人体行走静电带电模型与实验研究

静电及其放电对电子产品的安全性和可靠性有重要影响,人体静电是电子产品生产和使用环节重要的静电危害源之一.为掌握人体行走过程中的静电带电规律和影响因素,提出一种考虑了双脚和身体对地电容的、改进的人体行走静电带电理论模型.通过不同条件下的人体行走动态电位测试实验,对模型进行了验证.结果表明:对于踏步过程,当人体对地电阻大于100MΩ时,实验与理论模型计算结果相当吻合;当人体对地电阻较小或者环境湿度较高时,实验结果除在电位最低点与理论计算有较大差别外,其他时刻一致性较好,并据此对带电方程进行了修正;人体行走时抬脚高度越高,最大电位值越大,但超过一定高度后,最大电位值基本不变,理论与实测结果一致.     

基于密度聚类的光条中心线提取方法

为了解决线结构光3维测量中噪声光斑对提取精度的影响，采用了密度聚类灰度重心提取算法提取激光光条中心线。该方法由中心线预提取以及中心线最终提取两阶段组成，预提取阶段实现对激光与光斑两者中心线的同时提取，最终提取阶段采用基于连通性的密度聚类算法完整保留激光中心线并剔除噪声光斑。在仿真实验阶段，对大小为600pixel×600pixel、含有激光中心线的图像进行了加噪处理，并使用提取结果与真实中心线之间各点的均方根误差以及运行时间作为考察标准进行了实验研究。结果表明，该方法与传统灰度重心法相比，在高亮度各向异性光斑、高亮度小面积光斑、高亮度点噪声图像的均方根误差分别降低了12.59pixel，15.12pixel和83.36pixel，时间复杂度分别提高了0.383s, 0.412s和0.416s。该方法与传统灰度重心法相比具有更高的提取精度、近似的时间复杂度，且对噪声光斑具有较好鲁棒性，可以在噪声光斑图像中完整提取出光条中心线。     

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。     

基于人体关节点数据的攻击性行为识别

针对人体攻击性行为识别问题，提出一种基于人体关节点数据的攻击性行为识别方法。首先，利用OpenPose获得单帧图像中的人体关节点数据，并通过最近邻帧特征加权法和分段多项式回归完成由人体自遮挡和环境因素所导致缺失值的补全；然后，对每个人体定义动态"安全距离"阈值，如果两人真实距离小于阈值，则构建行为特征矢量，其中包括帧间人体重心位移、人体关节旋转角角速度和发生交互时的最小攻击距离等；最后，提出改进的LightGBM算法w-LightGBM，并对攻击性行为进行识别。采用公共数据集UT-interaction对所提出的攻击性行为分类识别方法进行测试实验，准确率达到95.45%。实验结果表明，所提方法能够有效识别各种角度的攻击性行为。     

电动风扇手动俯仰结构可靠性分析

摆头角度是风扇的核心竞争点,摆头角度决定风扇的送风有效范围.一般左右摇头为电机运行控制,俯仰动作多为手动调节,但不同产品中俯仰定位结构的调节力度存在明显差别.俯仰结构中影响调节力度的主要零部件有限位套、弹簧、调节钢球及整机的机头大小.本文针对以上影响因素,通过理论分析以及试验验证,提出对俯仰调节力度不均匀及无法准确定档问题的控制解决方法.     

基于人体感知的极小空间主观多维评价模型

基于极小建筑空间的特殊性,提出一种针对极小建筑空间环境的多元化和多层次的主观综合性评判方法。研究借助胶囊公寓的实地调研和1∶1示范性微建筑的空间体验试验,通过头脑风暴法和德尔菲法等专家调查法得出基于人体5种感知的极小建筑空间环境评价指标体系,建立层次结构模型,并利用层次分析法(AHP)得出各层次因子权重,建立极小空间环境多维评价模型。通过在1∶1示范性微建筑中的主观满意度测评,验证了模型的有效性,结果表明该评价模型计算过程简单、实用性强,能够明确且详尽地反映极小建筑空间环境的品质。