检索结果-南通市图书馆

非完整约束大负重比六足机器人多机动态协同编队避障控制策略

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机械工程学报 2024年第1期60卷 284-295页

作者：庄红超王柠董凯伦李卫华周安亮董磊夏怡芦天津职业技术师范大学机械工程学院天津300222 天津职业技术师范大学信息技术工程学院天津300222 哈尔滨工业大学(威海)汽车工程学院威海264209 北京印刷学院机电工程学院北京102600

在多机器人编队任务的现实环境中,不可避免会遇到队形变换的动态编队问题。为提高非结构环境多机器人编队的动态协同避障能力,以大负重比六足机器人的多机器人系统为例,利用非完整约束移动机器人轨迹跟踪的领航者-跟随者编队思想,提出... 详细信息

在多机器人编队任务的现实环境中,不可避免会遇到队形变换的动态编队问题。为提高非结构环境多机器人编队的动态协同避障能力,以大负重比六足机器人的多机器人系统为例,利用非完整约束移动机器人轨迹跟踪的领航者-跟随者编队思想,提出多领航机器人分群一致性编队控制的动态队形变换避障策略。基于代数图论数学基础,设计大负重比六足机器人多机通信拓扑图与拓扑图分析矩阵,建立多领航者分群一致性编队系统的全局动态关系与一致性数学模型,提出多领航机器人分群一致性编队控制的动态队形变换避障策略,基于MATLAB软件实施仿真实验,仿真结果显示虚拟领航机器人发布控制指令使多机系统完成队形变换并顺利通过障碍物环境,验证多机动态协同编队避障控制策略的有效性和泛化能力。所提出的大负重比六足机器人多机动态协同编队避障控制策略,有助于提高非结构环境多机器人系统的地形通过能力。

关键词：非完整约束大负重比六足机器人分群一致性协同编队队形变换

激光功率对Ti6Al4V/NiCr-Cr_(3)C_(2)熔覆层宏微观组织及性能的影响

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材料导报 2024年第2期38卷 178-184页

作者：张志强杨倩于子鸣张天刚路学成王浩中国民航大学航空工程学院天津300300 天津职业技术师范大学机械工程学院天津300222

激光功率是影响熔覆层质量的重要因素,为揭示激光功率对Ti6Al4V/NiCr-Cr_(3)C_(2)复合涂层成形质量、微观组织及耐磨性能等多方面的影响规律,采用同轴送粉、多道搭接激光熔覆技术在Ti6Al4V基材表面熔覆NiCr-Cr_(3)C_(2)粉末制备出碳化... 详细信息

激光功率是影响熔覆层质量的重要因素,为揭示激光功率对Ti6Al4V/NiCr-Cr_(3)C_(2)复合涂层成形质量、微观组织及耐磨性能等多方面的影响规律,采用同轴送粉、多道搭接激光熔覆技术在Ti6Al4V基材表面熔覆NiCr-Cr_(3)C_(2)粉末制备出碳化钛增强钛基复合涂层。通过渗透探伤、光学显微镜、X射线衍射仪、扫描电子显微镜及配套能谱仪等测试与表征方法分析熔覆层表面裂纹、截面形貌、孔隙率、稀释率、几何特征以及微观组织等。通过维氏显微硬度计和旋转式摩擦磨损试验机测试熔覆层显微硬度和耐磨性能,最后综合成形、组织与性能等方面的影响对熔覆层质量进行评价。结果表明,激光功率对熔覆层成形质量的影响显著。激光功率为1100 W和1300 W时熔覆层表面存在大量裂纹、气孔等缺陷。随着激光功率提高,熔覆层的熔高、熔宽、熔深及稀释率等均不断提高,裂纹率、孔隙率等持续降低。激光功率对涂层内物相种类的影响较小,主要物相为增强相TiC和基体相CrTi_(4)。激光功率为1500 W和1700 W时熔覆层的硬度相对较高,且磨损率较低。综合考虑激光功率对熔覆层的多方面影响,最后确定最优激光功率为1500 W,在此激光功率下制备出的熔覆层具有相对较好的成形质量和优异的耐磨性能。

关键词： Ti6Al4V 激光熔覆激光功率成形质量微观组织摩擦磨损

激光与CMT+P电弧复合增材工艺对2024铝合金气孔缺陷的影响规律

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材料导报 2024年第14期38卷 188-196页

作者：张志强贺世伟李涵茜路学成张天刚王浩中国民航大学航空工程学院天津300300 天津职业技术师范大学机械工程学院天津300300

高强铝合金激光-电弧复合增材制造技术在民用航空领域具有广阔的应用前景,但其气孔率的控制仍存在技术难题。本工作基于激光与冷金属过渡加脉冲(CMT+P)复合增材制造技术,对增材制造2024铝合金薄壁结构件的气孔率开展研究。通过单因素试... 详细信息

高强铝合金激光-电弧复合增材制造技术在民用航空领域具有广阔的应用前景,但其气孔率的控制仍存在技术难题。本工作基于激光与冷金属过渡加脉冲(CMT+P)复合增材制造技术,对增材制造2024铝合金薄壁结构件的气孔率开展研究。通过单因素试验,研究了送丝速度、扫描速度、激光功率等工艺参数对薄壁增材件的宏观形貌、气孔率及气孔尺度分布的影响规律。在单因素试验的基础上,以薄壁增材件的气孔率为响应值,通过响应面中心组合试验(CCD)优化工艺参数。结果表明,送丝速度、扫描速度、激光功率等工艺参数都会对薄壁增材件的宏观形貌、气孔率及气孔尺度分布产生影响,建立的二阶回归响应面模型能直观地反映2024铝合金激光与CMT+P电弧复合增材工艺参数与气孔率之间的关系,可用于预测不同工艺参数下薄壁增材件的气孔率,通过二阶回归模型得到优化的2024铝合金激光与CMT+P复合增材工艺参数范围为:送丝速度4.8~5.0 m/min、扫描速度16~18 mm/s、激光功率2000~2200 W。

关键词：高强铝合金激光-CMT+P 增材制造单因素试验响应面法气孔率

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基于多模态融合的开放域三维模型检索算法

浙江大学学报（工学版） 2024年第1期58卷 61-70页

作者：毛福新杨旭程嘉强彭涛天津职业技术师范大学工程实训中心天津300222 天津华大科技有限公司天津300131 天津职业技术师范大学汽车与交通学院天津300222

为了满足开放域下海量新增模型数据的管理和检索需求,提出开放域三维模型检索算法,可以有效地利用多模态信息的语义一致性.借助无监督算法探寻未知样本间的类别信息,利用该类别信息实现网络模型的参数优化,使得网络模型在开放域条件下... 详细信息

为了满足开放域下海量新增模型数据的管理和检索需求,提出开放域三维模型检索算法,可以有效地利用多模态信息的语义一致性.借助无监督算法探寻未知样本间的类别信息,利用该类别信息实现网络模型的参数优化,使得网络模型在开放域条件下具有更好的模型表征性能及检索结果.提出基于Transformer结构的层级化多模态信息融合模型,有效地剔除了多模态间的冗余信息,得到鲁棒性更强的模型表征向量.在数据集ModelNet40上进行实验,通过与其他典型算法的对比实验可知,所提方法在mAP指标上优于所有的对比方法,验证了该方法在检索性能提升上的有效性.

关键词：机器视觉多模态融合开放域检索三维模型

循环相关熵和一维浅卷积神经网络轴承故障诊断

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机械科学与技术 2024年第4期43卷 600-610页

作者：李辉徐伟烝天津职业技术师范大学机械工程学院天津300222

针对传统二维深度卷积神经网络结构复杂、易产生过拟合和难以有效处理低信噪比信号的问题,提出了一种基于循环相关熵和一维浅卷积神经网络的故障诊断-CCe-1D SCNN方法。该方法综合利用了一维浅卷积神经网络结构简单、计算复杂度低和循... 详细信息

针对传统二维深度卷积神经网络结构复杂、易产生过拟合和难以有效处理低信噪比信号的问题,提出了一种基于循环相关熵和一维浅卷积神经网络的故障诊断-CCe-1D SCNN方法。该方法综合利用了一维浅卷积神经网络结构简单、计算复杂度低和循环相关熵能在低信噪比环境下有效提取故障特征的优点。首先,计算轴承故障振动信号的循环相关熵函数、循环相关熵谱密度函数和广义循环平稳度;其次,将一维归一化的广义循环平稳度作为一维浅卷积神经网络的输入层,通过一维浅卷积神经网络自动实现故障特征提取和模式分类;最后,将CCe-1D SCNN方法应用于电机轴承故障特征提取和分类,实验结果表明:CCe-1D SCNN方法在低噪声比情况下仍能保持很高的模式识别正确率,为一种自动故障特征提取和模式识别的有效方法。

关键词：循环相关熵一维浅卷积神经网络深度学习循环平稳信号故障诊断

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钻柱纵-扭耦合非线性振动的顶驱控制研究

振动工程学报 2024年第09期37卷 1535-1545页

作者：段聪聪李欣业张利娟张华彪马驰骋河北工业大学机械工程学院天津职业技术师范大学汽车与交通学院天津商业大学机械工程学院

本文基于钻柱纵-扭耦合振动的三自由度集总参数模型，利用数值仿真研究了顶驱控制对钻柱粘滑振动和跳钻现象的抑制效果。结果表明，调谐k-c控制对钻柱振动系统的粘滑振动和跳钻现象有一定程度的抑制作用，但是在输入角速度较大而标称钻... 详细信息

本文基于钻柱纵-扭耦合振动的三自由度集总参数模型，利用数值仿真研究了顶驱控制对钻柱粘滑振动和跳钻现象的抑制效果。结果表明，调谐k-c控制对钻柱振动系统的粘滑振动和跳钻现象有一定程度的抑制作用，但是在输入角速度较大而标称钻压较小或者输入角速度较小而标称钻压较大时的抑制效果并不理想。调谐I-k-c控制可以成功地消除输入角速度和标称钻压变化对钻柱粘滑振动和跳钻现象带来的影响，使得输入角速度和标称钻压不论取何值，钻头的转速均稳定在给定的输入角速度附近，减少了钻压、扭矩和轴向位移的波动。

关键词：非线性振动钻杆纵-扭耦合顶驱控制粘滑跳钻集总参数模型

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英国技术教育产教融合办学新实践及启示

教育与职业 2024年第17期1065卷 91-98页

作者：孙涛邓三鹏邵长兰天津职业技术师范大学天津300222 四川工程职业技术大学天津职业技术师范大学机械工程学院天津300222 天津职业技术师范大学职业教育学院天津300222

第二次世界大战后,英国产教融合办学模式渐趋成熟,经历了恢复重建、迅猛发展、调整优化和变革重塑四个阶段的嬗变。作为英国技术教育产教融合办学的最新实践,技术学院主要服务于STEM领域高技能人才培育,已成为英国高等技术教育的标志性... 详细信息

第二次世界大战后,英国产教融合办学模式渐趋成熟,经历了恢复重建、迅猛发展、调整优化和变革重塑四个阶段的嬗变。作为英国技术教育产教融合办学的最新实践,技术学院主要服务于STEM领域高技能人才培育,已成为英国高等技术教育的标志性和引领性项目。英国技术学院在机构创建、办学投入、日常运营、教学安排和职业指导等方面呈现出鲜明的产教融合办学特征。在促进新质生产力发展的背景下,我国产业学院可借鉴英国经验,在加强政策供给、健全运行体制、提升服务能级、完善育训功能、强化评价机制等方面发力,实现高质量发展。

关键词：英国技术教育产教融合办学模式英国技术学院我国产业学院

MDF-Net：一种多尺度细节特征融合的视网膜血管分割算法

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天津职业技术师范大学学报 2024年第3期 64-72页

作者：蔡鹏飞李碧原孙高伟李士心天津职业技术师范大学电子工程学院

视网膜血管密集且不规则分布，许多毛细血管融入背景，对比度较低，导致视网膜血管分割非常复杂。基于编码器-解码器的视网膜血管分割网络由于多次编码和解码，会导致细节特征的不可逆损失，进而导致血管分割错误。针对这些问题，提出... 详细信息

视网膜血管密集且不规则分布，许多毛细血管融入背景，对比度较低，导致视网膜血管分割非常复杂。基于编码器-解码器的视网膜血管分割网络由于多次编码和解码，会导致细节特征的不可逆损失，进而导致血管分割错误。针对这些问题，提出一种用于视网膜血管分割的多尺度细节特征融合网络（multi-scale detail feature fusion network,MDFNet）。为了确保在精细血管分割过程中有效提取复杂特征，构建细节增强编码器（detail-enhanced encoder,DEE）模块以增强细节表示能力；引入动态解码器（dynamic decoder,DYD）模块，在解码过程中保留空间信息，减少上采样操作引起的信息损失；采用多尺度特征融合（multi-scale feature fusion,MFF）模块来融合编码和解码过程中的特征图，以实现多尺度上下文信息的有效聚合。将MDF-Net算法与其他9种算法在DRIVE、CHASEDB1、STARE数据集上进行对比实验。实验结果表明：MDF-Net算法在DRIVE、CHASEDB1和STARE数据集上的灵敏度（sensitivity,Sen）值分别为0.825 0、0.880 9和0.863 4，曲线下面积（area under the curve,AUC）值分别为0.988 5、0.990 8和0.990 9,MDF-Net在视网膜血管分割方面表现出卓越的性能。

关键词：视网膜血管分割 U-Net 细节增强动态上采样多尺度特征融合

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基于改进YOLOv8的行人摔倒检测算法

计算机科学与应用 2024年第8期14卷 160-167页

作者：王震李莉王奇王树云天津职业技术师范大学电子工程学院天津

随着社会老龄化进程的加快,行人摔倒事故成为了一个严重的社会问题。本文围绕基于改进YOLOv8的行人摔倒检测研究展开,针对原始YOLOv8在行人摔倒检测任务中存在的不足,提出了YOLOv8-RFAConv-Diou-Inner-Focaler模型。该模型通过RFA Conv... 详细信息

随着社会老龄化进程的加快,行人摔倒事故成为了一个严重的社会问题。本文围绕基于改进YOLOv8的行人摔倒检测研究展开,针对原始YOLOv8在行人摔倒检测任务中存在的不足,提出了YOLOv8-RFAConv-Diou-Inner-Focaler模型。该模型通过RFA Conv卷积操作,在卷积层引入注意力机制,增强对重要特征的关注,提高特征的表达能力。引入Diou损失函数解决传统损失函数在目标重叠和尺度变化时的不足以及Inner-Focaler损失函数动态调整损失权重。通过实验验证:本文提出的改进算法在行人摔倒检测任务中取得了显著的性能提升,对比原始算法(YOLOv8算法)在平均精度上提高了4.8%。With the acceleration of social aging, pedestrian falling accidents have become a serious social problem. This article focuses on the research of pedestrian fall detection based on improved YOLOv8. In response to the shortcomings of the original YOLOv8 in pedestrian fall detection tasks, a YOLOv8-RFAConv-Diou-Inner-Focaler model is proposed. This model introduces attention mechanism in the convolutional layer through RFA Conv convolution operation, enhancing the attention to important features and improving the expression ability of features. Introducing the Diou loss function to address the shortcomings of traditional loss functions in target overlap and scale changes, as well as dynamically adjusting loss weights using the Inner Focaler loss function. Through experimental verification, the improved algorithm proposed in this paper has achieved significant performance improvement in pedestrian fall detection tasks, with an average accuracy improvement of 4.8% compared to the original algorithm (YOLOv8 algorithm).

关键词：行人摔倒 YOLOv8 注意力 Diou Inner-Focaler