【摘 要】
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语义分割为图像分配像素级稠密标签,对场景理解具有重要作用,是视觉研究核心任务之一,涉及自动驾驶、医学成像等实际应用。现有基于深度神经网络的图像语义分割方法的训练需要大量标记数据,这些数据的收集和标记成本高昂,这很大程度上限制了此类方法的实际应用。为解决此问题,这里使用成本较低的计算机生成并标记的逼真的合成数据训练深度神经网络。但真实图像与合成图像在分布域上存在的差异会降低模型性能,因此这里使用一种
【基金项目】
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中央高校基本科研专项资金(A0920502051822-2)。
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语义分割为图像分配像素级稠密标签,对场景理解具有重要作用,是视觉研究核心任务之一,涉及自动驾驶、医学成像等实际应用。现有基于深度神经网络的图像语义分割方法的训练需要大量标记数据,这些数据的收集和标记成本高昂,这很大程度上限制了此类方法的实际应用。为解决此问题,这里使用成本较低的计算机生成并标记的逼真的合成数据训练深度神经网络。但真实图像与合成图像在分布域上存在的差异会降低模型性能,因此这里使用一种对抗学习方法来实现域的自适应,以解决上述问题。又因为语义分割的结构化输出描述了源域与目标域的空间相似性,
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机器人协作工作空间是机器人领域的研究热点,但同时也是技术难点。首先以集合形式给出了协作工作空间的定义,基于蒙特卡洛法分别得到主、从机器人工作空间的点云模型;分析了求交集法提取协作空间点的不足,并给出一种通过计算点与点距离并加入一定阈值的判断方法,有效的提取到了协作空间内的点云;运用α-Shape算法分别处理单机器人工作空间与协作工作空间点云数据,对工作空间进行了三维重建,同时给出了基于体积值的参数α的确定方法,并基于此获得了较好的重建效果。最后以六自由度转动关节机器人为例进行了计算和分析,验证了方法的有效
利用浆料直写技术可实现陶瓷3D打印的无模常温成型,基于螺杆挤出机在食品加工等领域的广泛应用,提出一种螺杆挤出结构代替原有的针筒式挤出结构,为了理解陶瓷浆体在螺杆螺道内的流动情况,首先通过流变仪测定了浆体的流变特征并采用MATLAB拟合了浆体的本构方程,最后利用格子Boltzmann方法(LBM)对流动过程进行了分析,获得了流线图及速度场分布情况,由数值模拟的结果可以发现,浆体的流动主要集中在螺道的中部,而在靠近壁面的部分速度较小。
搭建太阳能供暖实验平台,以太阳能集热器作为系统集热组件,水箱作为蓄热组件,风机盘管作为散热末端;建立系统的数学仿真模型并通过实验验证其正确性;目前太阳能供暖应用广泛,但其依然存在温度波动大、太阳能利用率低、浪费能源等问题。针对上述问题,这里在传统太阳能供暖数学模型的基础上加入相变材料模块并模拟仿真,分析研究相变材料的加入对传统太阳能供暖系统的热影响,从而验证在太阳能供暖系统中加入相变材料的可行性,为工程实际提供参考依据。
提出一种考虑表面形貌时可倾瓦推力轴承润滑特性的数值计算方法,采用分形函数重构了轴承润滑表面轮廓,并将表面轮廓参数整合到可倾瓦推力轴承润滑油膜的数值计算中,探索表面形貌变化对润滑特性影响。结果表明,随着尺度系数或分形维数增大,楔形油膜的厚度逐渐变小并且油膜的最大压力逐渐增大,油膜的压力分布波动越剧烈;当尺度系数改变时,油膜厚度和油压分布幅值变化,但分布趋势保持一致,分形维数则对其幅值和分布趋势都有影响;当分形参数变化时,轴承整体的承载能力和摩擦力出现波动,但波动很小。轴承表面形貌误差会对整个轴承的油膜的稳定
为了提高机器人在栅格环境下的路径规划质量,提出了基于超强启发式异类蚁群算法的路径规划方法。建立了机器人工作环境的栅格模型;在蚁群算法基础上,提出了由开创型蚂蚁、守旧型蚂蚁、传统型蚂蚁组成的异类蚁群算法,并通过仿真看出,开创型蚂蚁主导的异类蚁群算法具有最优性能;在信息素更新方面,按照“奖励先进、惩罚后进”的原则,提出了超强启发式信息素更新方法,引导传统型蚂蚁和守旧型蚂蚁快速向开创型蚂蚁搜索的较优路径靠近。经过仿真验证,异类蚁群算法在简单环境和复杂环境下规划的路径均优于传统蚁群算法,且异类蚁群算法寻优稳定性更
主梁作为双梁桥式起重机金属结构中的主要构件,它的重量在整个系统中占很大比例,过多的自重会增加企业的制造成本,在满足性能的情况下造成资源浪费。为了减轻主梁的重量,分析了主梁的重量与主梁横截面面积的关系,建立了起重机主梁的数学模型。利用遗传算法中的遗传算子来解决主梁优化中引力搜索算法容易陷入局部最优解,收敛速度慢的问题,提高了引力搜索算法的性能。优化结果表明,混合了引力搜索的遗传算法的收敛速度比标准的引力搜索算法优化率提高约3.93%左右。改进的算法使目标函数的横截面积从初始数据减少了约12.35%,并且优化
针对数控机床主轴故障诊断中标记样本量小的问题,提出了一种基于多传感器的迁移学习的故障诊断方法。首先,采集安装在数控机床主轴上的多个三轴加速度传感器采集的原始振动信号,并将信号转换成图像的变换方法得到输入。其次,比较了TrAdaBoost迁移算法和基于CNN网络迁移模型算法。最后,针对CNN网络迁移模型,用目标类替换输出层,并用最优网络提取较低层次的特征,对更高层次的神经网络进行微调。实验结果表明,该方法能够正确识别机床主轴状态,具有很好的故障检测能力。
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