仿人机器人7DOF腿部的运动分析与仿真

传统的6自由度腿部逆运动学求解可以得到唯一解,仿人机器人7自由度腿部由于冗余自由度的存在,其逆运动学求解比6自由度腿部更难.本文采用D-H方法对现有的仿人机器人7自由度的下肢进行运动学建模与分析,用位姿分离法求解步行运动中的逆运动学解,在LMS Virtual.Lab仿真平台上仿真,为解决机器人的动力学问题做必要的准备.     

基于单片机的九路温度监控系统

以单片机为核心的九路温度监控系统采用由热电偶温度传感器,4051多路模拟开关,OP27运算放大器,7135A/D转换器组成的三套转换电路共用一片8253构成温度采集模块:采用热电阻对温度进行补偿;通过双向可控硅实现温度控制并采用RS-485与上位机进行通信.系统中三套7135转换电路同时转换并采用硬件进行零点、放大倍数及A/D各环节的误差校 正,使其具有转换速度快,转换精度高的特点.     

断路器分合闸线圈烧毁的原因分析及改进方法研究

针对断路器分合闸操作过程中线圈烧毁现象,从断路器操作机构以及控制回路工作原理着手,分析得出分合闸线圈烧毁的根本原因为线圈长时间带电。对此提出了多种改进方法,经过比对确定非接触测量为最优方法。该方法可以在不拆卸操作机构器件、不更改控制回路的条件下完成对分合闸线圈运行情况的监测与评估,实现实时保护及提前预测。     

基于激光诱导击穿光谱的煤样典型特性研究北大核心CSCD

为了准确检测煤样的各种元素含量、灰分和发热量等工业指标,提出利用激光诱导击穿光谱技术进行煤样的光谱强度信息采集。激光诱导击穿光谱技术作为一种新型的元素分析技术,通过高能脉冲激光聚集在样品表面,分析等离子体释放出的元素谱线信息,得出样品元素含量和组成。而光谱信息采样的延迟时间是光谱检测中一个非常重要的参数,为了研究延迟时间对煤样激光诱导击穿光谱信号强弱的影响,提出了通过连续背景强度变化和相对标准偏差计算来判定测量煤样的最佳延迟时间。本研究选取山东济南众标科技有限公司的三种标准煤样作为研究对象,实验测试使用Nd∶YAG脉冲激光器,波长为1064nm。对于煤质的检测,采用AvaSpec Dual型光纤光谱仪,光谱探测波长范围为两通道195~467nm和615~973nm。延迟时间为247~252μs对三种标准煤样ZBM100、ZBM101、ZBM104的光谱信息进行特征分析,通过光谱信号强度和连续背景强度随延迟时间变化的关系,判断出247~252μs范围内的最佳延迟时间。随着延迟时间的增加,连续背景强度快速衰减,在250μs时,连续背景强度和光谱信号强度分别衰减到延迟时间为247μs时的30和50。其次通过在不同延迟时间下相对标准偏差的计算,判断出标准煤样样本中Al、Si、Fe三种元素最佳延迟时间为247μs、248μs、249μs所对应的标准偏差达到最小值,得到因选用标准煤样对象不同其相对标准偏差对应元素的最佳延迟时间也会有所差异。研究结果表明,三种标准煤样ZBM100、ZBM101、ZBM104的光谱强度在247~252μs的最佳采样延迟时间为250μs。此实验研究结果,为激光诱导击穿光谱技术探测和分析煤质检测的最佳延迟时间提供了依据。     

基于激基复合物主体的高效TADF/磷光杂化白光有机发光二极管EI北大核心CSCD

发光层中载流子的平衡以及拓宽的激子分布对于制备高性能白光有机发光二极管(WOLEDs)至关重要。采用蓝光热激活延迟荧光(TADF)分子DMAC-DPS、绿光磷光分子Ir(ppy)2(acac)和红光磷光分子RD071制备了基于激基复合物主体的TADF/磷光杂化WOLEDs。在发光层中引入TCTA:DPEPO激基复合物作为主体不仅平衡了电荷和空穴传输,拓宽了激子复合区,并构建蓝-绿-红发光层之间级联式激子能量传递,有效提升了激子利用率,降低了器件的效率滚降。通过调控发光层中载流子平衡及激子分布,白光器件的最大电流效率(CE)、功率效率(PE)和外量子效率(EQE)分别为37.1 cd·A^(−1)、36.4 lm·W^(−1)和17.5%,并且在1000 cd·m^(−2)亮度下依旧保持在26.6 cd·A^(−1)、18.2 lm·W^(−1)和12.3%,对应色坐标(CIE)和显色指数(CRI)分别为(0.451,0.428)和88。值得注意的是,在1000~5000 cd·m^(−2)亮度范围内,CIE变化仅为(0.006,0.004),表现出优异的色稳定性。同时,通过单极性主体和双极性主体的对比,阐明了双极性主体中载流子复合及激子能量传递机制。最终,通过器件传输层的优化进一步降低了器件的工作电压,提升了载流子平衡性,器件EQE及PE分别提升至19.3%和52.6 lm·W^(−1),并保持了高的显色指数(CRI=90)及良好的色稳定性。     

耳穴联合灵仙戒烟饮戒烟临床研究*

摘 要:目的 观察耳穴联合灵仙戒烟饮,对戒烟及改善烟草依赖的临床疗效。方法 随机将自愿戒烟的108例,分为治疗组、对照组,每组患者54例。对照组进行单纯耳穴贴压及认知干预治疗,治疗组在对照组基础上增加内服灵仙戒烟饮。观察两组治疗及随访的FTND、MNWS及QSU-Brief评分,比较两组戒烟率。结果 4 w后戒烟率两组间无统计学差异(P>0.05),随访3个月后两组间戒烟率有统计学差异(P＜0.05)。两组治疗后及随访的FTND、MNWS、QSU-Brief评分与本组治疗前比较具有统计学意义（P＜0.05）。FTND、MNWS、QSU-Brief评分时间与组间的交互效应均有统计学意义（P<0.05）。治疗组FTND评分与对照组治疗4 w后比较有统计学差异(P＜0.05),治疗组MNWS评分与对照组治疗4 w后比较差异无统计学意义（P＞0.05）;治疗组QSU-Brief评分与对照组在治疗4 w后、随访3个月后比较有统计学差异(P＜0.05),治疗组FTND、MNWS评分与对照组随访3个月后比较差异无统计学意义（P＞0.05）。结论 耳穴联合戒烟饮对于戒烟及改善烟草依赖临床疗效显著。     

中药化学复习指导在教学中的应用*

摘 要:《中药化学》课程是中药学类专业的专业课,涉及知识面广泛、体系庞杂、疑难点较多、学习难度较大。在现有教学模式下,学生被动接受知识,缺乏独立思考和自主钻研的精神,不能很好地培养学生自主学习能力和科研素养。为解决中药化学教学中存在的这一实际问题,在教学过程中采用引导学生进行复习的教学方法,让学生进行自主学习,从而建立中药化学知识体系,构建中药化学知识框架,提高学习效率,提升学生自主探索的钻研能力培养。     

融合位置特征注意力与关系增强机制的远程监督关系抽取

实体关系抽取是构建知识图谱的主要任务之一,旨在确定句子中实体之间的关系类别.远程监督关系抽取方法通过将远程知识库与文本数据对齐来自动标记数据,已成为处理关系抽取任务的主要方式.为解决远程关系抽取不能充分利用单词之间的位置关系信息,并且没有考虑重叠关系之间语义相关性的问题,本文提出一种融合位置特征注意力和关系增强机制的远程监督关系抽取模型.该模型使用基于高斯算法的位置特征注意力机制重新分配句子中单词的权重,并且采用分段卷积神经网络和词级注意力来捕获句子特征.然后,利用基于自注意力的关系增强机制来捕获重叠关系之间的语义关联.在NYT10公共数据集上的实验结果表明,本文模型的性能优于所比较的基线关系抽取模型.     

结合共享近邻和流形距离的自适应谱聚类算法

谱聚类算法是建立在图论的基础上,将聚类问题转化为图的划分问题,能识别任意形状的类簇且易于实现,因此比传统聚类算法具有更强的适应性。然而,该算法中常用的距离度量不能同时考虑全局和局部一致性,且易受到噪声影响;聚类结果依赖由输入数据构造的相似度矩阵,且通过特征分解得到松弛划分矩阵和离散化过程的两步独立策略难以得到一个共同最优解。因此,提出一种结合共享近邻和流形距离的自适应谱聚类算法(SNN-MSC),引入一种新的具有指数项和比例因子的流形距离,可以灵活调整同一流形内数据的相似度和不同流形之间数据的相似度之比,并将密度因子纳入流形距离度量中,以消除噪声影响;采用共享近邻重新定义相似度度量,能挖掘数据点之间的空间结构和局部关系;同时,对拉普拉斯矩阵施加秩约束,使相似度矩阵中的连通分量完全等于簇个数,能够在优化求解过程中自适应优化数据相似度矩阵和聚类结构,无须再进行离散化操作。在人工数据集和UCI真实数据集上的对比实验显示,所提算法在多个聚类有效性指标上能体现出更好的性能。     

稀疏约束的时空正则相关滤波无人机视觉跟踪

目的 基于相关滤波的跟踪算法在无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)视觉跟踪领域表现出卓越的性能。现有的相关滤波类跟踪算法从样本区域的所有特征中学习滤波器,然而某些来自遮挡或形变的特征可能会污染滤波器,降低模型判别能力。针对此问题,提出一种稀疏约束的时空正则相关滤波跟踪算法。方法 在相关滤波目标函数上施加空间弹性网络约束以自适应地抑制跟踪过程中的干扰特征,同时集成空间—时间正则相关滤波算法(spatial-temporal regularized correlation filter,STRCF)中的时间正则项以增强滤波器抑制畸变的能力。采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)将带有约束项的目标函数转化为两个具有闭式解的子问题迭代求局部最优解。此外,提出一种相关滤波框架通用的加速策略,根据当前帧的目标位移量,对检测定位阶段的特征矩阵进行等距离的循环移位,将其作为在线学习阶段的特征矩阵,每帧可节省一次训练样本的特征提取操作,提高跟踪速度。结果 在3个UAV数据集上与14种主流跟踪算法进...