基于改进欧几里得聚类的激光雷达障碍物检测

针对传统的欧氏聚类算法无法同时对近处和远处的障碍物点云进行精准检测和分割,容易造成错检和漏检的情况,提出一种欧氏聚类算法的改进方法,可以根据点云与激光雷达之间的距离动态地选择阈值,从而快速且准确地完成聚类.实验表明:该方法能同时对近处和远处的障碍物点云进行快速且准确的聚类.     

基于改进Lagrange乘子法的交通信号配时优化研究

为提高交叉口的机动车通行效率及环境效益,采用改进罚参数来构造一种新的Lagrange乘子法对交叉路口的交通信号进行优化配时。通过权重系数建立车辆延误与尾气排放的数学模型,利用改进Lagrange乘子法进行优化,将其结果与两种典型智能算法的优化结果进行对比,并利用VISSIM(Verkehr in Stadten Simulation)微观交通可视化仿真软件进行验证。实验结果表明,该方法优化的信号配时使车辆延误降低19.89%,尾气排放量降低2.379%,可见大比例优化了交叉口的车辆延误,同时可以降低尾气排放量。     

基于改进Faster R-CNN的农田残膜识别方法

为了实现农田残膜的精准捡拾,提高残膜回收机的回收率.将改进Faster R-CNN卷积神经网络运用到农田残膜的识别检测中,提出了一种农田残膜的识别方法.以11MS-1850残膜回收机工作后遗留在农田表面的残膜为研究对象,分别在晴天、阴天不同时间段采集图像共计1648幅.通过更改图像亮度、旋转等方式扩充数据集,最终得到4950幅残膜样本图像,按照7:2:1划分为训练集(3465幅)、验证集(990幅)、测试集(495幅);采用双阈值算法替代传统的单阈值算法,降低了阈值对模型性能的影响;通过对比试验,选取具有残差网络结构的ResNet50作为主干特征提取网络,准确率可达88.84％,召回率为87.70％,总体精度为88.27％;为了使检测模型对小目标更加灵敏,根据数据集中残膜尺寸大小,在原有锚点基础上增加322和642的尺度参数,准确率、召回率、总体精度分别提升了1.29％、0.67％、0.97％,单幅检测时间为284.13 ms,基本满足了识别残膜的要求.可为残膜回收机加装补收装置提供参考,为研制人工智能残膜回收机提供理论基础.     

面向酿酒自动化的蒸汽智能探测上料设备设计

针对当前白酒酿造传统制造企业产线升级改造的实际需求,解决其工艺生产过程中自动化上料技术落后、上料不均匀等系列问题,设计开发了一套蒸汽智能探测上料设备。在分析了蒸汽探测上料原理的基础上,从创新的机械系统机构设计、电气控制系统以及配套软件开发3个方面系统阐述了该设备的设计实现思路。设备能够实现酿酒自动化上料过程中蒸汽冒汽点的快速准确探知、上料器的同步跟随均匀上料以及探测数据实时显示与存储等功能,对实现白酒酿造企业传统产线改造升级,改变落后的人工上料方式以及提高上料的质量和智能化水平具有重要意义。     

基于灰色关联分析模型的新乡市科技金融耦合关系研究

基于科技创新与金融发展之间的耦合机制,引入灰色相对关联度分析法,以2014年到2019年的专利申请数量、技术合同交易额和金融机构贷款额为依据,分析了科技创新与金融发展之间的互动关系.研究结果表明,新乡市科技创新与金融发展有着较强的正相关关系,应大力推进科技金融的协调发展,提高两者的融合质量.     

模具结构对连续纤维增强热塑性复合材料性能的影响

采用自行设计的两种不同结构的熔融浸渍模具制备了连续玻璃纤维增强聚丙烯预浸带，测试了模具结构对预浸带的孔隙率、纤维断裂率、界面形貌、纤维分散均匀度和拉伸强度的影响，建立了纤维浸渍模型和纤维断裂模型，并通过理论模型对预浸带的孔隙率和断裂率进行理论预测。结果表明，本文建立的数学模型能够有效预测预浸带的浸渍程度和纤维断裂率，可用于浸渍模具结构的优化设计；在本文范围内，与波浪形模具相比，斜齿形模具的多楔形区结构可以有效地降低预浸带孔隙率和提升纤维分散程度；波浪形模具的流道圆角半径较大，楔形区个数较少，与斜齿形模具相比，可有效降低纤维断裂率并提升拉伸性能。     

基于目标补偿法的数控机床机械加工零件精度控制研究

传统的数控机床机械加工零件过程缺少对螺距综合补偿值计算,导致零件精度控制性能差、反向间隙补偿效果不好等问题。研究提出基于目标补偿法的数控机床机械加工零件精度控制方法,建立数控机床坐标系,对数控机床机械加工零件数据进行预处理。采用目标补偿法对螺距补偿后的综合补偿值计算,并设阈值,控制各轴单周期的补偿量使用满足机床各轴进给速度的平滑性要求。运用目标补偿法对数控机床加工零件精度控制,完成数控机床机械加工零件精度的控制。实验结果表明,研究方法比传统方法加工零件精度控制效果好,可对反向间隙进行有效补偿,满足数控机床机械加工零件精度控制需求,具有一的实际应用意义。     

无定形区特征增强全景分割算法

针对UPSNet全景分割算法在目标分割过程中存在对无定形区目标分割精度不高的现象,提出一种无定形区特征增强的UPSNet全景分割算法APS。该算法引入空洞卷积,采用自下而上的方式构建特征融合结构,使无定形区特征得以增强,解决无定形目标特征不显著问题,提高语义分割效果,进一步提高全景分割精度。经仿真测试,该算法对道路、草地等无定形目标分割效果均有提高,在COCO数据集上的检测结果与UPSNet相比,SQ值提高4.75%,适合应用于无人车和移动机器人等场景。     

目标边缘特征增强检测算法

针对分组角点检测网络在目标检测过程中,由于目标尺寸过小或同类目标空间距离较小而导致检测失效的问题,提出一种边缘特征增强的CornerNet目标检测算法OEC。该算法通过分离特征的高低频信息提取更多的高频信息,增强目标的边缘轮廓特征,解决关键点定位不准确的问题,提高目标的框定效果,进一步提升检测精度。仿真结果表明,该算法对行人、车辆等目标检测效果均有提高,在COCO数据集上的检测结果与CornerNet相比,mAP提高0.9%,可应用于无人驾驶与智能机器人等场景。     

压电能量收集装置的有限元分析及优化设计

研究了典型的线性和非线性压电能量收集装置,应用了基于ANSYS的有限元分析法对非线性压电能量收集装置进行建模分析,利用瞬态分析法得到系统输出电压与激励频率的对应关系,将有限元分析结果与理论模型推算结果对比,证明了该方法的有效性;并将该方法用于非线性压电能量收集装置的优化分析,通过改变影响系统非线性势函数的磁铁间距,得出在外部宽带低频随机振动源激励下,非线性装置发生随机共振、响应频带拓宽时较优的结构参数。