基于多区域约束的多样图纹理合成方法

针对带约束的多样图纹理合成,提出一种新的基于多区域约束的多样图纹理合成方法。该方法改变了以往的生成过程,首先进行纹理合成,再进行区域约束,使得约束过程与合成过程分开,从而减弱了约束边界在多样图纹理合成时对合成算法的约束,克服了反复判断区域边界的繁琐,进而加快了合成速度。在实际应用中,可进行多样性的样图选取,达到了纹理设计的多变性要求,具有较好的工程应用价值。     

动态串行机制多元宇宙优化算法

为优化多元宇宙算法求解函数最优值的性能,提出一种改进搜索机制的全局优化多元宇宙算法(G-MVO).针对标准算法存在单一搜索机制导致算法易陷入局部最优以及过早收敛的缺陷,提出三种学习策略来增强算法性能,通过多策略交互协作降低算法复杂度并提高求解精度,设计自适应参数动态选择最佳策略,全局优化算法性能.为验证算法的有效性,算法在不同维度的八个基准函数上进行仿真实验.结果表明,该算法表现出更佳的求解精度以及收敛速度.     

元宇宙多模态触觉感知与交互的数据手套技术研究

为了提升元宇宙虚拟手交互的逼真性,研发了一种多模态触觉感知与交互的数据手套系统,该系统具有硬件集成度高、响应速度快、数据采集精确和轻便易穿戴的特点。人手穿戴此数据手套后,系统能够采集人手操作时的温度、指尖按压力和手指弯曲程度等数据,并把这些数据实时赋予给虚拟环境中的虚拟手,让虚拟手具有类似人手的动作行为和感知。提出了一种多通道循环采集数据方法,该方法可以高效且准确地捕捉温度、指尖按压力和手指弯曲程度等异构多模态数据,减轻了数据手套的硬件电路复杂性。实验结果表明,此数据手套在获取实时手指动作信息方面精度较高,提升了虚拟手动作的灵活性、直观性和自然性。     

面向网络基于分治策略的加工特征识别算法

提出一种面向网络,基于分治的加工特征识别算法,首先将零件剖分成若干个适当大小的分解体;然后对每一分解体进行加工特征识别;最后通过对相关分解体的识别结果进行合并生成零件的加工特征模型,实验结果证实了文中算法的有效性。     

饮用水中痕量苯并（α）芘的测定方法研究

本文以Ｃ１８键合相作为固相萃取吸附剂,对有机改性剂和抽滤速度对固相萃取效率进行研究。在优化的固相萃取条件下,５次加标实验的平均回收率为８５％,回收率相对标准偏差２．８％。     

光度法测定海带中微量碘

讨论了不需用显色剂吸光光度法测定海带中微量碘。以三氯甲烷直接萃取水中的碘 ,在一定条件下 ,三氯甲烷中碘的颜色的深浅与碘的浓度呈线性关系。该法选择性好 ,回收率为 99%～ 1 0 5% ,变异系数 1 .69%。     

大众化教育背景下《机械原理》教学综合改革的实践

在大众化教育背景下,围绕《机械原理》的教学,指出其主线是产品设计,并且提出相应的教学内容体系重组问题和以专业机械为教学过程载体等教学综合改革措施。教学实践效果较好,学生的工程实践、应用及创新能力得到培养。     

具有扰动机制和强化莱维飞行的蝗虫优化算法

针对蝗虫优化算法(Grasshopper Optimization Algorithm,GOA)存在求解精度低,收敛速度慢等问题,提出具有扰动机制和强化莱维飞行的蝗虫优化算法(DLGOA),位置参数部分使用非线性曲线函数去平衡算法局部开发和全局探索;扰动因子引入位置更新公式,提高算法寻优精度、收敛速度;将莱维飞行的步长...     

具有激活机制的多头反向串联算术优化算法

为提高算术优化算法(AOA)的全局勘探和局部开发性能,提出具有激活机理的多头反向串联算术优化算法(SFG-AOA)。激活机理策略是建立在算子位置更新层级的一种基于sigmoid函数的概率进化机制,通过引入激活因子在保证算子在继承父代位置信息的同时动态调整算子寻优步长而扩展新解多样性和全局勘探性能。引入基于适应度优化的反向学习与灰狼信息反馈机制改进算法开发阶段以提高寻优精度。适当修正非线性收敛曲线系数MOP构建随机调整策略。最后通过数值实验验证不同策略改进效果差异,并在CEC2014函数上进行仿真实验全面验证改进算法性能。     

一种电动跑步机坡度调节机构的设计和仿真

设计一种电动跑步机的滑块摆杆式坡度调节机构.建立机构的参数化三维模型,推导滑块摆杆式坡度调节机构的位移方程,以及坡度夹角与电动推杆伸出量的函数关系,通过机构的运动分析进行了三维模拟仿真.仿真结果显示,该滑块摆杆式坡度调节机构不仅能便捷地实现坡度的调节,而且坡度变化与电动推杆伸出量之间呈现出线性关系,更有利于坡度的精确控制.