基于艺术与现代科学技术相结合的设计创新研究

引言:设计的创新与进步自古以来都与艺术与现代科学技术相关,就比如工艺美术运动时期的代表人物威廉·莫里斯,他在原有的技术下的设计中融入了大量的艺术元素创造出了许多优秀的设计作品。而当代的艺术与科技更是以一种前所未有的速度的飞快的向前发展,而设计创新也深受其影响。本文接下来主要分别会以中国的山水以及电影艺术与留像技术对建筑设计的影响。     

ZY3400/06/15掩护式液压支架的研制

针对山西介休安益煤矿薄煤层的实际情况,采用专业软件进行设计校核,研制了ZY3400/06/15掩护式液压支架。该掩护式液压支架通过实际安装运行,不仅提高了工作面的安全系数,而且也简化了操作工序,降低了作业风险,实现了安全生产和高效高产的目标。     

东华大学研发穿戴体验良好的三维可拉伸热电织物

针对热电器件难以实现真正可穿戴应用的问题,东华大学教授江莞、王连军和美国西北大学教授G.Jeffrey Snyder合作,巧妙利用弯曲纤维弹性力关系实现热电模块自支撑,构筑了三维可拉伸热电织物。该热电器件的拉伸应变可达80%,能实现持续供电与人体肢体动作的兼容性;基于热设计优化和结构优化,在44K温差下,输出功率密度可达70mW·m^-2;同时,可满足热电模块非可视化的大面积热量收集。所构筑三维热电织物穿戴体验良好,实现了适合人体运动的热电器件的可穿戴应用。     

一种下肢运动意图识别算法性能实时测评系统* .txt

摘要：对腿部运动意图识别算法的实时性能进行综合可靠的评价是实现下肢假肢灵活稳定控制的前提。提出一种逐层分级的基于下肢运动意图识别算法的实时测评方法，对算法的可靠性、稳定性以及运动意图识别速度进行综合评价。利用开发的运动意图识别算法评测系统，对基于肌电信号源和机械信号源的两种运动意图识别算法进行了实时性能测试，发现肌电信号源的算法识别时间大于机械信号源算法，但是其算法稳定性优于机械信号源算法。进一步地，还利用该评测系统有效地区分出正常识别策略与异常识别策略，发现正常策略的动作识别稳定系数比异常策略高25%左右。因此，所提的基于下肢运动意图识别算法的实时测评方法，能够对不同信号源算法以及不同识别策略的实时性能进行有效评价，为智能下肢假肢控制系统开发提供可供参考的测试平台。 .txt     

考虑流固耦合的Spar型浮式风力机涡激运动特性研究

对弹性支撑单圆柱在均匀流作用下的涡激运动特性进行数值模拟,捕捉到"锁定区"、"拍"、"频率变换"等现象。柱体周围流场采用Fluent求解,将4阶Runge-Kutta方法代码写入用户自定义函数(UDF)求解运动微分方程,运用动网格技术更新流场,实现圆柱与流场的非线性耦合作用。发现随着折合速度的增大,涡激运动响应可分为锁定前支、锁定区、锁定后支3个阶段,在进入锁定区前(折合速度Ur=3)横向运动响应发生拍现象,当跨过锁定区后(折合速度Ur=10)发生频率变换现象。结果表明,横向涡激运动有较大范围的频率锁定现象,频率解锁前后圆柱涡激运动轨迹由"右8字"形变换为"左8字"形。     

基于局部特征的青年女性腿部形态分类

为提高女性裤装的合体性与舒适性,采用三维测量法、图像测量法及手工测量法相结合的方式,对236名18~25岁的青年女性腿部形态进行测量,获取20个相关特征变量;通过主成分因子分析得到影响腿部形态的主要特征因子,通过聚类分析得到青年女性腿部形态的分类结果;最后结合膝曲角的正负归纳出各类腿部形态的辨别规则并进行辨别验证。研究得出:影响腿部形态的主要特征因子有水平围度因子、长度因子、小腿围度差因子、腿部曲度因子、腿部轮廓因子和大腿围度差因子;人体腿部形态可分成圆体型、稍扁体型和扁体型3类;以大腿宽厚比、大腿根围膝围比、大小腿长比及膝曲角4个变量建立腿部形态分类规则。     

一种铁路机车车辆受流器用高温硅橡胶电缆

一种铁路机车车辆受流器用高温硅橡胶电缆     

无人驾驶车辆的运动控制发展现状综述

回顾无人驾驶车辆的运动控制问题。从系统模型、控制方法以及控制结构等角度切入,分别在纵向运动控制、路径跟踪控制和轨迹跟踪控制三个层面对国内外的研究进展进行综述,并提出对无人驾驶车辆运动控制技术的发展展望。当前运动控制研究多集中于常规工况,为实现无人驾驶车辆在处理人类驾驶员认为具有挑战性或缺乏操纵能力的复杂动态场景下的潜力,运动控制研究须从常规工况向极限工况拓展,但是极限工况下车辆的非线性和多维运动耦合特征显著增强,对系统建模以及算法的自适应性和鲁棒性的要求进一步提高。同时,为应对复杂场景下的多目标协调优化问题,考虑环境不确定性的运动规划与控制集成设计需要深入研究。增加执行器手段可以提升极限工况下车辆的侧向响应速度和控制裕度,但是冗余异构执行器的控制分配研究仍有待突破。运动控制的实现依赖于路面附着系数、质心侧偏角等信息输入,因此基于多源传感信息融合的关键状态与参数估计问题亟需解决。此外,将机器学习应用到车辆运动控制领域也是一个重要的发展方向。