【摘 要】
：
针对现有虚拟人仿真技术在船舶狭小空间维修作业中存在的效率低下、需要较多人工干预、仿真成本高等问题,提出一种虚拟人姿态混合建模仿真技术。根据狭小空间中人体维修作业的特点,将虚拟人姿态建模分为虚拟人躯干及下肢姿态建模与虚拟人手臂姿态建模两部分。首先,提出一种基于姿态库的狭小空间姿态自动匹配算法,以确定虚拟人在狭小空间中的操作位置与姿态;在此基础上,建立多目标优化模型对手臂姿态进行求解,并实现维修仿真姿
【机 构】
：
上海交通大学机械与动力工程学院,上海船舶工艺研究所
论文部分内容阅读
针对现有虚拟人仿真技术在船舶狭小空间维修作业中存在的效率低下、需要较多人工干预、仿真成本高等问题,提出一种虚拟人姿态混合建模仿真技术。根据狭小空间中人体维修作业的特点,将虚拟人姿态建模分为虚拟人躯干及下肢姿态建模与虚拟人手臂姿态建模两部分。首先,提出一种基于姿态库的狭小空间姿态自动匹配算法,以确定虚拟人在狭小空间中的操作位置与姿态;在此基础上,建立多目标优化模型对手臂姿态进行求解,并实现维修仿真姿态的生成。以某型船舶机舱罐体阀门维修为例的实验结果表明,所提方法可以实现虚拟人姿态的自动定位与生成,且可
其他文献
针对机器故障下的柔性作业车间重调度问题,提出了一种改进的帝国竞争算法(ICA)。首先,以最大完工时间、机器能耗和总延迟时间为目标函数建立柔性作业车间动态重调度模型,并对三个目标采用线性加权法;然后提出了改进的ICA来把优良的信息保留到下一代,即在传统ICA的同化和革命步骤后加入一个轮盘赌的选择机制,使初始帝国中的优秀基因得以保留,并且更新后的帝国质量更优,更加贴近最优解;最后,在机器发生故障后,采
针对二维Winograd卷积算法中存储器带宽需求过高、计算复杂度高、设计探索周期漫长、级联的卷积存在层间计算延迟等问题,提出一种基于二维Winograd算法的双缓冲区5×5卷积层设计方法。首先使用列缓冲结构完成数据布局,以重用相邻分块之间的重叠数据,降低存储器带宽需求;然后精确搜索并复用Winograd算法加法计算过程中重复的中间计算结果,来降低加法运算量,从而减小加速器系统的能耗开销和设计面积;
案情阅读理解是机器阅读理解在司法领域的具体应用。案情阅读理解通过计算机阅读裁判文书,并回答相关问题,是司法智能化的重要应用之一。当前机器阅读理解的主流方法是采用深度学习模型对文本词语进行编码,并由此获得文本的向量表示。模型建立的核心问题是如何获得文本的语义表示,以及问题与上下文的匹配。考虑到句法信息有助于模型学习句子主干信息,以及中文字符具有潜在的语义信息,提出了融合句法指导与字符注意力机制的案情
针对目前机器翻译模型存在的曝光偏差和译文多样性差的问题,提出一种基于强化学习和机器翻译质量评估的中朝神经机器翻译模型QR-Transformer。首先,在句子级别引入评价机制来指导模型预测不完全收敛于参考译文;其次,采用强化学习方法作为指导策略,实现模型在句子级别优化目标序列;最后,在训练过程中融入单语语料并进行多粒度数据预处理以缓解数据稀疏问题。实验表明,QR-Transformer有效提升了中
随着车辆工业和世界经济的快速发展,私家汽车数量不断增加,导致交通事故越来越多,且交通安全问题已经成为全球关注的焦点问题。司机分心驾驶检测的研究主要分为传统计算机视觉(CV)算法和深度学习算法两种。基于传统CV算法的司机分心检测通过尺度不变特征转换(SIFT)、方向梯度直方图(HOG)等特征算子提取图像特征,然后结合支持向量机(SVM)建立模型并对图像进行分类。然而传统CV算法具有对环境的要求高、运
当数据规模庞大时,深度学习模型会遇到权重调整耗时,容易陷入局部最优解的问题。为了解决这些问题,宽度学习系统应运而生,宽度学习系统不仅结构简单、训练速度快、准确率高,而且还具有增量学习的优势。介绍了宽度学习系统的产生背景和发展历程,阐述了宽度学习系统的基础理论与实现方法,对比了它与深度网络的异同;介绍了宽度学习系统在图像分类、数值回归、脑电信号处理等应用中的改进算法,分析了这些算法的优势和不足。最后
现有的评审专家推荐过程通常依赖于人工匹配,在进行专家推荐时不能充分捕捉评审项目所属学科与专家研究兴趣之间的语义关联,导致专家推荐的精确性较低。为解决这个问题,提出了一种科研项目同行评议专家学术专长匹配方法。该方法构建学术网络以建立学术实体联系,并设计元路径捕捉学术网络中不同节点间的语义关联;使用随机游走策略获得项目所属学科与专家研究兴趣共现关联的节点序列,并通过网络表示学习模型训练得到具有语义关联
为了能够实时准确对Web软件系统的剩余使用寿命(RUL)进行预测,考虑Web系统健康状态性能指标的时序特性和指标间的相互依赖特性,提出了一种基于自注意力长短期记忆(Self-Attention-LSTM)网络的Web软件系统实时剩余寿命预测方法。首先,搭建加速寿命测试实验平台来收集反映Web软件系统老化趋势的性能指标数据;然后,根据该性能指标数据的时序特性来构建长短期记忆(LSTM)循环神经网络以
现有协同过滤推荐算法中,存在的评分片面、主观性强、评分矩阵稀疏性等因素影响了推荐的精确度,并在推荐中存在隐私泄露等问题。针对上述问题,提出一种基于混合相似度和差分隐私的协同过滤推荐算法。该算法基于多种相似度进行加权计算构造混合相似度,提高推荐精度;以混合相似度作为质心更新和分类条件,利用改进的K-means算法将与目标用户相似度高的用户进行聚类;采用枚举方法在目标用户集中划分子集,并基于混合相似度
针对现有任务分配策略的不足,提出了一种面向延迟接受的移动群智感知多任务分配策略。首先,基于平台和工人的不同需求,提出了一种方法实现任务和工人的双向匹配。其次,考虑到任务的紧急性,设计了一种混合延迟接受算法。最后,为了验证所提策略的性能,将其与两种基准的任务分配方法进行了比较。实验结果表明,所提任务分配策略在提高平台效用和工人满意度方面是有效的。