激素干预下一次运动微损伤低功率激光修复系统

为加快运动微损伤的结痂速度，促进运动微损伤治疗恢复和自愈效果，提出激素干预下一次运动微损伤低功率激光修复系统。通过分析低功率激光在运动医学方面的作用，以CMOS相机、传感器、光源等作为修复系统的硬件，通过驱动脉冲干扰传输，得到图像输出信号，使用不同照明方法滤波图像信息，以用户界面、损伤检测模块、激光模块、主控模块、视觉模块与配置模块构成系统软件部分，依靠该系统抑制胶原纤维的超量生成，抑制活性氧产生，缩减脂质过氧化破损，加快肌肉再生，进而完成对运动微损伤的修复。试验结果表明，激素干扰下低功率激光修复系统能够有效修复不同程度上的运动微损伤，使受损伤区域结痂的速度更快。     

基于KNN算法的不良步态分类

针对不良的步态会对下肢的关节产生不利的影响(加重行走的负担,能量消耗过快等),以及加重患病的风险,提出了利用KNN(k-nearest neighbor)算法对足外8和足内8两种不良步态与正常步态(对照组)进行分类学习,获取分类模型.三种步态的三维步态数据是从17名受试者在正常行走期间通过3D运动捕捉系统获得的,KNN模型对三种步态识别的总正确率为81.7％,对足外8步态的正确率为92.8％以及足内8的正确率为91.0％.模型的正确率较为准确,可以为矫正不良步态提供有力支持、减少不良步态的检测成本.     

基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法

诱导式卫星欺骗干扰可诱导航空器逐渐偏离预定航迹，难以被发现，因此及时有效地检测干扰是飞行安全的保障。在现有紧组合导航体制基础上，设计了一种基于误差估值累加开环校正的紧组合导航结构，并证明了其性能与传统闭环校正紧组合导航性能等效。在此结构中，将紧组合导航系统与自适应序贯概率比检测方法结合，提出了一种基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法，融合紧组合导航信息与其他不受欺骗影响的导航信息，构建欺骗检测统计量进行诱导式欺骗检测。仿真结果表明，开环校正结构可避免随时间累加的惯性导航系统误差所导致的组合导航滤波器发散问题，同时欺骗检测方法可进一步提高算法对“最坏”情形下微小诱导式欺骗的检测效果。     

超高加速度宏微运动平台连接臂的疲劳分析及优化设计

提高连接臂的疲劳寿命对于宏微运动平台超高加速度和超精密定位的实现起着非常重要的作用。文中针对超高加速度宏微运动平台关键部件连接臂展开研究：采用SolidWorks软件搭建连接臂模型，通过有限元分析软件ANSYS Workbench对连接臂进行静力分析、疲劳分析。为了提高连接臂疲劳寿命，以满足连接臂的工作要求为约束条件，以连接臂的质量最小、寿命最高为优化目标进行拓扑优化研究。基于拓扑优化结果，对模型进行优化，所获得的优化后的连接臂模型与优化前模型进行对比，结果表明优化后的连接臂在质量减少的同时大幅提高了寿命，这为超高加速度宏微运动平台实现超精密定位提供了理论支持。     

火花放电原子发射光谱类型标准化校正方式的探讨

在国内,火花放电原子发射光谱分析广泛使用类型标准化进行方法校正。在国外,标准和文献中鲜见使用此方法的相关论述。类型标准化主要采用平移校正和转动校正两种方式,哪种方式更加合理也鲜见报道。国外设备类型标准化的默认设置优先采用转动校正方式,相关国内标准对最优校正方式的规定尚不明确,此默认设置的合理性有待探讨。实验选用低合金钢20CrNi2Mo、R407标准样品和不锈钢317L、0Cr18Ni9标准样品,引用国内相关标准,以正确度临界差为评判依据,模拟类型标准化样品和待测样品“十分接近”和“接近”两种情况下平移校正和转动校正的数据正确度。经数据统计分析,平移校正分析结果均满足要求,转动校正结果在“接近”情况下部分元素不满足要求。结合相关国家标准中元素含量范围和精密度数据进行分析,通过计算允许最大偏倚量并制作曲线图方式展开分析,得出如下结论:在满足文中类型标准化控制要点前提下,分析设置更适合于采用平移校正方式。     

运动曲线在手机App动效中的应用

手机App设计中,交互动效的使用越来越广泛。在动效设计中需要同时兼顾产品层级表达和用户体验需求,考虑用户感受与操作反馈。运动曲线的使用有助于UI设计师正确地完成动效设计。本文对App动效的重要元素即运动曲线进行了分析,并详细介绍了标准运动曲线在实现缓入缓出中的作用,最后给出了AE(AdobeAfterEffects)运动曲线的设计方法。     

形状记忆合金驱动的连续跳跃柔性机器人

针对在复杂、狭窄的非结构化地形下跳跃机器人存在的着陆稳定性和运动连续性的问题,提出了一种形状记忆合金(shape memory alloy,简称SMA)智能材料驱动的柔性跳跃机器人,它具有轻质小型、结构简单及连续运动的优点。利用对称的折纸柔性身体减少着陆振动,保证着陆稳定;利用对称的双SMA弹簧拮抗系统实现弹性元件交替变形和储能释能的功能;建立了柔性机器人跳跃运动的理论模型,研究了关键结构尺寸对能量储存和跳跃性能的影响机制,并研制了一款尺寸为6 cm×4 cm×2.5 cm、质量为3.8 g的原理样机。实验结果表明:柔性机器人依靠SMA驱动能够实现跳跃触发和形态恢复,最大跳跃高度和远度分别为8.67 cm和18 cm,并且可以适应不同工作面。该机器人跳跃性能优越,控制顺序简单,可为非结构化地形下完成侦察探测工作奠定基础。     

纸质简谱图像的分割、倾斜校正及音符歌词提取

乐谱图像的自动分割、倾斜校正是乐谱识别过程中的关键技术,各种计算机光学乐谱识别技术在乐谱图像的数字化中有着广泛的应用,但对于乐谱中简谱的识别一直鲜有研究.本文针对人工拍摄条件下光照不理想的简谱图像,提出一种基于PCNN(脉冲耦合神经网络)和DNN(深度神经网络)相结合的分块简谱图像自动分割算法,该方法根据简谱图像灰度分布特征对图像进行自适应分块处理,依据每个分块的灰度特征与PCNN最佳迭代次数之间的关系构造合适的DNN神经网络,从而实现了最优分割图的自适应选取;进一步利用最优分割图像中音符小节线的水平投影,提出一种双尺度下降法实现了简谱图像的倾斜校正;提出去边垂直投影法和连通域距离判断法实现了简谱图像中音符及歌词的提取.实验仿真结果表明:本文算法对复杂光照条件下的简谱图像处理都具有较好的鲁棒性,同时表现出更高的效率.     

人体步态差异性的参数化辨识方法及应用

通过对下肢3 个关节步态曲线建立具有共性控制点的数学模型,提出了以个体的局部形状参数作为区别同一关节中不同曲线的方法.实验采用Perception Neuron 动作捕捉系统,对正常组10 名健康男性青年,验证组2 名健康和3 名处于不同康复期的右腿踝关节损伤男性青年在正常步速下的步态数据进行实验测量以获得髋关节、膝关节和踝关节的上下位移轨迹曲线,并计算得出正常组步态曲线的局部形状参数作为判别步态正常与否的参考调整范围.经分析,验证组中健康被试者的局部形状参数大多属于该范围,而恢复较差的病人参数大多超出该范围,表明该参数化方法可有效辨别步态曲线差异,此外还可对康复评价的方法提供依据.