基于旋转电弧传感机器人立焊焊缝的跟踪

摘要： 为了实现机器人对立焊焊缝的准确跟踪,提高焊接的质量和效率,减少焊接工人的劳动强度,对采样电流进行组合滤波,利用“绝对差法”对第1个采样点到第32个采样点进行线性回归,拟合直线的斜率作为偏差,以偏差和偏差的变化率作为模糊控制器的输入,经过输入量的模糊化、模糊推理和输出量的清晰化,控制水平滑块伸缩跟踪立焊焊缝.通过路径规划,使焊枪从上倾45°变成下倾45°.利用基于水平滑块伸缩跟踪焊缝与路径规划组合的方法对立焊焊缝进行跟踪.实验结果表明：利用该算法,基于旋转电弧传感机器人跟踪立焊焊缝的可靠性好,精确度高.     

一种基于视频序列单目视觉下的运动车辆轮廓重构算法

针对运动车辆在单目视觉下轮廓重构的问题,本文通过特征目标识别的方法解算出无约束运动车辆的运动参数,将无约束运动物体的轮廓重构问题转化成已知约束运动物体的轮廓重构问题,提出了一种基于视频序列的单目视觉下的运动车辆轮廓重构算法.实验结果证明,新算法能够较好地重构出不同大小车辆的3D轮廓,其车辆高度估算值的误差在4%以内     

基于LDA+kernel-KNNFLC的语音情感识别方法

结合K近邻、核学习方法、特征线重心法和LDA算法,提出了用于情感识别的LDA+kernel-KNNFLC方法.首先针对先验样本特征造成的计算量庞大问题,采用重心准则学习样本距离,改进了核学习的K近邻方法;然后加入LDA对情感特征向量进行优化,在避免维度冗余的情况下,更好地保证了情感信息识别的稳定性.最后,通过对特征空间再学习,结合LDA的kernel-KNNFLC方法优化了情感特征向量的类间区分度,适合于语音情感识别.对包含120维全局统计特征的语音情感数据库进行仿真实验,对降维方案、情感分类器和维度参数进行了多组对比分析.结果表明,LDA+kernel-KNNFLC方法在同等条件下性能提升效果最显著.     

基于卷积神经网络的连续语音识别

在语音识别中,卷积神经网络( convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络( deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸。本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比。在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强。     

BIC实验的数值模拟研究

为研究低速撞击作用下炸药点火机理,采用非线性动力学LS-DYNA程序和Visco-SCRAM本构模型数值模拟弹道撞击室实验. 计算得到了5.35 m/s初始撞击条件下炸药发生点火反应,与文献中的实验结果比较吻合. 计算结果表明,炸药整体温升并不能导致其点火反应,而裂纹面摩擦生热形成热点能使炸药发生点火反应,计算结果可为低速撞击条件下炸药装药发生非冲击点火反应机理提供新的依据和支撑.      

情感隐喻计算及其应用研究

隐喻的普遍性以及在情感表达中的重要作用决定了情感隐喻计算在自然语言处理以及人工智能研究中的重要地位．人工智能不仅要让计算机具有超越人类感知计算的能力,而且要让计算机与人进行情感的交流,而情感隐喻在情感交流中发挥着重要的作用．首先对情感隐喻计算研究的历史加以回顾,阐述各个发展阶段的主要特点和主要成果;然后从情感隐喻的理论基础出发,对情感隐喻资源建设、情感隐喻识别与理解相关研究进行深入的分析和总结,并探讨情感隐喻计算的应用途径,最后提出面临的挑战和对未来的展望．     

当童话变成狂想曲 假如圣诞老人是个IT男

如果圣诞老人拥有物联网、大数据和智能没备,他会这样发放礼物……每到12月24日,笔者就在想,几十年来,圣诞老人一直没有升级他的装备。但他对高科技并不陌生。现在,得益于一系列大数据技术,圣诞老人终于调整了送礼方式,以提高效率,完善客户服务。大数据分析将允许圣诞老人挤出更多的时间在本地购物中心与消费者合影,同时减少乘雪橇在全世界漫无目的乱跑的时间。毕竟,曾出现过圣诞老人的驯鹿撞倒一位婆婆的不愉快插曲。而且,对圣诞老人而言,也是时候利用21世纪的技术来武装自己了。对初级者而言,对历史数据的分析允许圣诞老人     

基于改进的布谷鸟搜索光伏电池模块参数识别与仿真

光伏电池模块参数识别是一个具有多个局部极值的非线性优化问题,传统的优化技术很难进行精确识别.基于交叉熵方法构建一种改进的布谷鸟搜索,该方法利用交叉熵全局优化算法和布谷鸟搜索的协同演化来快速而精确识别光伏模块参数.实验结果表明所构建的算法用于识别光伏模块参数是可行和有效的,且具有全局搜索能力强、优化精度高和鲁棒性好等特性.     

航空铝合金板抗鸟撞击性能的数值模拟研究*

利用ANSYS AUTODYN软件建立不同弹体以不同速度撞击不同靶体的仿真模型,模拟鸟撞击航空器整个过程,并利用实验验证模型的有效性,分析各种撞击条件下的弹体撞击靶体时靶体的损伤情况,得到靶体材料的性能、鸟弹的撞击速度和质量对靶体损伤特性的影响。仿真结果表明:靶体材料特性对靶体损伤会产生影响,靶体材料的屈服强度和抗拉强度越大,靶体在撞击过程中的变形就越小,鼓包的高度也越小。而鸟弹的速度和质量也会显著影响靶体受损情况,随着鸟弹速度和质量的增加,靶体鼓包的深度也会不断增加直至靶体产生撕裂破坏。     

一种雷达高分辨距离像模板库建立方法

对于非合作目标而言,预警雷达单航路数据的数据率低,能够提供的信息有限,无法达到建立完备模板库要求。针对这一问题,提出了一种将多条航路数据融合的模板库建立方法。首先对雷达高分辨距离像(HRRP)进行预处理,然后对单航路数据分帧建模,最后给出一种改进Jensen-Shannon divergence(JSD)计算子帧统计分布的相似性,将多条航路数据的分帧结果合并获得模板库。实验结果表明,提出的方法能够建立冗余度较低且包含全角域信息的模板库,并且具有较强的在线学习能力。