Flow shop问题的嵌套分区优化调度方法

介绍了嵌套分区算法(NP)的基本思想, 并用于求解流水作业优化调度问题. 算法用嵌套分区树来描述流水作业调度问题, 对可行域进行系统性分区, 然后集中搜索有优良解的区域. 在每一步迭代中, 算法跟踪最有希望的分区, 并结合启发式算法和邻域搜索来实现分区转移. 仿真实验表明, 该算法比单纯的启发式算法和邻域搜索有较好的寻优能力.     

主动激光散斑投射的面部测量方法研究

针对医学等相关领域对面部轮廓测量的需求,提出一种主动激光散斑投射的面部点云获取方法。该方法结合数字图像相关法和双目立体视觉原理,能够快速重建面部三维轮廓。首先,介绍数字图像相关法的基本原理;其次,提出一种匹配前的散斑图像预处理方法,去除散斑图像的边缘化区域,提高散斑匹配质量;最后,计算面部三维点云。为验证该方法的可行性及最终重建效果,设计面部扫描重建及误差实验,结果表明:该方法具有体积小和不受光强影响的特点,能够较好地重建出面部模型,整体测量误差为±0.2 mm。     

面向对象的流程工业系统有向无环图建模

提出流程工业系统中有向无环图的面向对象的建模方法。介绍使用面向对象的技术对流程工业系统模进行建模的关键要素的技巧,定义描述流程工业系统中有向无环图模型的建模机制,扩展流程工业系统模型所具有的特性。以流程工业系统出现异常时的诊断实例说明系统模型解决问题的有效性。     

融合改进 YOLOv7 与 UNet 的编码点定位方法

针对编码点的定位存在误检率高和精准度差的问题,提出了一种融合改进 YOLOv7 与 UNet 的圆形编码点定位方 法。第1阶段使用改进的 YOLOv7 检测编码点的位置,改进的 YOLOv7 首先将DCN-v2 可变形卷积引入 ELAN 模块,提升 特征提取能力;其次把卷积块注意力模块(CBAM) 机制嵌入骨干网络使网络更关注目标特征;然后使用Focal-EloU Loss 提高 收敛速度;最后构建 OD-Cat 模块替换 ConCat 模块以提升网络检测精度。提取出每个圆形编码点的 ROI 后,第2阶段通过 UNet 分割出编码点的中心轮廓后,使用最小二乘法拟合出编码点的中心。实验结果表明,改进后的模型比原 YOLOv7 的精 确率提高了6.33%,平均精度均值(mAP) 提升了5.76%;提出的定位方法验证了在噪声、亮度不足或曝光等复杂环境下可以 准确定位出编码点的中心椭圆轮廓,在实际工业视觉测量中具备鲁棒性。     

皮肤修复生物3D打印的研究进展与挑战

皮肤作为人体最大的器官,有着屏障功能、免疫应答、防止水分流失和排泄废物等重要作用.大面积的严重皮肤损伤患者会由于缺乏充足的可移植皮肤而死亡.生物3D打印技术的发展为可移植皮肤的制造提供了解决办法.生物3D打印技术可以定制化制造功能性的皮肤替代品,有望解决移植皮肤短缺的困难.本文简述了皮肤创伤修复原理,比较了用于皮肤修复...     

采样粒子群优化模型及其动力学行为分析

本文提出一种变采样周期的粒子群优化模型, 利用误差动力系统的李雅普诺夫函数分析优化行为的稳定性. 通过粒子的轨迹分析, 得出轨迹收敛的采样时间约束条件. 算法收敛性理论分析结果表明该算法不能收敛到局部最优. 针对多模态函数优化问题, 提出一种基于量子群的变采样周期的粒子群优化模型. 实验分析了采样周期对算法优化行为的影响. 结果表明其相对于传统粒子群算法的优势. 最后对基于量子群的采样子群优化算法的多极值寻优能力进行测试, 结果表明其有效性.     

基于改进概率路标法的虚拟吊装路径规划

针对高维空间虚拟吊装路径规划困难的问题,利用改进概率路标法对吊装路径进行规划.在考虑吊物摆动的基础上,建立起吊装系统的位姿空间模型;采用均匀随机采样策略使吊装位姿点在位姿空间中均匀分布,改进邻近节点选择方法限制相邻位姿节点的自由度变化数目,建立可行吊装路径概率路线图;以吊装路径最短、运动形式变化最少为优化目标,找出符合吊装操作的最优路径;以此为依据来对操作者的吊装过程进行指导及评价.实验结果表明,该算法能在复杂的虚拟吊装环境中找出一条最优路径并能很好地解决多自由度路径规划问题.     

含数量折扣的买-卖两方多商品联合定购改进模型

以定购次数必须为整数这一客观条件为前提,在Kohli和Park提出的含数量折扣的买-卖两方多商品联合定购模型基础上,构建了一个更真实、更科学的改进模型,分别对数量折扣策略下多商品单独定购和联合定购时两级供应链成本组成进行了分析,并求出两种定购情况各自所对应的最优每次定购数量;最后用模拟算例描述了改进模型的运算过程,并证明了联合定购相对于单独定购可以节约供应链总交易成本.     

融合分形特征的风机运行状态辨识方法

为保障风机的安全可靠运行,提出一种融合分形特征的卷积神经网络风机运行状态辨识模型。首先将分形等统计特征分析结果建立为初始样本特征数据集;用噪声环境下基于密度的空间聚类方法对样本状态进行标记,用正则化特征选择方法确定最终的样本特征数据集;最后建立卷积神经网络状态辨识模型。结果表明,模型准确率达到98.925%,为实现风机“事前维修”模式提供科学参考和理论指导,可以有效地应用于复杂机电系统状态辨识领域,为风力发电机组以及其他复杂机电系统的数据挖掘、模式识别提供了基础。     

果园精量水肥无线灌溉控制设备设计与应用

针对山丘果园复杂环境,又需大面积分区控制灌溉并集中管理的需求,研制了低成本、低功耗小型无线灌溉控制设备。设备嵌入PID控制、模糊控制和灰色预测控制相结合的控制算法,有效解决时滞现象,进行有效地预测作物的需水量,达到对系统的精确灌溉控制;同时硬件选用低功耗微控制器与双稳态电磁阀,避免信道拥塞,无线传输采用GPRS长距离和NRF2401的短距离相结合的通信方式,系统可准时开启电磁阀。运行测试结果表明,该系统与传统控制相比,超调量减少了22.5%,系统的调节时间减少了28.2%;验证了其在水肥浓度和肥量精量控制中,系统响应速度快和实时性好、稳定、无线通信可靠,提高了水肥灌溉效果。