之一。圆迹SAR三维成像主要有三种方法:单轨迹相干三维... 详细信息

圆周合成孔径雷达(Circular Synthetic Aperture Radar,CSAR)是一种全方位观测的三维成像模式,拥有高分辨率成像和三维信息获取等优势,已经成为对复杂区域实现高精度成像的有效手段之一。圆迹SAR三维成像主要有三种方法:单轨迹相干三维成像方法,受目标各向异性的影响,三维分辨率低;多基线圆迹SAR三维成像方法,因其多次重复飞行导致系统复杂度高、获取数据难;单轨迹圆周SAR立体匹配方法,因其受到圆周轨迹误差和立体匹配高度估计准确性的影响,三维成像效果不理想。针对圆迹SAR立体匹配三维成像精度低的问题,本文借助贝叶斯最优估计算法,提升三维成像精度。本文的主要研究内容如下:(1)分析了轨迹误差对圆迹SAR成像的影响,提出了基于卡尔曼滤波的机载圆周轨迹反演方法。由于圆迹SAR轨迹机动且合成孔径时间长,相比于常规直线轨迹SAR,其成像对轨迹精度有更高的要求。本文建立了圆周运动轨迹模型,并根据实际应用中组合导航轨迹获取时刻与数据获取时刻交错的5种情况,建立卡尔曼滤波模型,首先使用加速度运动模型执行状态预测,然后在惯导数据获取时刻执行卡尔曼滤波更新,修正惯导长时间累积误差,提高状态估计的可靠性和准确性。仿真实验表明经卡尔曼滤波后轨迹误差显著降低,成像质量得到提升,为三维成像提供可靠输入。(2)针对受目标各向异性影响,圆迹SAR立体匹配高度估计不准确的问题,本文提出了基于贝叶斯估计的圆迹SAR三维成像方法。首先分析了高度误差分布与子孔径角度差的关系,得出误差方差与子孔径角度差成反比关系,建立了准确的误差分布模型。然后基于误差分布模型推导了多个角度联合高度估计的贝叶斯估计模型,该模型为各个高度估计值的加权和。根据推导得到加权系数,计算出最优高度估计,提升三维点云的准确性。点目标仿真实验定量化地验证了本方法的有效性、可靠性。(3)开展实际机载圆迹SAR实验验证。本文采用C波段圆迹SAR数据对卡尔曼滤波轨迹反演方法和基于贝叶斯估计的三维成像方法进行了验证,实验验证了本方法在实际场景中的适用性和有效性。

关键词： SAR SAR成像轨迹误差立体匹配卡尔曼滤波

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旋翼桨叶扭角的数字化柔性检测方法

中国机械工程 2024年第6期35卷 1044-1051页

作者：唐毓阳陈龙肖庆东中国航空制造技术研究院数字化制造技术航空科技重点实验室北京100024

旋翼桨叶扭角直接影响着桨叶的性能和使用寿命,而传统扭角检测多依赖于专用的工装和量具,检测方法柔性度低、检测效率低、重复精度低。针对此问题,提出了旋翼桨叶扭角的数字化柔性检测方法,设计并构建了旋翼桨叶扭角检测系统,实现了旋... 详细信息

旋翼桨叶扭角直接影响着桨叶的性能和使用寿命,而传统扭角检测多依赖于专用的工装和量具,检测方法柔性度低、检测效率低、重复精度低。针对此问题,提出了旋翼桨叶扭角的数字化柔性检测方法,设计并构建了旋翼桨叶扭角检测系统,实现了旋翼桨叶扭角的自动化检测,可在较大程度上提高检测效率和精度,满足不同类型桨叶的检测需求。提出了一种基于关键截面局部轮廓配准的扭角计算方法,利用激光扫描传感器采集旋翼桨叶表面点云,采用基于主成分分析(PCA)算法的粗配准和基于K维树改进的迭代最近点(KD-ICP)算法的精配准相结合的点云配准方式,准确、高效地计算了扭角数值,为旋翼桨叶扭角的计算提供了一种通用有效的计算方法。最后,以某类型旋翼桨叶为检测对象进行了实验,结果表明扭角检测最大误差为54″,重复精度为18″,验证了系统的有效性和准确性。

关键词：扭角旋翼桨叶数字化检测激光扫描点云配准

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维生素D在神经发育障碍性疾病中的作用研究进展

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解放军医学杂志 2024年第5期49卷 586-593页

作者：谢加阳牛国辉郑州大学第三附属医院儿童康复科/河南省儿科疾病临床医学研究中心河南郑州450052

神经发育障碍性疾病(NDDs)是由于多种遗传性或获得性病因导致的影响大脑多功能区的慢性发育性脑功能障碍;维生素D(Vit D)作为一种神经类固醇激素,可通过基因和非基因作用机制发挥功能。在过去的几十年里,关于Vit D水平与NDDs关系的研究... 详细信息

神经发育障碍性疾病(NDDs)是由于多种遗传性或获得性病因导致的影响大脑多功能区的慢性发育性脑功能障碍;维生素D(Vit D)作为一种神经类固醇激素,可通过基因和非基因作用机制发挥功能。在过去的几十年里,关于Vit D水平与NDDs关系的研究发现,发育期Vit D缺乏是部分NDDs的危险因素;成长早期Vit D缺乏会影响大脑发育,扰乱大脑中的神经递质平衡,可降低机体和大脑的抗氧化能力。本文重点综述Vit D在脑组织中的作用机制、与NDDs的关系、近期研究的进展及尚未解决的问题,以期加深对Vit D在NDDs中作用的了解及为NDDs的诊治提供新的思路。

关键词：维生素D 神经发育障碍性疾病发病机制

数字经济发展与全球价值链区域分工地位——基于行业制度创新的中介效应研究

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技术经济与管理研究 2024年第3期 55-62页

作者：秦雪阳上海社会科学院世界经济研究所上海200235

选取2011—2021年中国31个省级行政区35个部门的面板数据,测度各省数字经济发展水平和全球价值链区域分工地位,深入研究数字经济发展对全球价值链区域分工地位的影响效应及作用机制。研究发现:数字经济发展及其子维度均会促进全球价值... 详细信息

选取2011—2021年中国31个省级行政区35个部门的面板数据,测度各省数字经济发展水平和全球价值链区域分工地位,深入研究数字经济发展对全球价值链区域分工地位的影响效应及作用机制。研究发现:数字经济发展及其子维度均会促进全球价值链区域分工地位攀升。机制检验结果表明,制度创新在数字经济发展提升全球价值链区域分工地位中发挥正向中介作用。异质性分析结果显示,数字经济发展对全球价值链区域分工地位的提升作用在东部地区更明显。据此,应加强数字基础设施建设、营造良好的制度环境、实施动态差异化数字经济发展战略,借力数字经济提升全球价值链区域分工地位。

关键词：数字经济制度创新全球价值链区域分工地位

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融合多信息的对话式推荐模型研究

融合多信息的对话式推荐模型研究

作者：张城阳重庆理工大学

学位级别：硕士

近年来,互联网上提供的数据越来越多,为了有效过滤无用信息,推荐系统成为了人工智能研究领域里一个重要的方向。传统推荐系统需要依靠用户的历史行为数据(例如购买或点击记录)来分析用户的偏好,从而针对性地推荐符合用户兴趣的物品,但... 详细信息

近年来,互联网上提供的数据越来越多,为了有效过滤无用信息,推荐系统成为了人工智能研究领域里一个重要的方向。传统推荐系统需要依靠用户的历史行为数据(例如购买或点击记录)来分析用户的偏好,从而针对性地推荐符合用户兴趣的物品,但这种依靠历史数据的静态推荐方法难以精准预测用户的短期偏好。对话推荐系统(Conversational Recommender Systems,CRS)通过自然语言和用户进行多次对话,并能在对话过程中逐渐捕获用户的实时兴趣,从而可以提供更好的交互性,也从根本上解决了传统推荐系统的静态问题。由于CRS的目标是在较少的对话轮数里完成推荐,因此其对话历史通常较短,且系统能捕获到的用户信息也较为稀少,而少量的对话文本也使得系统的对话生成能力还有所欠缺。为了增强模型的推荐和对话能力,提出以下两个模型并在两个常用电影数据集上进行了验证:1)多信息增强的对话推荐系统由于对话历史信息的稀缺使得模型难以准确预测用户偏好,而现有CRS通常引入知识图谱和电影评论等外部知识来扩充上下文信息,从而加强系统对用户偏好的学习。关于知识图谱,CRS领域更多是将大型图谱DBpedia抽取出电影领域子图,这种方法存在大量来自其他领域的噪音,从而影响到偏好嵌入的质量。而电影评论是一种主观的短文本序列,无论是在提供偏好实体还是文本增强方面都还有待提升。对此,通过关注用户语句中隐藏的内部类别信息,基于DBpedia子图构建类别增强的知识图谱,并融合用户实体偏好和类别偏好从而增强其表示。此外,通过引入客观的描述性长文本,即电影简介,来进一步扩充上下文信息并提升模型回复的质量。2)通过用户多偏好建模和知识增强提升对话推荐系统以往的CRS更多关注的是知识图谱的实体单模态偏好,而没有足够重视用户话语中隐藏的语义偏好以及来自视觉的图像偏好。考虑到用户在外部实体、文本语义以及图像视觉这三个方面的偏好,首先设计了交叉交互的多信息融合方法,将来自Ro BERTa抽取的用户语义和来自RGCN编码的知识图谱结合,从而增强用户表示。接着,为了探索用户关于电影属性实体和海报图像的偏好,提出了两阶段推荐机制并利用跨模态注意力将多模态数据融合,提升了推荐多样性和准确性。此外,通过设计带插槽的解释模板和融合了单词级知识图谱的上下文信息,使模型具备解释推荐的能力并改善其回复效果。

关键词：对话推荐系统知识图谱预训练模型多偏好建模

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TA5钛合金万瓦光纤激光焊接工艺研究

稀有金属材料与工程 2024年第2期53卷 417-423页

作者：雷小伟刘甲余巍陈利阳马照伟符成学洛阳船舶材料研究所河南洛阳471000

采用10 mm TA5钛合金,开展了万瓦级光纤激光焊接工艺研究。焊接过程高速摄影表明,当激光功率达到3~4 kW时,羽辉严重,飞溅及烟尘增加明显;不同功率焊缝截面形貌试验表明,较低焊接功率时,焊缝截面呈“楔形”,当激光功率达到6 kW以上时焊... 详细信息

采用10 mm TA5钛合金,开展了万瓦级光纤激光焊接工艺研究。焊接过程高速摄影表明,当激光功率达到3~4 kW时,羽辉严重,飞溅及烟尘增加明显;不同功率焊缝截面形貌试验表明,较低焊接功率时,焊缝截面呈“楔形”,当激光功率达到6 kW以上时焊缝截面过渡为“漏斗形”。采用激光功率为10~11 k W,焊接速度为1100~1500 mm/min的工艺得到成型优良的“小孔型”焊接试板,焊缝变为具有较大深宽比的典型的高能束形貌,深宽比达到2:1,对焊缝进行射线和渗透检测,满足无损检测标准要求;对焊接接头进行力学性能和工艺性能测试,结果表明:焊接接头强度可达800 MPa,弯曲测试能够满足标准,断口韧窝明显,为韧性断裂;金相测试显示,焊缝区截面为“束腰”形貌,柱状晶区明显,各柱状晶区有明显的竞争生长模式。焊缝区主要为锯齿状α+点状β。硬度检测显示,焊缝区相比母材硬度略有升高,热影响区硬度最低,满足钛合金接头硬度要求。

关键词： TA5钛合金大功率激光焊焊缝截面形貌接头性能

基于融合特征t-SNE降维的控制图质量异常模式识别

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系统工程理论与实践 2024年第7期44卷 2381-2393页

作者：王宁郭梓昱田淑珂李可雨阳郑州大学商学院郑州450001 郑州大学国际质量发展研究院郑州450001

为解决控制图质量异常模式识别中,实时质量数据呈现出高维非线性等复杂特征导致模型过拟合以及失真等问题,提出一种基于融合特征t分布随机近邻嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE)降维的控制图质量异常模式识别方... 详细信息

为解决控制图质量异常模式识别中,实时质量数据呈现出高维非线性等复杂特征导致模型过拟合以及失真等问题,提出一种基于融合特征t分布随机近邻嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE)降维的控制图质量异常模式识别方法.首先,从生产过程动态数据流中提取其统计特征、形状特征并与原始特征进行融合,形成动态数据流的高维融合特征;然后利用t-SNE算法对融合特征进行降维, t-SNE算法能够有效地处理线性和非线性数据,并产生更有意义的聚类;进而利用一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural networks, 1DCNN)作为分类器实现复杂产品制造过程的质量异常模式识别;最后,通过仿真实验将本文所提方法与单一类型特征方法、融合特征方法以及融合特征主成分分析法(principal component analysis, PCA)、核主成分分析(kernel PCA, KPCA)和局部线性嵌入算法(locally linear embedding, LLE)降维方法的识别模型进行比较,并利用锂离子电池极片制造过程为例进一步说明本文模型的有效性与实用性.仿真与实例结果表明,本文所提算法具有更高的识别效率和精度,特别适用于处理在复杂产品制造过程背景下的高维非线性数据.

关键词：控制图模式识别复杂产品制造过程 t分布随机近邻嵌入(t-SNE) 卷积神经网络(CNN)

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