机器人研磨系统在浮动平台上的恒力控制研究

针对现有的机器人研磨系统刚度差,信号处理复杂的问题,考虑到研磨质量与法向研磨力有很大的关系,设计了一种新型浮动平台机器人研磨系统,该系统利用安装于浮动平台上的一维力传感器获得研磨力信号。基于所获得的力信号,采用免疫反馈与粒子群模糊优化方法的自适应PID控制器实现平台的柔顺控制,实现了研磨过程的恒力控制。仿真结果表明,该控制方法在超调量与调节时间两方面性能优于经典PID,模糊PID等控制方法,为实验研究提供了理论基础。实验结果显示,期望力为2.5N时,研磨力信号能稳定在期望力附近1N范围内,系统调节时间为0.12s,超调量为18.18%。系统的抗干扰能力强,能满足研磨工艺要求。     

Y3Al5O12：Ce^3＋发光纳米纤维的制备

采用静电纺丝技术制备了PVP/[Y（NO3）3＋Ce（NO3）3＋Al（NO3）3]复合纳米纤维,对其进行焙烧,得到了结构新颖的Y3Al5O12：Ce^3＋（简称为YAG：Ce^3＋）纳米纤维。XRD分析表明,PVP/[Y（NO3）3＋Ce（NO3）3＋Al（NO3）3]复合纳米纤维为非晶态,经900℃焙烧8h,获得单相石榴石型的YAG：Ce^3＋纳米纤维,属于立方晶系,空间群为Ia3d。SEM分析表明,PVP/[Y（NO3）3＋Ce（NO3）3＋Al（NO3）3]复合纳米纤维表面光滑,直径为210-300nm;YAG：Ce^3＋纳米纤维直径为90~125nm,长度大于100μm。荧光光谱分析表明,在460nm蓝光激发下,YAG：Ce^3＋纳米纤维发射出波长为525nm的黄光,属于Ce^3＋的5D0→7F1跃迁。     

Exfoliation corrosion susceptibility of 8090 Al-Li alloy examined by electrochemical impedance spectroscopy

The exfoliation corrosion susceptibility and electrochemical impedance spectroscopy(EIS) of rolled and peak-aged 8090 AI-Li alloys in EXCO solution were studied, and the EIS after exfoliation was simulated. Once exfoliation occurs, two capacitive arcs appear in the EIS at high-mediate frequency and mediate-low frequency respectively. The exfoliation-attacked alloy surface consists of two parts, an original flat alloy surface and a new interface exposed to EXCO solution due to the exfoliation. The capacitance corresponding to the new exfoliation inter-face increases approximately linearly with time at early exfoliation stage, due to the enlargement of the new inter-face.Then it maintains stable, due to the corrosion product covering on the new inter-face. The exfoliation susceptibility can be judged through the average slope of the capacitance vs time curve of the early exfoliation stage. This average slope of the rolled 8090 alloy is much higher than that of the peak-aged 8090 alloy, accordingly the rolled 8090 alloy is more susceptible to exfoliation than the peak-aged 8090 alloy.     

考虑可靠性的物流服务供应链的契约设计

研究考虑有可靠性参与的二级物流服务供应链的优化与协调.研究表明:在研究由第四方物流集成商与第三方物流提供商构成的二级物流服务供应链时,加入提供商的可靠度,利用委托代理理论建立一种基于委托代理理论的有可靠性参与的优化契约模型,有利于提高供应链整体的最优物流能力订购量,提高集成商和提供商的利润;提供商的可靠度与提供商、物流服务供应链的期望利润负相关,与供应商的期望利润正相关.     

一种基于人脸图像的年龄估计方法

有关年龄估计的研究在人机交互领域有着非常重要的意义。该文提出一种基于人脸图像的年龄估计方法,该方法首先基于颅面成长模式理论建立人脸测量模板,在此模板上计算面部几何比例特征,然后运用分数阶微分提取人脸局部区域的纹理特征,结合这两类特征构成个体年龄特征向量;通过聚类学习的方法训练年龄特征向量获得年龄-特征映射矩阵,最后由此矩阵表决出输入人脸的估计年龄。实验结果表明,基于这两种特征构建的年龄估计模型可以获得较好的年龄估计结果,年龄误差较小,分类准确率接近人的主观判断结果。     

HPAM-g-P(NIPA-co-DMAM)的合成与温敏行为

利用端基转换法合成了不同组成及相对分子质量的端丙烯酰胺基聚（N-异丙基丙烯酰胺-co-N,N-二甲基丙烯酰胺）［poly(NIPA-co-DMAM), PID］大分子单体;与丙烯酰胺聚合后再水解，得到以PID为侧链，浊点在37～63℃的接枝共聚物［HPAM-g-P(NIPA-co-DMAM), HGPID］。利用¹H NMR及端基分析等对大分子单体和接枝物的组成及结构进行了表征;考察了接枝共聚物侧链的组成和链长、共聚物质量浓度和外加盐浓度等因素对其水溶液的热敏特性及温敏增稠性的影响。     

空间统一调制模型的轮廓检测

目的 在人类大脑初级视皮层上,神经元不仅受到位于经典感受野中刺激的影响,同样也受到周边环境相应非经典感受野中刺激的影响。这种上下文的调制是通过视皮层的水平连接来实现的。基于初级视皮层的视觉机制,本文提出了一个轮廓提取模型。方法 首先利用局部能量计算初级视皮层上单个神经元的响应;然后通过构建一个新颖的空间统一调制算子获得周边刺激对于中央神经元的增强和抑制影响(上下文调制);最后整合上下文调制影响和中央神经元本身的能量响应,获得完整输出。结果 本文所提模型,无需在非经典感受野中划分增强域和抑制域,同时能够有效抑制背景纹理,突出目标轮廓,保留交点和角点信息。结论 通过对合成图像和自然图像的测试表明了本文算法的准确性和优越性,能够极大地提高复杂背景中轮廓检测的性能。     

一种基于航迹片段的多蚁群协同规划算法

在协同航迹规划过程中,针对传统蚁群算法存在的收敛速度慢、航迹易冲突等问题,结合由航迹片段构成的网络图特点,提出一种基于多蚁群的飞行器协同航迹规划算法。将蚁群算法中的人工蚁群划分为与飞行器数量相对应的蚂蚁子群,通过引入异质信息素实现子群之间的竞争,采取基准长度协同进化的方法引导子群规划出满足时间协同要求的航迹,利用迷失蚂蚁信息素更新策略加快算法收敛速度。实验结果表明,针对不同规划任务,在多种复杂规划环境中,该算法都能生成满足时间和空间约束的协同飞行航迹。与传统蚁群算法相比,该算法能够将规划速度提高2倍~3倍,所规划出的航迹具有更好的时空协同性能。     

一种基于LBP特征与流形知识的人脸识别方法

人脸识别是计算机视觉领域的研究热点,应用背景广泛。近年来,流形被认为是视觉感知的基础,流形学习算法被用来发现图像的内在特征。如何利用流形学习后的低维内蕴变量成为相关研究的核心问题。但是利用传统的流形学习算法降维得到的人脸低维特征在可分性上存在一定的不足。此外,流形学习算法对光照和姿态变化敏感。针对这两个问题,提出了一种基于局部二值模式（LBP）和流形知识的人脸识别方法。该方法首先利用LBP算子对人脸图像进行局部特征描述,然后使用流形学习算法获得高维特征数据的低维内蕴变量,并用泰勒展开式近似该流形,获取流形知识,最后利用流形知识估计流形距离来实现人脸识别。实验证明,该方法增强了人脸识别对光照变化的鲁棒性,从而提高了识别性能。     

弱中心化的配电网市场交易机制、模型与技术实现

新一轮电力体制改革的进行推动了双边开放电力市场的发展,新结构下市场成员间的互动行为更加灵活多变。为引导市场成员理性报价,鼓励各成员间开展良性竞争,首先,构建了综合成员利益和系统网损的能量优化模型。其次,提出了弱中心化的新型市场机制,该机制设计了市场交易成员、框架和流程。在市场成员中,配电网系统运营商作为超级用户参与市场的监管工作,并与普通用户共同参与市场出清。普通用户在出清过程中可权衡利弊多次修改自身报价,还原了电力市场自由竞争、分散决策的特性。然后,利用交替方向乘子算法进行市场出清,市场成员间只需传递少量信息即可通过并行计算达到市场均衡,抑制了成本信息不对称引发的恶意报价行为。最后,针对所提交易机制设计了基于区块链技术的以太坊智能合约方案,通过算例和部署在以太坊私有链上的智能合约,验证了所提市场机制的有效性。