基于电势场法的移动机器人全局路径规划算法

针对传统路径规划算法计算量大、电路映射地图建模复杂等问题,提出了一种基于电势场法的路径规划新方法.首先,为降低环境建模的复杂度,对Zhang细化算法进行了改进,获得能够细致描绘地图连通关系的骨干图;在此基础上,提出了一种基于电势场理论的模型建立方法,此后通过对模型电流通路的快速搜索获取初始路线,大大降低了路径规划算法的运算量;然后,基于内接圆角方法对路径进行平滑处理,解决了路径离散问题,得到适合服务机器人行走的最优路径.大量对比实验表明,该改进Zhang细化算法有效降低了建模及求解复杂度,提出的基于电势场法的全局路径规划算法很好地解决了传统算法搜索效率低的问题.     

0.75C-0.11V 微合金钢的静态再结晶行为

通过Thermecmastor-Z型热模拟机研究了0.75C-0.11V微合金钢双道次压缩试验850～1 000℃奥氏体区等温变形后道次间隙时间内的软化行为.结果显示,在30%变形量、3 s-1变形速率下,当变形温度≥1 000℃,该钢完成再结晶弛豫时间≤100 s;变形温度≤880℃时,即使弛豫时间延长,再结晶亦难以进行.     

基于GAN的服务机器人室內WiFi云定位系统设计与实现

针对服务机器人室内定位精度差、设备昂贵等问题,提出了基于生成对抗网络(GAN)的服务机器人室内WiFi云定位系统.首先,详细设计了云定位系统的整体架构,提出了基于GAN的回归无线定位方法,采用GAN对网络参数进行预训练,从海量的数据源中归纳、提取定位价值特征,避免了传统算法因为需要人为指定特征而导致的低精确度问题;其次,通过全连接神经网络反向传播方法对网络参数进行全局优化;最后,针对无线信号波动所造成的定位离散问题,利用卡尔曼滤波滤除跳点,从而使实时定位更加平缓准确.大量实验及应用结果表明,基于GAN的定位算法与传统定位算法相比,大幅度提高了服务机器人无线定位的精度,平均定位误差优于0.29 m,满足服务机器人对定位的需求.     

世博中心太阳能光伏发电系统设计

从工程项目设计实施的方案论证、施工设计、运行维护三个阶段,对2010年上海世博会永久性场馆之一的世博中心的太阳能光伏发电系统进行了详细的介绍。该项目中采用的光伏建筑一体化并网系统具有零排放、免维护、寿命长、易安装、可靠性高等优点。     

基于防火需求的冷却塔集水盘电加热电气控制设计

针对建筑用冷却塔集水盘电加热装置引起的火灾,分析其电气控制设计存在的问题和冷却塔对电加热装置的防火需求。结合防火需求,设计冷却塔集水盘中电加热器的供电主回路和控制原理,并细化温控器的控制原理,为冷却塔集水盘电加热装置的防火从本质上提出解决技术措施。     

铌对低碳钢形变板条马氏体组织再结晶的影响

研究了0．05％C-0．12％Nb钢板1200℃固溶，10％冰盐水处理-15％冷轧变形600～680℃时效时Nb对钢中板条马氏体再结晶行为的影响。试验结果得出在600～680℃范围内，Nb能阻止变形马氏体组织的再结晶，时效组织主要为保持板条马氏体位向的回火索氏体，未发现粒状铁素体。该钢在固溶处理 15％冷变形 640℃时效后的屈服强度为712．5MPa，抗拉强度740．0MPa，延伸率邀19．5％，而该钢经固溶处理 640℃时效后的屈服强度为490．0MPa，抗拉强度562．5MPa，延伸率δs22．5％，发现未经15％冷轧变形的0．05％C-0．12％Nb钢在时效过程板条马氏体组织发生明显的相变再结晶，表明时效过程变形能促进Nb的碳氮化物弥散析出，阻止板条-马氏体相变再结晶，从而提高钢的强度。     

15CrMoG钢棒材裂纹成因分析

针对某钢厂生产的15CrMoG包晶钢棒材表面易出现纵裂纹的现象,采用金相显微镜和扫描电镜对裂纹试样进行观察和分析。结果表明,15CrMoG包晶钢棒材表面纵裂纹的产生主要是由于Al和Si氧化物夹渣分布于钢坯的表层下面,在轧制过程中由于应力沿Al和Si氧化物夹渣处集中而使试样产生裂纹。     

一种基于长余辉发光材料力的冲击传感器

长余辉发光材料的力致发光现象是近年来相关领域的研究热点之一,在力传感器特别是冲击力传感器领域有重要的应用前景。但是,力致发光现象的强度很弱,一般需高灵敏度的光电倍增管进行测量。为了解决这个问题,该文以共掺Dy和Eu的Al2 SrO4长余辉片材为冲击敏感单元,以一个APD雪崩光电二极管为光检测与放大元件,加上自行设计的弱电流检测模块与高压偏置电源,成功地观测到了小球冲击引起的长余辉发光材料的力致发光现象。装置体积小、重量轻、成本低,可以实现冲击力检测设备的小型化。     

一种低功耗的多跳无线传感网时间同步算法

高精度低功耗的时间同步对于无线传感网络至关重要,文中重点分析了高精度时间同步算法,发现其在多跳网络时间同步过程中由于每跳范围内所有节点均要广播时间同步包,会产生大量的冗余信息。为降低同步功耗,提出了一种新方法,通过调节发射功率,筛选出每一跳范围内的周边节点,使其完成下一跳范围的时间同步,而非周边节点只接受却不发送时间同步包。最后,针对改进的算法在OMNet++上进行了仿真实验,仿真结果表明,改进后的算法能够有效地降低全网能量消耗。     

基于深度学习的图像自动标注方法综述

图像自动标注是目前计算机视觉和自然语言处理交叉研究领域的一个研究热点。对图像自动标注领域中的深度学习方法进行综述;针对图像自动标注领域的国内外研究现状,按照基于多模态空间、基于多区域、基于编码-解码、基于强化学习和基于生成式对抗网络等五个分类标准进行详细综述;介绍图像自动标注领域相关的数据集和评价标准,对比不同图像自动标注方法的优缺点;通过分析图像自动标注领域的当前研究现状,提出该领域亟待解决的3个关键问题,进一步指出未来的研究方向,并对本研究进行总结。