双足溜冰机器人动力学

利用轮滑原理,研制出双足从动轮式溜冰机器人(BISR).根据机器人双足不离地滑行的步态特点,提出了机器人的简化动力学模型,并运用非完整约束存在时的Maggi方程,推导出机器人双足不离地滑行时的动力学微分方程.仿真算例和样机实验证明了所提出的动力学建模方法的合理性.     

加热与非加热型氧传感器在摩托车电喷系统中应用的对比分析

为了分析加热型与非加热型氧传感器在摩托车电喷系统中的应用,在1台装备了125mL、四冲程、单缸水冷发动机的电喷摩托车上进行试验.试验研究了摩托车在EUIII测试循环工况下的排气温度变化,以及对于两种氧传感器起燃时间、陶瓷体温度变化、动态响应特性和排放的影响.试验结果显示,非加热型氧传感器的起燃时间要比加热型的长,但露点风险小;在EUIII测试循环的大部分时间里,非加热型氧传感器能够持续稳定地工作;非加热型氧传感器较低的陶瓷体温度会导致λ均值往混合气稀的方向偏移,但可以通过软件进行补偿;使用非加热型氧传感器会造成更多的CO和HC排放,但改进保护管设计能够通过EUIII排放测试.因此,非加热型氧传感器符合摩托车电喷系统的要求.     

疫情防控常态化下线上教学模式及质量考核方法探析——以连云港市软件产业人才培训为例

2020年上半年因新冠疫情延迟开学,全国上下停课不停学、学习不延期,全面开展“线上教学”,这是我国教育系统一场大规模的在线教育实践,也让大家深刻了解到这种便捷高效学习方式的魅力。该文针对疫情防控常态化下线上教学的特点,以连云港市软件产业人才的线上培训实施过程为例,分析了线上教学的考核方式及其教学效果,最后对线上教学进行总结和展望。     

跳绳运动在医学院校课外活动中多元化建设研究——以首都医科大学为例

根据首都医科大学课外活动开展现状,从场地、器材、师资力量及学生身体素质等方面测评,筹划组建跳绳俱乐部,开展俱乐部活动,丰富学生课外体育活动内容,激发学生学习兴趣,培养终身体育意识,养成锻炼习惯,提高学生健康水平。提高首都医科大学跳绳竞技水平,争取参加比赛为校争光比赛,还可以促进花式跳绳课堂教学发展,扩大跳绳面授对象。在原有的线下跳绳竞赛中增加个人花式项目、多人花式项目和个人、接力计数项目,促进跳绳运动线下竞赛项目多元化发展,还可尝试建立线上比赛机制,举办线上花式跳绳比赛。以此培养学生对体育运动的兴趣、爱好和专长。根据花式跳绳动作,按照教学内容体系,分级分类录制视频,形成线上教学资源。发挥网络资源和跳绳运动的优势,为学生提供直观、易懂、方便、快捷的学习模式,让更多学生简单方便地学习跳绳技术技能,实现课上教学与课外活动有效衔接使学生自主学习。     

基于分数阶微分和Frangi的夜间车道线检测

基于机器视觉和图像处理的夜间车道线检测一直是该领域的研究难题,即使是近年的深度学习方法,检测精度只能达到50%左右.为此,研究了一种新的算法,根据车道线的特点和车辆的行驶速度,将视频中多幅图像融合到一幅图像中;利用图像的特点,在区域合并中识别出有效的车道线检测区域;将有效区域分割成新的图像后,采用基于Frangi和Hessian矩阵的算法对图像进行平滑和增强;为了提取车道线的特征点,提出了一种新的分数阶微分模板进行车道线特征点检测,该算法根据车道线在图像中可能的位置,从4个方向检测特征点;在检测出候选点后,应用递归Hough直线变换得到候选车道线,为了确定最终的车道线,一条车道线的角度应介于25°～65°之间,而另一条车道线的角度应介于115°～155°之间,否则,通过降低线点数的阈值继续进行Hough直线检测,直到获得两条车道线为止.通过对数百幅夜间车道线图像的测试,并与深度学习方法和传统的图像分割算法进行比较,新算法的检测准确率可达70%.     

等离子体流动控制的前掠翼静气弹发散主动抑制

针对前掠翼静气动弹性发散问题,基于等离子体流动控制与流固双向静力耦合技术,通过求解三维定常可压N-S方程与结构静力平衡方程,在亚声速条件下施加等离子体激励和不施加激励时对其进行对比仿真研究.前掠翼选用N A C A 0015翼型,等离子体流动控制采用唯象学模型,施加在机翼上表面前缘.研究结果表明:在前掠翼外侧上表面前缘...     

基于辅助相机的多目视觉线结构光测量系统全局标定方法研究

为解决现有的多目视觉线结构光测量系统在大视场测量时,相机之间无公共视场,导致标定工具要求高、全局标定过程复杂等问题,本文提出了一种基于辅助相机的多目视觉线结构光测量系统全局标定方法.首先,将辅助相机作为中介,它与线结构光传感器的相机有1/2左右的视场重叠,构成了双目子系统,通过拍摄标定板不同姿态的图像来建立辅助相机和相邻两个线结构光传感器的空间几何关系.然后基于此通过坐标转换求解出相邻两个无公共视场线结构光传感器的位置关系,最后再逐步换算求解出局部坐标系向全局坐标系统一的变换矩阵,完成全局标定过程.此方法对标定工具要求低,不需要借助高精度测量设备及复杂靶标,只需简易的棋盘格靶标即可完成多目视觉线结构光测量系统的全局标定,标定过程简单,并且可达到较高的标定精度.测量试验表明,该方法的全局标定误差是0.067 mm,有效提高了测量精度,为后续大构件的机器人“测量-加工”一体化作业提供精度保障.     

基于量子点-双边光学腔的两自由度并行非定域Toffoli门远程实现

三量子比特Toffoli门非定域远程实现在量子通讯网络、分布式量子计算中有重要应用.已有的Toffoli门非定域远程实现方案大都基于量子系统单一自由度,本文提出超纠缠信道下基于量子点-双边光学腔的两自由度并行非定域Toffoli门远程实现方案.通讯方Alice, Bob使手中光子依次进入量子点-双边光学腔,对光学腔中电子以及纠缠光子执行单粒子测量; Charlie依据纠缠光子单粒子测量结果,执行相应局域幺正操作和极化、路径自由度单粒子测量. Alice和Bob依据单粒子测量结果执行相应局域幺正变换即可完成两自由度并行非定域Toffoli门远程实现.方案以极化、路径两自由度超纠缠光子为量子纠缠信道,具有信道容量高、并行性强的优点.     

基于机器学习的界面多相催化效应动力学蒙特卡罗模化

高焓气动环境表面多相催化效应对高超声速飞行器气动热有显著影响,对该效应多尺度特征的表征建模是飞行器热防护系统轻量化、低冗余设计的重要前提.采用动力学蒙特卡罗方法,建立了可用于宏观流场计算的界面多相催化介观模型,并通过径向基函数神经网络算法,训练形成了基于机器学习的吸附演化动力学精确解析的界面多相催化代理模型,实现了催化复合系数的快速精准预测.研究表明,基于机器学习的界面催化代理模型获得的复合系数预测值与动力学蒙特卡罗方法相一致,同时计算时间大幅缩短至常规宏观方法耗时.通过与宏观非平衡流场求解器耦合,所建立的界面催化模型可快速获得多尺度界面多相催化效应下的表面气动加热热流.基于机器学习方法对微细尺度的计算结果进行模化并用于宏观计算,在解析界面多相反应演化动力学的同时,提升了计算效率,为工程适用的飞行器复杂高温效应跨尺度建模提供了理论依据.     

浅谈分析10kV配电线路非节点无功优化算法

本文针对10kV长线路无功补偿不足及线路末端电压低的现象,通过在线路中间集中安装高压并联电容器,对线路的电压起到了支撑作用,提高了线路末端电压,并降低了由于无功长距离传输所引起的网损。算例计算证明了”非节点”高压无功集中补偿优化算法的正确性及高压无功集中补偿的可行性和经济性。随着电网改造的进一步实施,在前期理论研究的基础上,常州供电公司下一步将进行局部的试点,在10kV配电线路上安装无功补偿装置来改善配电网的电压质量,提高电网运行的经济性。