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Construction of Human Digital Twin Model Based on Multimodal Data and Its Application in Locomotion Mode Identifcation

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Chinese Journal of Mechanical Engineering 2023年第5期36卷 7-19页

作者： Ruirui Zhong Bingtao Hu Yixiong Feng Hao Zheng Zhaoxi Hong shanhe lou Jianrong Tan State Key Laboratory of Fluid Power and Mechatronic Systems Zhejiang UniversityHangzhou 310027China Engineering Research Center for Design Engineering and Digital Twin of Zhejiang Province Hangzhou 310027China Hangzhou Innovation Institute Beihang UniversityHangzhou 310052China School of Mechanical and Aerospace Engineering Nanyang Technological UniversitySingapore 637460Singapore

With the increasing attention to the state and role of people in intelligent manufacturing, there is a strong demand for human-cyber-physical systems (HCPS) that focus on human-robot interaction. The existing intelligent manufacturing system cannot satisfy efcient human-robot collaborative work. However, unlike machines equipped with sensors, human characteristic information is difcult to be perceived and digitized instantly. In view of the high complexity and uncertainty of the human body, this paper proposes a framework for building a human digital twin (HDT) model based on multimodal data and expounds on the key technologies. Data acquisition system is built to dynamically acquire and update the body state data and physiological data of the human body and realize the digital expression of multi-source heterogeneous human body information. A bidirectional long short-term memory and convolutional neural network (BiLSTM-CNN) based network is devised to fuse multimodal human data and extract the spatiotemporal features, and the human locomotion mode identifcation is taken as an application case. A series of optimization experiments are carried out to improve the performance of the proposed BiLSTM-CNN-based network model. The proposed model is compared with traditional locomotion mode identifcation models. The experimental results proved the superiority of the HDT framework for human locomotion mode identifcation.

关键词： Human digital twin Human-cyber-physical system Bidirectional long short-term memory Convolutional neural network Multimodal data

Parallel Driving with Big Models and Foundation Intelligence in Cyber-hysical-ocial Spaces

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Research 2024年第2期2024卷 1-17页

作者： Xiao Wang Jun Huang Yonglin Tian Chen Sun Lie Yang shanhe lou Chen Lv Changyin Sun Fei-Yue Wang School of Artificial Intelligence Anhui UniversityHefeiChina Macao University of Science and Technology MacaoChina State Key Laboratory for Management and Control of Complex Systems Institute of AutomationChinese Academy of SciencesBeijingChina MVSLab Department of Mechanical and Mechatronics EngineeringUniversity of Waterloo200 University Ave WestWaterlooON N2L3G1Canada School of Mechanical and Aerospace Engineering Nanyang Technological UniversitySingaporeSingapore

Recent years have witnessed numerous technical breakthroughs in connected and autonomous vehicles (CAVs). On the one hand, these breakthroughs have significantly advanced the development of intelligent transportation systems (ITSs);on the other hand, these new traffic participants introduce more complex and uncertain elements to ITSs from the social space. Digital twins (DTs) provide real-time, data-driven, precise modeling for constructing the digital mapping of physical-world ITSs. Meanwhile, the metaverse integrates emerging technologies such as virtual reality/mixed reality, artificial intelligence, and DTs to model and explore how to realize improved sustainability, increased efficiency, and enhanced safety. More recently, as a leading effort toward general artificial intelligence, the concept of foundation model was proposed and has achieved significant success, showing great potential to lay the cornerstone for diverse artificial intelligence applications across different domains. In this article, we explore the big models embodied foundation intelligence for parallel driving in cyber-physical-social spaces, which integrate metaverse and DTs to construct a parallel training space for CAVs, and present a comprehensive elucidation of the crucial characteristics and operational mechanisms. Beyond providing the infrastructure and foundation intelligence of big models for parallel driving, this article also discusses future trends and potential research directions, and the ?S?goals of parallel driving.

关键词： breakthrough integrate corners

人机认知协同的复杂装备概念设计:挑战、进展和展望

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机械工程学报 2024年第11期60卷 2-19页

作者：娄山河冯毅雄胡炳涛洪兆溪谭建荣浙江大学流体动力基础件与机电系统全国重点实验室杭州310027

传统的计算机辅助设计以几何特征为主导、以定量表征为依据、以经验试错为手段,难以有效支持设计信息残缺且设计认知混沌的概念设计阶段。我国正步入“十四五”发展的新时期,认知科学和人工智能的高度融合为复杂装备概念设计带来了全新... 详细信息

传统的计算机辅助设计以几何特征为主导、以定量表征为依据、以经验试错为手段,难以有效支持设计信息残缺且设计认知混沌的概念设计阶段。我国正步入“十四五”发展的新时期,认知科学和人工智能的高度融合为复杂装备概念设计带来了全新的机遇与挑战。人机认知协同的概念设计将设计对象和设计主体有机结合,从经验试错推理发展到设计规律外显认知,揭示设计对象递归迭代与设计主体认知演化的内在联系,实现概念设计抽象认知过程的计算机可理解和可计算。阐述侧重设计对象和侧重设计主体的复杂装备概念设计研究现状,分析客户需求语义认知辨识、思维认知规律神经成像、功构映射智能认知推理和概念方案协同认知决策等人机认知协同的概念设计关键技术。在分析现有计算机辅助概念设计局限性的基础上,对新一代基于人机认知协同的计算机辅助概念设计进行了展望。

关键词：概念设计设计认知人机协同计算机辅助设计

模拟人脑工作机制的机械产品概念设计行为原理启发求解方法

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机械工程学报 2023年第24期59卷 344-358页

作者：娄山河冯毅雄郑浩胡炳涛洪兆溪谭建荣浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室杭州310027 北京航空航天大学杭州创新研究院杭州310051

机械产品概念设计是现代设计理论研究的热点问题,其核心是功构映射,即根据既定的功能需求,以行为效应作为中间载体,求解满足设计约束的原理构件组合。以概念设计的功构映射理论作为基础,利用设计师大脑认知过程的神经机制作为依据,提出... 详细信息

机械产品概念设计是现代设计理论研究的热点问题,其核心是功构映射,即根据既定的功能需求,以行为效应作为中间载体,求解满足设计约束的原理构件组合。以概念设计的功构映射理论作为基础,利用设计师大脑认知过程的神经机制作为依据,提出模拟人脑工作机制的机械产品概念设计行为原理启发求解方法。分析前额叶-海马体神经回路中设计经验知识的记忆启发机制,并以此为基础构建行为效应重构的记忆启发强化学习模型,利用多巴胺调控的Q学习在状态转移概率和设计环境回报函数未知的情况下实现行为效应的重构认知传递。同时,分析小脑模块化神经结构的反射调控作用,构建以全连接多层感知机和循环神经网络为模块的约束满足神经网络,形成复杂设计约束下的操作性条件反射判断设计空间中的约束可解性,为原理构件的组合求解提供设计依据。以电梯曳引系统的概念设计为例验证所提出方法的有效性和可行性。

关键词：概念设计功构映射设计认知强化学习约束满足神经网络

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复杂产品不确定性智能设计研究综述与展望

机械工程学报 2023年第19期59卷 213-236页

作者：洪兆溪冯毅雄娄山河宋秀菊胡炳涛张志峰谭建荣浙江大学宁波科创中心宁波315100 浙江大学流体动力基础件与机电系统全国重点实验室杭州310027 南洋理工大学机械与宇航工程学院新加坡637460

不确定性现象普遍存在于各个设计环节,使得复杂产品的设计过程越来越复杂,正确认识并掌握设计过程中的各种不确定性是复杂产品智能设计取得成功的必要条件。系统梳理了产品设计中的不确定性因素种类与特征,聚焦于不确定性智能设计的设... 详细信息

不确定性现象普遍存在于各个设计环节,使得复杂产品的设计过程越来越复杂,正确认识并掌握设计过程中的各种不确定性是复杂产品智能设计取得成功的必要条件。系统梳理了产品设计中的不确定性因素种类与特征,聚焦于不确定性智能设计的设计流程,围绕用户需求不确定性智能分析、功能结构不确定性智能求解、设计方案不确定性智能决策、局部参数不确定性智能优化四个方面,分析了其研究现状与应用场景。针对现有不确定性智能设计中存在的强模糊冗余条件下设计意图难提取、不完全可信条件下功能行为难推理、不完备区间条件下设计方案难决策、混合不确定条件下结构性能难预测等问题,提出了复杂产品不确定性智能设计的未来研究方向。

关键词：复杂产品不确定性智能设计用户需求分析功能结构求解设计方案决策局部参数优化

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面向性能的定制产品感性意象评价方法研究

机械工程学报 2020年第9期56卷 181-190页

作者：冯毅雄娄山河王绪鹏郑浩高一聪王云谭建荣浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室杭州310027

机械产品的设计已经从功能层面的满足上升到情感层面的满足,功能不再是唯一的重点,机械产品特别是定制产品的性能越来越受到重视。感性意象是用户对产品性能表现形成的印象,决定了产品是否能够满足用户高层次的情感需求。提出一种面向... 详细信息

机械产品的设计已经从功能层面的满足上升到情感层面的满足,功能不再是唯一的重点,机械产品特别是定制产品的性能越来越受到重视。感性意象是用户对产品性能表现形成的印象,决定了产品是否能够满足用户高层次的情感需求。提出一种面向性能的定制产品感性意象评价方法,采集脑电信号用于反映用户的感性意象,并以此为主要依据,验证产品的性能。为了精确、全面地反映用户对于定制产品性能的感性意象评价,综合客观评价法和用户主观评价结果对采集的脑电信号分级标定。以乘客对于高速电梯乘运性能的评价为例,通过小波包分解提取乘客脑电信号的特征,利用随机森林算法实现对于电梯运行过程中脑电信号的分类。从而建立一种针对高速电梯乘运性能的感性意象评价模型,实现脑电数据特征的约简,得到了一种新的电梯乘运性能评价指标。通过脑电信号将乘客使用电梯产品时的愉悦感、舒适性量化表达,为定制产品感性意象评价提供了一个新的理论与方法。

关键词：定制产品感性意象 EEG 乘运性能

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产品创新研发众包设计过程管控关键技术

计算机集成制造系统 2022年第9期28卷 2666-2682页

作者：密尚华洪兆溪冯毅雄娄山河费少梅周康渠熊体凡郭伟谭建荣浙江大学机械工程学院浙江杭州310013 重庆理工大学机械工程学院重庆400054 华中科技大学机械科学与工程学院湖北武汉430074 天津大学机械工程学院天津300350

构建基于众包的制造业“互联网+”研发体系新模式是解决企业产品创新研发瓶颈的可行途径。在分析新市场及技术环境下产品创新研发瓶颈因素及产品众包设计潜力优势的基础上,阐述了解决众包设计过程稳定收敛问题的必要性和面向高质效产品... 详细信息

构建基于众包的制造业“互联网+”研发体系新模式是解决企业产品创新研发瓶颈的可行途径。在分析新市场及技术环境下产品创新研发瓶颈因素及产品众包设计潜力优势的基础上,阐述了解决众包设计过程稳定收敛问题的必要性和面向高质效产品创新研发的众包设计过程管控的内涵,构建了支撑技术体系框架;贯穿产品众包设计全过程,提出了众包设计流程建模与设计质量形成过程可视化感知、众包设计子任务集的质量需求解耦辨识与聚类分包、协作团队的设计质量目标实现鲁棒评估与配置优化等5项关键技术;搭建了众包设计过程管控原型系统并开展了初步应用验证,为第三方众包服务平台优化产品众包设计过程提供参考,助力企业产品创新研发。

关键词：产品创新研发众包设计设计质量全过程管控

Integrated microfluidic single-cell immunoblotting chip enables high-throughput isolation,enrichment and direct protein analysis of circulating tumor cells

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Microsystems & Nanoengineering 2022年第1期8卷 211-222页

作者： Aynur Abdulla Ting Zhang shanhe Li Wenke Guo Antony RWarden Yufang Xin Nokuzola Maboyi Jiatao lou Haiyang Xie Xianting Ding Institute for Personalized Medicine School of Biomedical EngineeringShanghai Jiao Tong UniversityShanghai 200030China Shanghai General Hospital Shanghai Jiao Tong UniversityNo.85 Wujing RoadShanghai 200080China

Effective capture and analysis of a single circulating tumor cell(CTC)is instrumental for early diagnosis and personalized therapy of ***,due to their extremely low abundance and susceptibility to interference from other cells,high-throughput isolation,enrichment,and single-cell-level functional protein analysis of CTCs within one integrated system remains a major ***,we present an integrated multifunctional microfluidic system for highly efficient and label-free CTC isolation,CTC enrichment,and single-cell immunoblotting(ieSCI).The ieSCI-chip is a multilayer microfluidic system that combines an inertia force-based cell sorter with a membrane filter for label-free CTC separation and enrichment and a thin layer of a photoactive polyacrylamide gel with microwell arrays at the bottom of the chamber for single-cell *** ieSCI-chip successfully identified a subgroup of apoptosis-negative(Bax-negative)cells,which traditional bulk analysis did not detect,from cisplatin-treated ***,we demonstrated the clinical application of the ieSCI-chip with blood samples from breast cancer patients for personalized CTC epithelial-to-mesenchymal transition(EMT)*** expression level of a tumor cell marker(EpCAM)can be directly determined in isolated CTCs at the single-cell level,and the therapeutic response to anticancer drugs can be simultaneously ***,the ieSCI-chip provides a promising clinical translational tool for clinical drug response monitoring and personalized regimen development.

关键词： diagnosis analysis enable

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基于遗传蚁群混合算法的激光切割机路径优化

机械制造与自动化 2016年第6期45卷 92-95页

作者：刘山和钱晓明楼佩煌武星南京航空航天大学机电学院江苏南京210016

激光切割机的路径优化问题是激光切割行业的一个关键问题,针对其特点将其归纳为广义旅行商问题,利用改进的遗传蚁群算法来求解该问题。算法以时间距离最短为目标函数,对轮廓切割顺序及轮廓切割起始点同时进行优化。为了让算法所得解能... 详细信息

激光切割机的路径优化问题是激光切割行业的一个关键问题,针对其特点将其归纳为广义旅行商问题,利用改进的遗传蚁群算法来求解该问题。算法以时间距离最短为目标函数,对轮廓切割顺序及轮廓切割起始点同时进行优化。为了让算法所得解能够快速聚集在最优解附近而又不至于陷入局部最优解,利用遗传算法快速随机的全局搜索能力来产生蚁群算法初期的信息素分布,蚁群算法采用最大最小蚂蚁算法同时在其加入变异因子。仿真结果表明取得了非常好的效果。

关键词：激光切割路径优化广义旅行商问题遗传蚁群算法