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当手持刚性工具在材料表面滑动时,用户可以通过工具的振动来感受材料表面的纹理特征。这些振动加速度数据包含了丰富的纹理类别信息,为纹理的分类提供了基础。利用触觉进行纹理分类对于力触觉人机交互、机器人精细化操作等应用具有重要的意义。目前,手工设计与纹理相关的特征以及借助卷积神经网络进行简单的特征提取等方法已经被应用于触觉纹理分类。然而,这些方法未能关注时间尺度的选择和触觉序列数据间的时间依赖性,还存在触觉数据特征提取不充分和分类精度不佳等问题。为了解决上述问题,本文提出一种由多尺度卷积网络和双向长短时记忆网络相结合的融合模型,以便同时捕获触觉信号多尺度的几何局部空间特征和时间依赖特征。所提出的模型从公开的触觉数据集中学习材料表面纹理的触觉特征,并在公开的纹理振动加速度数据库上进行训练。实验结果表明,本文提出的模型可以稳健且高效地实现最高92.1%的纹理分类精度。 相似文献
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润滑条件下Mg2B2O5/6061Al基复合材料摩擦磨损性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用自制的机械-超声混合搅拌设备制备出Mg2B2O5/6061Al铝基复合材料,复合材料的体积分数为2%。研究了载荷和滑动速度对基体以及复合材料的摩擦磨损性能的影响。实验结果表明,基体和复合材料摩擦系数总体上随着载荷和滑动速度的增加而减小。基体和复合材料的磨损率随载荷和滑动速度的增加而明显的增大,且基体和复合材料均存在一个临界载荷和临界滑动速度。当载荷和滑动速度到达临界值后,磨损率均急剧增大,此时试样摩擦磨损机制由微观疲劳磨损和磨粒磨损向粘着磨损与剥离磨损转变。 相似文献
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由于高动态GNSS接收机数据更新率高、数据量大,因而对高动态GNSS接收机导航数据采集的完整性提出了很高要求;针对上述要求,对高动态GNSS接收机导航数据采集完整性进行研究,设计了定时、事件触发和双缓冲3种导航数据采集方法;由于数据截断问题,定时方法的数据丢帧率为15.72%,适用于数据量少、更新率低的环境;事件触发方法虽然有效避免了数据截断,但由于缓冲区溢出,导致数据丢帧率为11.88%,适用于短时数据采集的环境;双缓冲方法有效解决了数据截断和缓冲区溢出问题,丢帧率为0,适用于高动态环境;最后,将双缓冲采集方法在高动态GNSS接收机导航数据采集中应用,结果证明所设计的采集方法能够高效完整地采集数据。 相似文献
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网络教育精品课程评审指标变化的启示 总被引:7,自引:1,他引:6
本文在简单分析精品课程内涵及其建设意义的基础上,回顾了07年网络教育精品课程评审情况,全面介绍07年到08年网络精品课程评审指标的具体变化,并由此变化分析网络精品课程评审的方向,展望网络精品课程未来的发展方向。 相似文献
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