基于改进LLE算法的手势特征提取研究

在人机交互领域中,基于视觉的手势特征提取成为研究的热点,但手势存在较大范围的变化,很难实现对手势的有效分类.研究了一种基于LLE改进算法的手势特征提取方法.先将手势特征数据中的某个数据点与邻近数据点组成局部线性关系,对重构误差进行拉格朗日乘子算法优化处理,求出新的局部重建权值矩阵,为了使局部线性关系能够满足低维度空间,通过求解映射矩阵的方法,将手势特征样本数据的目标特征空间映射到低维度空间中.采用稀疏观察手势描述法对手势特征进行提取,根据手势参数对手势轨迹数据进行归一化处理,为了提高手势特征提取的实时性,采用支持向量分类器的方法将手势从难以分类的空间映射到高维度的手势空间中.实验结果表明,所提方法对手势的查准率和召回率较高,泛化性较好,即使在样本数据很少的情况下,也具有较好的识别效果.     

YOLOv3-tiny的硬件加速设计及FPGA实现

YOLOv3-tiny具有优秀的目标检测能力,但模型所需的计算力依然较大,难以实现面向嵌入式领域的应用。提出一种YOLOv3-tiny的硬件加速方法,并在FPGA平台上实现。首先,针对网络定点化设计,以数据精度与资源消耗为设计指标,通过对模型中数据分布的统计以及数据类型的划分,提出了不同的定点化策略。其次,针对网络并行化设计,通过对卷积神经网络计算特性的分析,使用循环调整、循环分块、循环展开和数组分割等方法,设计了可扩展的常用硬件计算单元架构。然后,针对网络流水化设计,从层间与层内2个方面进行研究,以层间数据流方向和层内任务划分为基础,设计了一种灵活的流水化计算架构。最后,在XILINX XC7Z020CLG400-1平台上进行实验,结果表明,相较于667 MHz的单核ARM-A9处理器,加速比高达290.56。     

任意初态下的工业机器人迭代学习控制

对迭代初值为任意值的工业机器人轨迹跟踪控制系统,提出了一种基于滑模面的非线性迭代学习控制算法,使机器人轨迹能快速、精确跟踪上期望轨迹。基于有限时间收敛原理,构建了关于机器人轨迹跟踪误差的迭代滑模面,在滑模面内,机器人轨迹跟踪误差在预定时间内收敛到零。设计了基于滑模面的迭代学习控制算法,理论证明了随着迭代次数的增加,处于任意初态的轨迹将一致收敛到滑模面内,解决了迭代学习中的任意初值问题。数值仿真验证了该算法的有效性和抗干扰能力。     

长江源区浮游植物群落特征与水环境因子关系研究

为研究长江源头区域河流浮游植物群落结构与水环境因子的关系,于2017年5,8,9月份和2018年5,7,9月份在长江源区进行调查分析,并对浮游植物及水环境因子进行了Pearson相关性分析和典范排序分析。结果表明,共发现浮游植物6门79种,以硅藻门和蓝藻门为主。各采样点浮游植物平均密度71.66×10⁴ ind./L。典范分析表明,温度、化学需氧量、高锰酸盐指数、氨氮、总氮、溶解氧是影响长江源区河流浮游植物群落结构的主要因子。研究成果有助于了解长江源头地区浮游植物群落特征,为三江源生态保护提供数据支撑。     

燃机端面齿联轴器刚度特性参数化建模与实验

为研究刚度特性对重型燃机端面齿联轴器工作行为的影响,构建端面齿联轴器刚度分析参数化模型,对端面齿接触压力、扭转刚度、压缩变形等重要参数进行计算分析.采用有限元方法研究联轴器结构变形与刚度的变化规律.用实验装置对联轴器的变形和刚度进行了直接测试,刚度模型计算结果与有限元结果以及实验结果吻合较好.研究结果表明:螺栓预紧过程中端面齿及轮盘圆柱发生了不同程度的扭转,导致联轴器各部件刚度特性各有不同,其中端面齿压缩刚度随预紧力增大明显增大,而其它部件的刚度略微减小.由于扭转的存在,端面齿联轴器在变形、刚度变化规律、接触应力及接触状态等特征上有别于一般的联轴器.     

Analysis on the gear-shifting schedule of hydraulic automatic transmission

With an advanced foreign hydraulic automatic transmission as the objective, an analytical method for the gear-shifting schedule is proposed. First the demanded maximum gradient of test is estimated. Then a test scheme and analytical procedure is formulated by initial test and hypothetical shift parameters. Finally through gear-shifting tests under different road conditions, load, accelerator pedal position limitation, throttle opening and output shaft speed are found to be the gear-shifting parameters. Under a common road condition, the gear-shifting schedule is a double-parameter schedule. Based on the driver''s demands on braking and dynamic performance, different shift schedules are made under downhill, uphill and quick releasing acceleration pedal conditions. The operation criteria of down-shift schedule on abrupt grade are proposed.     

内孤立波环境下柱体的受力特性

针对以往孤立波对柱体作用研究多只针对柱体的整体受力开展,少有研究精细获取柱体不同部位受力特性的问题,借助三维大涡模拟(LES)数值波浪水槽,通过提取柱周流场及压强分布,得到柱体所受压差阻力及黏滞力的垂向分布,对柱体在孤立波环境中的受力特性进行了分析,并采用多元线性回归分析,构造综合影响参数分析了柱体受力特性,构建了柱体受力系数经验表达式。结果表明:上下层水体中方柱所受压差阻力约分别为圆柱的1.5倍和3.5倍;作用于柱体上的黏滞力比压差阻力小1或2个数量级,可忽略流体的黏性效应;综合影响参数与相对波幅正相关,与上下水深比负相关。     

动作识别中基于深度神经网络和GA合并算法的分类决策方法

针对人体动作识别中传统方法在分类决策方面存在问题和缺陷,提出了一种新颖的基于深度神经网络(DNN)和遗传算法(GA)合并算法的非线性分类决策方法。首先,提出的合并算法在整个训练集合上对特征提取器进行组合,进而组合成不同的两个独立网络;再利用DNN对两个独立网络进行初始化,进一步利用GA对两个网络进行合并。然后将网络的偏差和权重表示为每层网络间的一个矩阵;最后,利用DNN对网络的偏差和权重进行训练,并在合并过程中将矩阵中的每一行当作一个染色体。实验采用了标准MNIST数据集对提出算法的性能进行评估。评估结果显示实验过程中的交叉和突变操作增加了神经元节点,提高了识别性能,并且弱化了不相关和相关神经元节点。因此,提出算法的错误率更低,网络性能更优异。     

制动盘材料和结构对滑动摩擦系统热弹性失稳的影响

建立了滑动摩擦系统热弹性失稳的数学模型,并推导了不同热点模式对应的临界速度表达式。分析了摩擦副的厚度和滑动层材料的热物理特性参数对摩擦系统热弹性失稳的影响。结果表明:滑动摩擦系统更易出现反对称分布的热点模式;增加摩擦层厚度,减小滑动层厚度、热传导系数、弹性模量以及热膨胀系数均可以提高标志滑动摩擦系统进入热弹性失稳状态所需的最低临界速度,而滑动层比热容对系统的稳定性几乎没有影响。     

酸浸提取铟的工艺研究

通过比较不同的浸出剂浸出锑化铟时铟的浸出率,找出合适的浸出剂,并对锑化铟的浸渍工艺进行优化。考察了HNO3浓度、液固比、浸渍时间及浸渍温度4个因素对铟的浸出率的影响。结果表明:锑化铟酸浸提取铟的最佳工艺条件为:HNO3浓度8mol/L,液固比3.5∶1,浸渍时间20min,浸渍温度25℃。在此工艺条件下,铟的浸出率能达到99.5%以上。