普拉提运动想象的脑电功率谱分析

神经可塑性技术和运动疗法已经在大脑功能障碍疾病的康复中得到了广泛应用,但仍然缺乏科学依据。针对此问题,本文对受过普拉提训练的大学生在静息和运动想象过程中脑电功率谱进行分析。结果发现与静息状态相比,普拉提运动想象会引起整个脑区的Alpha主峰频率显著增加,前额和额中央区的Beta主峰频率显著增加。该研究统计结果表明普拉提运动确实能够改善大脑神经网络之间的连接,进而影响特定脑区的功能,这可能为将来普拉提运动的推广和将普拉提运动想象应用于脑功能疾病康复领域提供了参考依据。     

运动方向对深度运动知觉的影响——ERP研究

深度运动知觉问题的研究目前仍处于探求阶段。该文采用一种较接近人视觉经验的实验范式,对两种情况下的128导事件相关电位(ERP)数据进行了较详细的时-空分析。结果表明,它们都激活了相似或相同的脑区;但不同的运动方向对信息处理的侧重脑区及神经响应程度有所不同,而且在时间过程上也表现出比较显著的差异,为进一步研究深度运动的大脑感知过程奠定了基础。     

基于神经网络集成技术的运动想像脑电识别方法

针对运动想像脑电信号,提出一种基于神经网络集成技术的识别方法.该方法通过离散小波变换(DWT)抽取想像左、右手运动的主要特征,采用Bagging算法构建神经网络集成(NNE)模型,并选取相对多数投票法获得网络集成的输出结果.在"BCI Competition 2003"竞赛数据集上的实验结果表明,该方法得到了比基于单个神经网络的脑电信号识别方法更高的识别率,同时,降低了个体神经网络的配置难度,提高了系统的泛化能力.     

rtfMRI神经反馈情绪调节的静息态脑网络连接差异研究

海马在情绪调节过程中发挥关键作用，针对海马的实时功能磁共振成像(real-time functional Magnetic Resonance Imaging, rtfMRI)神经反馈训练能够有效增强健康人的情绪、记忆功能。脑网络是空间位置不同的脑区通过功能联系整合形成的网络模式，情绪调节涉及多个脑网络之间信息的协同交互，脑网络间连接特性的变化能够反映大脑情绪功能的改变。针对海马体的神经反馈情绪调节训练，从静息态脑网络的动态特性出发，提取被试与情绪调节相关的默认模式网络(Default Mode Network, DMN)、执行控制网络(Executive Control Network, ECN)和突显网络(Salience Network, SN)等高级认知网络，并分析这些高级认知网络的功能连接特征在神经反馈训练前后的差异。结果表明通过神经反馈训练，健康被试前突显网络与背侧默认模式网络、左侧执行控制网络之间的功能连接显著增强，而左侧执行控制网络与楔前叶网络之间的功能连接显著下降。结果验证了针对海马体的rtfMRI神经反馈情绪调节训练的有效性，并且情绪调节相关的脑网络间功能连接的变化...     

虚拟加工系统运动仿真的研究

分析了在虚拟制造中占有重要地位的机械加工过程仿真方法．以HAASVF-1加工中心为例，对虚拟加工系统的运动仿真进行了研究和探讨．利用UG强大的运动分析功能实现了虚拟加工系统的运动仿真．该运动仿真使人们直观感受加工过程，能对加工过程中出现的碰撞和干涉进行检测，并提供报警信息．     

UWSNs节点运动模型及预测定位

为提高水下无线传感器网络(UWSNs)中动态节点的定位精度,降低通信能耗,提出采用节点的运动模型实现预测定位.考虑到近海监控网络中,潮汐运动是海水运动的主要成因,以粗略的近海潮汐运动模型为基础,以高斯径向基函数作为空间基函数构造节点的运动模型;利用K-medoids方法对模型中的高斯径向基函数中心进行聚类优化;提出了采用扩展卡尔曼滤波的方法实现模型系数的估计.考虑到普通节点与锚节点运动的空间相关性,设计了与到锚节点的距离相关的权重系数,以锚节点的运动模型系数估计普通节点运动模型中的系数,进而完成自身定位.对东经117.25°—132.2°,北纬24°—43.45°海域UWSNs的节点定位性能进行仿真分析,结果表明:所提出的节点预测定位方法的定位性能较高,定位覆盖度和定位精度高于SLMP方法和MP-PSO方法,平均通信能耗低于SLMP方法和MP-PSO方法.所提出的节点预测定位方法适用于大规模水下动态无线传感器网络定位.     

垂直运动永磁直线同步电动机的动态仿真研究

应用MATLABSIMULINK工具箱 ,结合永磁直线同步电动机 (PMLSM)的“四层线形”磁场模型 ,在A B C坐标系统中建立了一个适用于仿真垂直运动永磁直线同步电动机动态过程的数学模型 ,在此基础上进行了对垂直运动永磁直线同步电动机动态仿真研究 .     

四类运动想象脑电信号特征提取与分类算法

针对脑机接口(BCI)系统中存在的信息传输速率较慢和脑电信号识别正确率较低的问题,对多通道四类运动想象脑电信号进行研究.通过对4种运动想象及休息状态脑电信号进行功率谱分析,合理确定预处理滤波器的最佳滤波频段,然后使用PW-CSP,Hilbert变换及归一化处理的方法,对四类运动想象脑电信号进行特征提取,分类算法分为特征信号算术求和与阈值比较的预分类过程及包含单个支持向量机(SVM)的细分类过程,算法复杂度明显比采用多个SVM组合的多类分类算法要低,为实现算法的在线应用打下基础.仿真结果表明,该算法分类正确率高,时间开销小,并且可以通过调节阈值,在正确率与算法复杂度之间获得平衡.     

运动中运动负荷的调节与控制

分析运动中不同程度运动负荷对锻炼目的和提升训练效果的影响,进而探索运动负荷的调节和控制的标准。文章采用样本研究的方法,运用运动后分析心率变异性的方法来确定运动负荷的实用性和可靠性。所有测量均在阻力训练结束之前和之后以及在1 d的被动休息(C1)或2 d的被动休息(C2)的训练结束后的24 h和48 h获得。实验结果显示,在所有运动项目中,无氧运动的生理运动负荷最高,连续性运动的心理运动负荷最高。不论运动强度和持续时间如何,运动后心率变异性指标相邻心跳间期差值均方的平方根(RMSSD)的重新激活程度均大幅下降至平均值。得出结论:(1)在运动的最后5 min和恢复的前30 min内能够较为准确的测量出运动负荷上限;(2)在运动中,对于运动负荷的控制要高于标准值,低于最高值;(3)必须在运动过程中,勤于调整负荷量,针对个人负荷量的程度调整和控制运动负荷,才能达到锻炼的目的和提升训练效果。     

考虑运动加速度干扰的无人机姿态估计算法

为解决动态环境下无人机导航系统姿态估计易受传感器噪声和运动加速度干扰的难题,提出一种考虑运动加速度干扰的无人机姿态估计算法。首先,建立运动加速度估计模型,根据基于卡尔曼滤波的加速度误差模型和由外部传感器提供的速度信息实现对运动加速度的精确估计,利用运动加速度估计模型获得的运动加速度对加速度计的原始值进行修正,降低动态环境下运动加速度对姿态估计的干扰。随后,搭建基于互补滤波的姿态估计模型,利用磁力计信息和修正后加速度信息构建陀螺仪修正量,对陀螺仪原始值进行修正,设计互补滤波器滤除来自加速度计和磁力计的高频噪声和来自陀螺仪的低频噪声,避免传感器噪声信号对姿态估计的干扰。最后,利用无人机试飞过程中采集的传感器信息对该算法进行实验验证。实验结果表明,该算法可以精确估计无人机机动过程中所产生的运动加速度,有效减弱传感器噪声和运动加速度对姿态估计的干扰,该算法显著提高了无人机导航系统在动态环境下姿态估计的精度和抗干扰能力。     

Low Velocity Impact Response Analysis of Shape Memory Alloy Reinforced Composite Beam

The low velocity impact responses of shape memory alloy （ SMA ） reinforced composite beams were analyzed by employing the finite element method. The finite element dynamic equntion was solved by the Newmark direct integration method, the impact contact force was determined asing the Hertzian contact law, and the influence of SMA .fibers on stiffiwss matrix is studied. Numerical results show that the SMA fibers can effectively improve the low velocity impact response property of composite beam.     

形状记忆合金驱动器的力学性能

基于形状记忆合金（ＳＭＡ）材料的Ｂｒｉｎｓｏｎ本构关系,研究了ＳＭＡ驱动器在自由冷却和强制冷却等两种热交换形式下的动力响应问题,探讨了ＳＭＡ丝在恒载及荷载变化时完成正逆相变所需用的时间．研究结果表明,热交换方式对完成相变时间有较大影响,并且增加散热面积和提高热交换速率均可有效地加速相变的完成．最后,本文还简单讨论了影响ＳＭＡ驱动器响应时间的几个因素和改进方法．     

Aero-Elastic Flutter Characteristics of Laminated Composite Panel Embedded with Shape Memory Alloy Wires

超声速流中铺设形状记忆合金丝的复合材料壁板的

颤振研究

曹登庆¹,邵崇晖¹,许玉乾¹,赵海²

（1.哈尔滨工业大学 航天学院,哈尔滨 150001;

2.中国电子科技集团公司第二十九研究所,成都 610000）

创新点说明：

建立了分析铺设形状记忆合金丝的壁板颤振的新方法,并将此方法应用于研究形状记忆合金参数和安装角度对颤振抑制效果的影响。

研究目的：

研究超声速流中铺设形状记忆合金丝的复合材料壁板的颤振特性。分析了形状记忆合金的份数、预应变和温度对壁板临界颤振动压以及降低极限环幅值的影响。

研究方法：

采用von Karman大变形位移应变关系和三阶气动活塞理论描述壁板颤振模型中的几何非线性因素和气动非线性因素,基于Brison本构模型描述形状记忆合金丝的非线性恢复力,利用Hamilton原理建立超声速流中壁板的非线性运动微分方程。采用伽辽金离散法对所得的壁板偏微分运动方程进行空间离散,得到壁板的常微分运动方程组,最后采用Runge-Kutta法对壁板的动力学响应进行数值模拟。采用非线性动力学理论求解了壁板的临界颤振动压。

结果：

在复合材料层合板中铺设形状记忆合金丝可以提高壁板的临界颤振动压,形状记忆合金的最佳铺设角度是沿着气流来流方向。

结论：

通过加热形状记忆合金、增加其份数和预应变可以提高壁板的临界颤振动压,并且可以降低极限环颤振幅值。

关键词：壁板颤振,形状记忆合金,复合材料,极限环振动

     

形状记忆合金的一维连续超弹性滞回模型

当前,关于形状记忆合金（SMA）滞回模型的种类很多,其中Graesser模型被认为是较为实用且相对简单的以连续方式表达的模型。然而,Graesser模型并没有考虑应变速率的影响,因此仅对低速加载的SMA比较理想。在利用SMA的超弹性（PE）进行被动耗能时,SMA是在一定速度下进行的,因此考虑应变率的影响更具有普遍意义。本文目的是以SMA拉伸滞回试验为基础,建立考虑应变率影响的一维连续超弹性滞回模型。在Graesser模型的基础上,采用数值分析和实验验证相结合的方法,重点考虑应变率的影响。首先,进行不同条件下的SMA循环拉伸试验,明确主要影响因素;其次,在循环试验的基础上建立超弹性状态下的滞回模型,并确定有关参数;最后,通过其它实验条件下的结果验证所提出模型的有效性,并进行数值仿真分析。数值分析和实验结果均表明所建立的考虑应变率影响的SMA一维超弹性滞回模型可以有效体现其基本力学性能,且简单实用,可用于利用SMA超弹性的结构的动力反应分析。     

蜡沉积物有效导热系数对管道传热特性的影响

蜡沉积物有效导热系数的确定是蜡沉积传热计算中的重要内容。在分析非均质二元混合物有效导热系数计算方法的基础上,确定了适合计算蜡沉积物有效导热系数的模型,对比分析了不同蜡沉积物有效导热系数计算方法对管道传热特性的影响。结果表明,蜡沉积物有效导热系数随着沉积物中蜡质量分数的增加而变大;同一蜡质量分数下,并联模型计算的有效导热系数值最大,其次分别为ME2模型、EMT模型以及串联模型,ME2模型和EMT模型的计算结果较为接近;EMT模型的假设条件与实际蜡沉积物的结构分布相似,因此推荐使用EMT模型计算蜡沉积物有效导热系数;EMT模型和M关联式计算所得的管段沿线温度非常接近,EMT模型所得的管道径向温度梯度高于M关联式的计算结果;总体来看,EMT模型和M关联式所得的管道传热计算结果差异较小,但M关联式应用较为方便,具有一定的优势。     

基于卷积神经网络的多类运动想象脑电信号识别

针对传统多类运动想象（MI）脑电信号的识别方法须进行繁琐的预处理以及特征提取问题,提出基于深度学习的MI信号自动分类方法.在样本表示方面,提出将多通道脑电（EEG）信号转化为一维序列信号处理,在增加样本数量的同时又能够忽略与通道位置相关的空间信息的影响;根据输入信号的特点,采用多层一维卷积神经网络学习不同运动想象状态时脑电信号中的时频信息,自动完成特征提取和分类工作. 将所提出的方法在公共数据集上与多种方法进行比较,并完成对实际采集数据集的分类. 利用所提方法在不需要先验知识的条件下,对脑电信号进行端到端的学习. 结果表明该方法可以获得更高的多分类准确率以及降低个体差异对分类的影响. 所提出的方法有利于促进基于MI 的脑机接口系统的开发.     

Passive smart self-repairing concrete beams by using shape memory alloy wires and fibers containing adhesives

An innovative approach to increase structural survivability of concrete and maintain structural durability of concrete was developed in case of earthquakes and typhoons. This approach takes advantage of the superelastic effect of shape memory alloy（SMA） and the cohering characteristic of repairing adhesive. These SMA wires and brittle fibers containing adhesives were embedded into concrete beams during concrete casting to form smart reinforced concrete beams. The self-repairing capacity of smart concrete beams was investigated by three-point bending tests. The experimental results show that SMA wires add self-restoration capacity,the concrete beams recover almost completely after incurring an extremely large deflection and the cracks are closed almost completely by the recovery forces of SMA wires. The number or areas of SMA wires has no influence on the tendency of deformation during loading and the tendency of reversion by the superelasticity. The adhesives released from the broken-open fibers fill voids and cracks. The repaired damage enables continued function and prevents further degradation.     

基于ANFIS控制的交流变频调速系统研究

针对交流电动机矢量控制系统因电机参数变化和负载波动等因素而使性能变差的问题,设计了一种基于自适应神经网络的模糊推理系统作为交流电动机矢量控制系统的速度调节器。仿真实验结果表明,具有自适应神经网络的模糊推理系统控制的异步电机矢量控制系统不仅动态和稳态性能都得到提高,而且具有较强的鲁棒性。     

埋入SMA纤维的复合材料壁板的气弹稳定性研究

研究混杂SMA纤维的复合材料平直层合壁板在超音速气流作用下的颤振特性。采用特殊正交SMA纤维混杂单层板的正轴应力一应变本构关系、经典的克希霍夫层合薄板理论并结合超音速一阶活塞气动力理论导出SMA纤维混杂复合材料壁板的气动弹性方程。借助于Rayleigh-Ritz解析法,建立SMA纤维混杂复合材料壁板在SMA纤维的驱动作用下的振动和颤振性能预测的近似分析模型。研究结果显示出,SMA具有良好的抑制壁板颤振的功能。     

A*算法改进及其在动态最短路径问题中的应用

动态最短路径搜索算法是智能交通系统技术应用的关键问题之一．为了解决这一问题,提出以一致性原则动态形式为基础的动态A*算法(dynamic A* algorithm,DA* algorithm)并证明了在两节点间动态下界满足一致性原则动态形式前提下,该算法能够求解满足先进先出原则的动态网络中两节点间最短路径问题．在以广州市交通路网为基础的动态网络上对DA*算法进行试验．试验结果表明,Dijkstra算法的和A*算法的平均计算时间分别是DA*算法的6．55和1．43倍．