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基于深度图像位姿识别和机构运动学的自动抓取管片试验

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隧道建设(中英文) 2024年

作者：庄欠伟朱雁飞黄德中杨正马志刚袁玮皓上海隧道工程有限公司上海城建隧道装备有限公司

为了解决盾构管片拼装机难于自动识别管片位姿，难于实现自动抓取的难题，本文调研现有管片自动拼装相关技术，对比分析现有管片位姿姿态识别技术的局限性，采用带有三维坐标点的深度图像与模型深度图像的加权ICP匹配算法，可以有效剔... 详细信息

为了解决盾构管片拼装机难于自动识别管片位姿，难于实现自动抓取的难题，本文调研现有管片自动拼装相关技术，对比分析现有管片位姿姿态识别技术的局限性，采用带有三维坐标点的深度图像与模型深度图像的加权ICP匹配算法，可以有效剔除管片边角断裂对位置和姿态结果的影响，可以准确获取视觉传感器坐标系下管片的位置姿态数据。采用球形标志算法，实现了深度图像传感器和拼装机间关系标定，获得了它们坐标系间的转换矩阵；视觉传感器坐标系下管片的位置姿态数据左乘手眼转换矩阵，得到拼装机坐标系下的管片位置姿态数据。利用机器人运动学方法，在现有单臂拼装机增加行程传感器，并实现拼装机运动学的运动学正逆解模型。拼装机坐标系下的管片位置姿态数据进行逆解获得拼装机抓取管片需要的六轴行程。采用间隙冗余轨迹规划算法完成了从目前六轴行程到达目标行程的轨迹规划并引导拼装机实现了自动抓取管片。室内试验验证利用深度图像传感器匹配算法和机构运动学模型可以有效引导拼装机实现管片的自动抓取，采用以上设计，在该拼装机上可行。

关键词：深度图像视觉传感器管片拼装机运动学正逆解轨迹规划算法转换矩阵

基于数据残留时间的SRAM-PUF预选算法

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电子学报 2024年第5期52卷 1478-1487页

作者：陈泽亮孔德珠尹爱国陈泽福张培勇浙江大学微纳电子学院浙江杭州310000 珠海奔图电子有限公司广东珠海519000

静态随机存取存储器(Static Random-Access Memory,SRAM)物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function,PUF)利用参数设计完全相同的晶体管在制造过程中存在的工艺偏差,生成每块芯片无法克隆的密钥响应.由于SRAM-PUF内部错误分布的随... 详细信息

静态随机存取存储器(Static Random-Access Memory,SRAM)物理不可克隆函数(Physical Unclonable Function,PUF)利用参数设计完全相同的晶体管在制造过程中存在的工艺偏差,生成每块芯片无法克隆的密钥响应.由于SRAM-PUF内部错误分布的随机性,密钥重构需要使用纠错码,而纠错电路的面积与其纠错能力呈正相关,为了降低SRAM-PUF错误分布,减小纠错电路面积,本文通过对SRAM数据残留特性的研究,提出一种数据残留预选算法,对SRAM单元进行筛选,提高PUF响应稳定性,使用区块择优算法筛选SRAM区块,减小响应的分散度,以更短的时间和资源消耗生成SRAM-PUF响应,测试结果表明,在不同温度(-40℃~80℃)和±10%电压波动下,256位SRAM-PUF响应拥有99.8%的稳定性及1.9×10^(-8)的误码率,相对于通用的临时多数表决(Temporal Majority Voting,TMV)算法提升了1.7%的稳定性,降低2.1×10^(5)倍误码率,与1000次TMV相比,时间复杂度从O(2000n)线性降低到O(900n).经过72小时老化测试后,采用数据残留算法预选的SRAM-PUF稳定性仅下降0.2%.

关键词：物理不可克隆函数 SRAM 预选算法数据残留临时多数表决

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塑壳断路器手动操作机构手柄结构设计

电气时代 2024年第6期 74-77页

作者：袁小琴上海正泰智能科技有限公司

大部分的塑壳断路器均应用在配电柜体中,因此运用柜外手柄进行操作的需求也越来越普遍。柜外操作手柄使得断路器分合闸操作更加安全、操作也更加便捷。介绍了一款塑壳断路器手动操作机构手柄的结构设计思路,该设计方法已经应用在实际产... 详细信息

大部分的塑壳断路器均应用在配电柜体中,因此运用柜外手柄进行操作的需求也越来越普遍。柜外操作手柄使得断路器分合闸操作更加安全、操作也更加便捷。介绍了一款塑壳断路器手动操作机构手柄的结构设计思路,该设计方法已经应用在实际产品中,可以作为同类手柄产品设计参考。

关键词：塑壳断路器配电柜手动操作机构断路器分合闸操作手柄结构设计产品设计设计思路

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全固态硫化物锂电池中NCM正极及其界面研究

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化工学报 2024年第3期75卷 743-759页

作者：郭邦军贾理男张希上海交通大学机械与动力工程学院上海200241 上海屹锂新能源科技有限公司上海201306

采用硫化物电解质的全固态锂电池被视作解决传统液态锂电池安全问题与能量密度提升的最有效方案。正极材料作为锂电池的主要组成部分之一,很大程度上决定着全固态锂电池的基本性能。镍钴锰酸锂(NCM)三元体系正极材料因具备能量密度较高... 详细信息

采用硫化物电解质的全固态锂电池被视作解决传统液态锂电池安全问题与能量密度提升的最有效方案。正极材料作为锂电池的主要组成部分之一,很大程度上决定着全固态锂电池的基本性能。镍钴锰酸锂(NCM)三元体系正极材料因具备能量密度较高和成本较低的优点,以及与硫化物电解质的可兼容性而受到广泛关注。然而,NCM三元材料存在安全性低、循环稳定性差等缺点,与硫化物电解质接触界面仍存在许多问题亟待解决。因此,分析和研究NCM三元正极材料的结构组成和界面优化,对于提高全固态锂电池稳定性和安全性具有重要的意义。聚焦于当前主流三元正极材料以及与硫化物固态电解质界面问题的匹配性研究,阐述了NCM三元正极材料在全固态锂电池应用中所面临的挑战、解决策略和发展机遇,并对NCM三元正极的进一步发展和应用提出展望。

关键词：全固态锂离子电池 NCM正极硫化物电解质正极/电解质界面

氨基酸对亚油酸乙酯裂解形成气相醛类物质的影响

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食品与生物技术学报 2024年第5期43卷 164-172页

作者：印黔黔刘孜群张乾王兵虞桂君沈世豪谢雯燕罗昌荣上海烟草集团有限责任公司上海200082 上海牡丹香精香料有限公司上海201200

为了解食品基质中氨基酸对亚油酸乙酯高温裂解形成气相醛类物质的影响,采用在线裂解-剑桥滤片过滤-气相/质谱技术,分别考察了亚油酸乙酯单独裂解以及与不同比例的L-脯氨酸、L-谷氨酸共裂解时生成的气相成分,对比分析其中醛类物质的变化... 详细信息

为了解食品基质中氨基酸对亚油酸乙酯高温裂解形成气相醛类物质的影响,采用在线裂解-剑桥滤片过滤-气相/质谱技术,分别考察了亚油酸乙酯单独裂解以及与不同比例的L-脯氨酸、L-谷氨酸共裂解时生成的气相成分,对比分析其中醛类物质的变化,发现:亚油酸乙酯单独裂解产生大量的气相化合物,其中醛类物质峰面积占气相化合物的29.058%(己醛占比8.271%、(Z)-2-庚烯醛占比5.455%、戊醛占比2.472%、(E,E)-2,4-癸二烯醛占比2.064%、(E)-2-辛烯醛占比1.825%、庚醛占比0.969%、4-氧壬醛占比0.852%、2,4-十二碳二烯醛占比0.458%、2-己烯醛占比0.396%以及(E,E)-2,4-壬二烯醛占比0.098%);当L-脯氨酸和亚油酸乙酯以0.5 mg∶1μL的比例共裂解时,气相成分中检测不到醛类物质;而以0.125 mg∶1μL的比例共裂解时,裂解产物中可检测到(Z)-2-庚烯醛(峰面积为亚油酸乙酯单独裂解时的6.862%);当L-谷氨酸和亚油酸乙酯以0.5 mg∶1μL和0.125 mg∶1μL的比例共裂解时,裂解产物中可检测到己醛和(Z)-2-庚烯醛。因此,在线裂解-剑桥滤片过滤-气相/质谱技术可以高效地分析亚油酸乙酯裂解过程中形成的气相醛类物质,当L-脯氨酸或L-谷氨酸以不同的比例与亚油酸乙酯共裂解时,对气相醛类物质的形成具有非常明显的影响,影响程度与氨基酸种类和添加比例有关。

关键词：亚油酸乙酯 L-脯氨酸 L-谷氨酸共裂解气相醛类物质

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提示学习驱动的新闻舆情风险识别方法研究

计算机工程与应用 2024年第1期60卷 182-188页

作者：曾慧玲李琳吕思洋何铮武汉理工大学计算机与人工智能学院武汉430070 武汉理工大学经济学院武汉430070 德勤咨询(上海)有限公司上海510623

从新闻报道中识别企业的风险可以快速定位企业所涉及的风险类别,从而帮助企业及时地做出应对措施。一般而言,新闻舆情风险识别是一种风险标签的多分类任务。以BERT为代表的深度学习方法采用预训练+微调的模式在文本分类任务当中表现突... 详细信息

从新闻报道中识别企业的风险可以快速定位企业所涉及的风险类别,从而帮助企业及时地做出应对措施。一般而言,新闻舆情风险识别是一种风险标签的多分类任务。以BERT为代表的深度学习方法采用预训练+微调的模式在文本分类任务当中表现突出。然而新闻舆情领域标记数据偏少,构成了小样本的机器学习问题。以提示学习为代表的新范式为小样本分类性能的提升提供了一种新的途径和手段,现有的研究表明该范式在很多任务上优于预训练+微调的方式。受现有研究工作的启发,提出了基于提示学习的新闻舆情风险识别方法,在BERT预训练模型基础之上根据提示学习的思想设计新闻舆情风险提示模板,通过MLM(masked language model)模型训练之后,将预测出来的标签通过答案工程映射到已有的风险标签。实验结果表明在新闻舆情数据集的不同数量小样本上,提示学习的训练方法均优于微调的训练方法。

关键词：风险标签多分类预训练模型提示学习

基于运动特征提取和2D卷积的鱼类摄食行为识别研究

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农业机械学报 2024年第6期55卷 246-253页

作者：张铮沈彦兵张泽扬上海海洋大学工程学院上海201306 上海城市电力发展有限公司上海200123

为了促进渔业装备智能化,近年来基于视频流的鱼类摄食行为识别研究受到了广泛关注。针对基于视频流的传统识别方法模型过于复杂,难以在边缘计算设备部署的问题,提出了一种轻量级的2D卷积运动特征提取网络Motion-EfficientNetV2,该网络... 详细信息

为了促进渔业装备智能化,近年来基于视频流的鱼类摄食行为识别研究受到了广泛关注。针对基于视频流的传统识别方法模型过于复杂,难以在边缘计算设备部署的问题,提出了一种轻量级的2D卷积运动特征提取网络Motion-EfficientNetV2,该网络以视频流为输入,能够有效识别鱼类摄食行为。提出的模型以EfficientNetV2为主干网络,基于TEA和ECANet构建了运动特征提取模块Motion,并将该模块嵌入到EfficientNetV2的每个Fused-MBConv模块中,使改进后的EfficientNetV2具有运动特征提取能力。同时使用ECANet对EfficientNetV2网络中的MBConv进行改进,增强其通道特征提取能力。在此基础上利用空洞卷积扩大感受野,提高大范围特征提取能力。试验结果表明,Motion-EfficientNetV2的参数量和浮点运算量分别为9.3×106和1.31×1010,优于EfficientNetV2。在TSN-ResNet50、TSN-EfficientNetV2、C3D以及R3D模型上进行对比试验,本文模型在降低参数量和浮点运算量的同时,使识别准确率提高到93.97%。该研究对于渔业装备智能化升级和科学养殖具有推动作用。

关键词：鱼类摄食行为运动特征深度学习卷积神经网络轻量化 EfficientNetV2

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基于模式识别的X射线荧光光谱法用于土壤重金属快速检测

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光谱学与光谱分析 2024年第9期44卷 2692-2700页

作者：倪晓芳张长波唐晓勇上海化工研究院有限公司上海200062 上海化工院环境工程有限公司上海200062 工信部工业(土壤污染修复)产品质量控制和技术评价实验室上海200062

土壤重金属的现场快速准确检测是实现土壤重金属污染防治的关键,便携式X射线荧光光谱仪可实现土壤中典型重金属的现场无损快速检测,且具有操作简单和无需消解处理的优势。基于该设备的X射线荧光光谱重金属分析方法受土壤基体效应影响严... 详细信息

土壤重金属的现场快速准确检测是实现土壤重金属污染防治的关键,便携式X射线荧光光谱仪可实现土壤中典型重金属的现场无损快速检测,且具有操作简单和无需消解处理的优势。基于该设备的X射线荧光光谱重金属分析方法受土壤基体效应影响严重,导致其检测准确度受限,需通过基体相似的标准样品进行校正,故将基于模式识别的基体成分分类方法和标准曲线法相结合,实现对土壤中典型重金属的精准分析。以我国砖红壤、水稻土、黑土、潮土、黄棕壤和黄红壤等6种典型土壤的X射线荧光光谱和重金属含量为数据集,采用5点3次窗口平滑、最大最小值归一化方法和主成分分析(PCA)对光谱数据进行处理,以PCA降维后的前5个主成分作为输入特征变量,土壤类别为标签,建立基于径向基函数(RBF)的支持向量机(SVM)模式识别模型,实现基体成分的相似性分类,模型的超参数优化采用角蜥蜴优化算法,优化后的核参数g为0.0381,惩罚因子c为7.8529,此时5折交叉验证正确率为100%。定量方法为标准曲线法,6类土壤中Cr的相关系数为0.9947~0.9993,Ni的相关系数为0.9868~0.9994,Cu的相关系数为0.9929~0.9999,Zn的相关系数为0.9841~0.9998,Pb的相关系数为0.9877~0.9996,As&Pb的相关系数为0.9613~0.9995,在同一基体下,重金属线性关系较佳。采用建立RBF-SVM模式识别模型对预测集24个样品进行预测,预测结果表明6类土壤的分类正确率为100%,未出现错误分类。根据分类结果,选择对应的标准曲线进行定量分析。结果表明Cr、Ni、Cu、Zn、Pb和As的预测平均相对误差分别为2.24%、3.66%、2.72%、2.15%、2.13%和5.55%,均低于6%。说明RBF-SVM模型结合标准曲线法对土壤中典型重金属的快速检测具有很好的适用性,有望用于实际土壤典型重金属的快速定量分析与检测。

关键词：土壤重金属支持向量机模式识别快速检测

电网碳排放因子研究方向与应用需求的演变进程

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电网技术 2024年第1期48卷 12-28页

作者：刘广一王继业汤亚宸王栋上海远景科创智能科技有限公司上海市浦东新区201203 国网数字科技控股有限公司北京市东城区100077

电网碳排放因子是温室气体核算体系中非常重要的一部分,对于减缓气候变化和实现碳中和具有至关重要的作用。当前,针对电网碳排放因子核算的研究已经向着更为准确、区域更为细化、且更具有时效性的方向发展。该文总结了温室气体核算体系... 详细信息

电网碳排放因子是温室气体核算体系中非常重要的一部分,对于减缓气候变化和实现碳中和具有至关重要的作用。当前,针对电网碳排放因子核算的研究已经向着更为准确、区域更为细化、且更具有时效性的方向发展。该文总结了温室气体核算体系关于电网碳排放因子的需求演变以及国内外企业常用的标准和选择方法,介绍了欧美政府现阶段采取的电网碳排放因子计算方法及需求演变,探讨了关于电网碳排放因子的研究进展和应用情况。针对美国和欧洲地区,分别介绍了斯坦福大学、加州大学戴维斯分校、美国国家可再生能源实验室等知名研究机构的典型科研进展。此外,还探讨了欧美公司在电网碳排放因子计算方法及应用场景方面的创新,包括宾夕法尼亚-新泽西-马里兰电力市场公司(Pennsylvania-New Jersey-Maryland Interconnection,PJM)、新英格兰独立系统运营商(Independent System Operator-New England,ISO-NE)、Watt Time等公司已经推出的电网碳排放相关应用与产品。最后,该文指出了我国开展分时分区电网碳排放因子研究与应用的必要性,并提出了相应建议,为我国电网碳排放因子的进一步研究和标准制定提供参考。

关键词：范围二温室气体电网碳排放因子属地碳强度市场碳强度边际碳强度