新型变形轮腿式移动机器人的运动学分析及设计

移动机器人作为智能勘探与侦察的自动化装备,在航天探测、军事侦察、抢险救灾等领域具有广阔的应用前景.兼具良好的机动性及越障性是移动机器人快速适应非结构化复杂环境的首要性能指标,结合轮式行进机构强机动性与腿式行进机构优越障性的变形轮腿式移动机器人受到普遍青睐.然而,现有变形轮腿式移动机器人在设计与优化方面仍存在变形形式过于复杂、设计方法缺乏理论依据等不足.针对上述问题,提出一种结构紧凑、操作简便的新型轮腿变换结构,借助电磁离合器分离运动的原理,通过改变轮-腿变形动力输入促使轮与腿相对运动,以曲柄滑块机构触发轮-腿结构径向扩展,完成由轮式变形为腿式的过程.定义变形过程中曲柄滑块机构的压力角为机动性指标、变形前后结构的展开比为越障性指标,进而开展变形结构的尺度综合,优化结果表明新型变形轮腿式移动机器人的展开比为1.92,可越过高度为150 mm的障碍物.基于优化后的尺度参数,建立变形轮腿式移动机器人越障过程的动力学模型,确定驱动电机参数,设计并制造物理样机.最终开展软件仿真与实验研究,仿真结果与理论分析结果一致,表明优化设计方法与动力学建模方法的有效性,实验结果证明所设计的变形轮腿式机器人具有...     

数字经济中基于察觉-动机-能力模型的创新扩散机制

数字经济时代下,创新扩散的模式和机制正随着经济环境的变化发生重大变化。鉴于此,本文对数字经济中的创新归纳出信息数字化、组织网络化、用户参与化等特征,基于察觉-动机-能力分析模型对创新的扩散机制进行过程建模,并基于多智能体仿真分析创新扩散。仿真结果表明,随着信息数字化的发展,创新扩散的网络分布不均匀性增加,引起信息资源高效配置和创新扩散的快速迭代;组织网络化带来产业组织在多个层面的集聚,拉近了企业之间的创新距离;用户参与化使得消费者成为创新的贡献者,增加了创新参与者的数量,企业也因此能够更为精确地捕捉用户需求。数字创新中的三种效应共同作用,改善了技术扩散的速率和规模。     

轴压作用下钢管混凝土抛物线拱弹性稳定性能分析及设计方法

钢管混凝土拱具有自重小、承载力高、施工简便等优点,在桥梁工程、隧道支护及渡槽结构中得到广泛应用.随着钢管混凝土拱跨度的不断增加,其平面内稳定问题日益突出.现行规范或规程基于经典弹性稳定理论,采用等效梁柱法计算了其平面内的稳定承载力,但未考虑矢跨比对稳定承载力的影响.采用ABAQUS软件建立钢管混凝土抛物线拱有限元模型,并与试验结果对比以验证有限元模型的可靠性;在此基础上,分析轴压作用下钢管混凝土抛物线拱平面内弹性稳定性能,确定矢跨比对钢管混凝土抛物线拱弹性稳定承载力的影响;考虑矢跨比对弹性稳定承载力的影响并引入修正长细比,以分段式表达的修正弹性稳定承载力计算公式,可较为准确地计算钢管混凝土抛物线拱的平面内弹性稳定承载力.     

“面向对象的设计与分析”课程思政的教学设计及实践

文章以课程“面向对象的设计与分析”为研究对象,首先探讨该课程思政教育的必要性、可行性。然后,从挖掘“思政”元素、探索融入路径与设计思政教学案例等三个方面阐述本课程思政教学的设计方案。并且,以“‘三省六部制’案例融入包图设计”的教学为例,介绍本课程思政教学的具体实施。在“面向对象的设计与分析”课程引入思政教育,有助于帮助学生克服困难、以提升知识习得能力;强化实现民族复兴责任感及职业道德感,有助于实现全面育人的目的。     

分布式声传感器井中背景噪声统计特性分析

分布式声传感器技术(DAS: Distributed Acoustic Sensor)是一种新近提出的高精度勘探数据采集方法,受制于复杂背景噪声的影响,DAS记录处理水平有待进一步提高.针对上述问题,采用基于替代序列的时间序列平稳性检验方法和Lilliefors检验法对DAS记录中复杂背景噪声的平稳性和高斯性进行研究.用以分析的实际地震数据是按照勘探工业要求采集的井中DAS记录.研究结果表明,DAS背景噪声是非平稳、非高斯随机过程且噪声特性随记录时长发生变化.相关研究成果实现了针对DAS背景噪声特性的可靠认知,对提高DAS记录处理水平具有重要参考价值.     

基于互协方差稀疏重构的MIMO雷达低仰角估计算法

针对低空目标仰角估计时, 多径信号间的混叠严重影响雷达的测角性能的问题, 基于压缩感知理论的波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法与多输入多输出(multi-input and multi-output, MIMO)雷达体制结合起来共同进行低空目标DOA估计的研究, 提出了一种基于互协方差矩阵稀疏重构的MIMO雷达低空目标DOA估计算法。首先, 对MIMO雷达多径接收信号广义匹配滤波后的虚拟矩阵向量化处理, 并针对向量化后虚拟孔径扩展带来运算量大的缺点, 通过降维处理来减少运算量; 然后利用多快拍数互协方差矩阵中的噪声独立不相关的优点, 降低噪声影响, 提高算法估计性能; 最后转化为凸优化问题进行稀疏恢复。仿真结果表明算法在直达信号与多径反射信号相互削弱的情况下, 仍能有效估计低空目标的仰角, 较L1-SVD和L1-SRACV算法对低空目标具有更好的仰角估计性能。     

多重网络中的创意扩散模型研究

基于线上线下多种渠道的创意扩散研究是企业管理的新兴研究热点之一.为此,引入多重网络理论与传播动力学理论,考虑工作中线下沟通、工作中通过企业社交媒体在线沟通及非工作时间电子沟通三种渠道,构建多种渠道构成的多重网络中的创意扩散模型.研究创意在多重网络中持续扩散的阈值条件,并对创意在多重网络中的扩散过程进行仿真实验.结果表明:1)当员工在单位时间内通过以上各渠道沟通的平均次数较接近时,在多重网络中创意扩散的速度较快,创意扩散的范围较广;2)与匀质网络相比,当非工作时间电子沟通子网络是无标度网络时,在多重网络中创意扩散的速度较快,扩散的范围较广;3)增大子网络层间创意扩散的相互促进作用对整个多重网络中创意的有效扩散有积极影响.     

基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。     

动力学模态分解方法重构及预测流场误差分析

利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10-4左右.     

数字化转型提升通用航空企业竞争力的机理研究 ——基于21家企业的扎根分析

通用航空产业是我国的新兴产业,尚未形成较大的规模和市场,是数字化转型发展的重点产业.运用因子分析法对21家通用航空上市企业竞争力进行了评价,结果表明其竞争力水平不强.运用扎根分析法研究了其中10家竞争力较强企业的数字化转型形式,得到4种类型:数字化生产、数字化研发平台、产品智能化、产业智能化;以4种数字化转型的先进企业为代表分别归纳出通航企业竞争力的影响机理,并以未实施数字化转型的企业进行了反证,提出了数字化转型发展提升通用航空企业竞争力的路径.