基于机器学习合成高分辨率布料褶皱

为了精化布料网格得到逼真的布料模拟效果,提出了一种基于机器学习的方法合成高分辨率布料褶皱。首先模拟真实的布料运动,获取布料运动的帧数据信息,将布料运动的帧数据信息转换为图像信息的形式进行存储。然后将图像信息作为输入,输入到卷积神经网络(CNN)中进行训练,通过将卷积神经网络与缩小网络相结合,最终得到高分辨率布料图像。最后将高分辨率布料图像转换为高分辨率布料网格,对布料进行模拟。实验结果表明,与初始的低分辨率布料网格对比,合成的高分辨率布料网格模拟出的布料有着大量且细微的褶皱,并且能够模拟出真实的布料效果,与真实场景中的布料模拟效果相似。该方法在不同的场景中都可以模拟出高质量的布料动画效果,而且减少了仿真速度,验证了该方法的有效性。     

端边云协同的PID整定智能系统

本文在分析智能制造对PID整定的新需求及PID整定面临的挑战难题的基础上,将自动化的建模、控制与优化和人工智能的深度学习与强化学习深度融合与协同,提出了自适应与自主的PID整定的智能优化方法,包括端边云协同的PID控制过程数字孪生模型和强化学习与数字孪生模型相结合的PID整定算法.将工业互联网的端边云协同技术与PLC控制系统相结合,研制了PID整定智能系统,并在重大耗能设备—电熔镁炉成功应用.该系统安全、可靠与优化运行,取得显著的节能减排效果.最后,提出了控制系统智能化研究方向需要进一步深入研究的内容.     

采用快速空间映射算法多模超宽带滤波器有效设计方法

文章用快速空间映射算法（ASM）来优化和设计多模（MMR）超宽带滤波器。快速空间映射算法需要一个粗糙物理模型以及一个精确物理模型。文中用MATLAB来建立粗糙物理模型,使用商业仿真软件HFSS10来建立精确物理模型。快速空间映射算法就是用来找到粗糙模型和精确模型之间的映射关系,从而达到快速和精准设计超宽带滤波器的目的。     

融合随机森林模型的布料分层建模

目的 在布料仿真中,针对基于物理方法计算复杂、耗时长、实时性差的缺点,提出了一种融合随机森林模型的布料分层建模方法。方法 采用基于物理的方法计算出各个质点的初始位置,连接各个质点形成最初始水平布料。然后通过使用随机森林模型的回归算法来推断质点在下一水平布料的位置,使用3细分法连接质点,再通过边翻转操作生成稳定的布料网格,重复上述过程直至产生满意的动画效果。结果 在固定共轭梯度法（CG）改进后的隐式积分方法和交替方向乘子法（ADMM）的迭代次数,保证两种传统方法计算的模拟结果具有相似误差的情况下,实验结果表明,当模拟的质点数较少时,融合随机森林模型的布料分层建模方法与两种传统基于物理的模拟方法相比,没有很大的优势,但在模拟足够数量的质点时,融合随机森林模型的布料分层建模方法的模拟速度相比于ADMM算法提高了约26%。结论 采用随机森林模型来进行分层布料模拟,省去了传统基于物理的模拟方法进行的大量数值计算,显著提升了布料模拟的效率,并且在施加外界力、与外界物体发生碰撞的情况下,融合随机森林模型的布料分层建模方法依旧可以产生稳定可靠的模拟动画,是一种高效的布料模拟方法。     

四种简单结构飞剪的特点及设计

详细描述了四种简单结构的启动工作制飞剪各自具有的特点.这些飞剪现时在国内外用户很多.尤其在许多剪切定尺板材的车间更常见.如要设计启动工作制飞剪或想提高其技术水平,了解这些飞剪的特点是很有必要的.     

国内外果蔬真空油炸现状与发展趋势

高脂饮食是引发多种慢性疾病（如高血压、高血脂、高血糖等）的主要饮食因素。随着健康、低脂饮食理念的传播,低脂食品市场的增长势头日渐强劲。高油食物绝大多数是油炸食品,在油炸加工过程中由于食品中水分蒸发使得油脂进入食品内部,而形成高油食物。真空油炸工艺技术手段能够充分保留原料固有的色、香、味和营养成分,形成疏松多孔结构和酥脆口感,被视为当前替代普通油炸工艺的较好加工方式。该文对真空油炸的发展历程及近年来在真空油炸领域的相关研究进行综述,并提出低温真空油炸技术存在的问题及未来研究方向,以期为食品产业蓬勃发展提供参考。     

端边云协同的复杂工业过程运行控制智能系统

针对难以建立数学模型的复杂工业运行控制过程,利用可获得的过程控制系统设定值和运行指标以及相关变量的工业大数据和运行控制过程特性,将系统辨识与深度学习相结合,建立以实际运行指标以及相关变量为输入,以实际过程控制系统设定值为输出的运行控制过程数字孪生模型,提出云-边协同的过程控制系统设定值智能控制方法.所提出方法由云-运行控制过程数字孪生模型、边-过程控制系统设定值智能控制模型和自校正机制组成.将工业互联网与工业过程控制系统相结合,提出端边云协同的工业运行控制智能系统的架构和功能,采用所提出控制系统设定值智能控制方法,研制工业过程运行控制智能系统,并在选矿关键设备—–高压辊磨成功应用.所提出系统安全、可靠和优化运行,取得了显著的节能减排效果.     

混合选别过程半实物仿真系统

为了满足复杂工业过程控制技术的研究需求,需要建立具有代表性的半实物仿真系统.针对混合选别过程,研发由对象计算机、控制器设计计算机、监控计算机、虚拟执行机构与检测仪表装置和控制系统组成的半实物仿真系统.该系统基于工业控制系统软件开发控制算法,运用MATLAB研发虚拟对象、虚拟执行机构和检测仪表、控制器设计模型,研发了相应的可视化界面.在对象计算机、控制器设计计算机和监控计算机的基础上完成了被控对象机理建模、控制器设计模型参数辨识、控制器设计和控制器性能评价等研究.为复杂控制算法研究进一步工业应用奠定了基础.      

虚拟未建模动态补偿驱动的双率自适应控制

工业换热过程是蒸汽与循环水在换热器中进行热交换,使供水温度达到工艺规定的目标范围内的复杂工业过程.由于存在蒸汽压力、回水流量波动以及换热器内管壁结垢的扰动,导致被控对象模型参数发生未知随机的大范围变化,使控制器积分作用失效,造成内环蒸汽流量和外环供水温度波动,相互影响,甚至谐振.针对上述问题,利用工业换热过程运行在工作点附近的特点,用确定性低阶线性模型和虚拟未建模动态来描述被控过程.将自适应信号法与双率控制技术相结合,提出了以蒸汽流量为内环输出、以供水温度为外环输出的双率自适应控制器,并给出了该控制器的稳定性和收敛性分析.本文将工业换热过程机理模型作为被控对象,进行了半实物仿真.结果表明,对于工业换热过程,在模型参数大范围变化时,本文提出的控制方法可以将供水温度控制在工艺要求的目标范围内.     

数据驱动的浮选过程运行反馈解耦控制方法

浮选过程是利用矿物本身的亲水或疏气性质或经药剂处理得到的亲水或疏气性质进行矿物分离的物理过程.本文通过建立以矿浆液位和矿浆流量为输入，以浮选过程的精矿品位与尾矿品位为输出的多变量、强耦合、非线性、时变的运行过程模型，利用未建模动态前一拍可测的特点，提出了包括矿物品位运行过程控制器驱动模型、PID控制器、反馈解耦控制器、未建模动态补偿器的数据驱动的一步最优未建模动态补偿PID解耦控制方法，实现了消除稳态误差、静态解耦与未建模动态的补偿，通过浮选过程运行反馈控制仿真实验验证了本文所提方法的有效性.