柔性仿生驱动器研究综述

随着软体机器人的快速发展,面向软体机器人的柔性仿生驱动器的研究成为研究的热点,对现有的相关理论成果进行分析和总结,对当前柔性仿生驱动器的关键技术进行分析,并对未来的发展趋势进行展望,以促进柔性仿生驱动器的研究进一步发展。首先,综述了柔性仿生驱动器类型,包括气动驱动器、形状记忆材料驱动器以及电活性聚合物驱动器等;其次,从仿生材料、本体机构设计和制造技术、运动学和动力学建模及驱动器的控制策略4个方面对柔性仿生驱动器存在的技术难点进行分析;最后对未来发展趋势进行构想。     

浅述国内外拆除爆破现状

综述了国内外拆除爆破发展和研究现状，并提出今后发展趋势和免于解决的问题。     

镍催化体系合成顺式聚丁二烯的研究——Ⅶ.磁化率法探讨三氟化硼与零价镍的相互作用

用磁化率法研究了Ni(naph)_2 -BF_3·OEt_2-Al(i-Bu)_3(简称Ni-B-Al)和Ni-C_4H_6(简称Bd)-B-Al 催化体系中B与Ni(0)的相互作用。对Ni-B-Al 体系,当B/Ni值(mol比)由0.0005到2变化时,Ni(0)的铁磁信号峰由低变高复变低,直至消失。B能促进Ni(Ⅱ)还原成 Ni(0)。在 Ni-Bd-B-Al体系中,Bd和 B对 Ni(0)发生竞争作用:B主要聚沉Ni(0),Bd则能阻止 B对 Ni(0)的聚集,使铁磁信号峰减弱直至消失。     

GPS坏值检测在弹载惯导空中对准中的应用

基于Kalman滤波理论,设计了GPS辅助条件下的弹载捷联惯导空中对准算法。针对高动态环境下GPS信号跟踪性能差的问题,利用卡尔曼滤波器残差设计了一种基于残差统计特性的坏值检测算法,对GPS提供的量测数据进行实时的坏值检测与隔离。导航试验车跑车试验对上述算法进行验证,结果证明该算法可实时有效检测出GPS数据中的坏值信息,隔离后可显著提高空中对准算法的精度,具有出色的容错能力和重要的工程应用价值。     

用组合气化炉发展现代煤化工的建议

当前发展煤化工碰到的第一个难题就是如何选择适宜、高效、经济实用的大型气化炉。由于煤质的特殊性,至今尚没有各方面都令人满意的煤气化技术。本文中提出采用气流床和固定床组合气化炉的方案:向气流床气化炉出口煤气喷入Lurgi炉出口含有焦油的粗煤气,以降低气流床气化炉的出口温度,并使Lurgi炉出口煤气中的焦油等有机物得以气化和裂解。     

捷联惯性组合在舰标定技术研究

文章研究了捷联惯性组合的在舰标定问题。对于陀螺仪提出以姿态误差角作为观测量,采用系统级标定法进行标定。在标定过程中将舰载主惯导给出的导航坐标系角速率ωnin引入到捷联惯性组合的姿态更新,实现了姿态误差与速度误差和位置误差的解耦,避免了由于所列状态量过多而造成的矩阵维数过大的问题。对于加速度计提出以舰载主惯导对比力矢量的测量值作为参考量,以捷联惯性组合对该矢量的测量误差作为观测量对其进行标定。计算机仿真结果表明,文中给出的方法可以有效地完成捷联惯性组合在舰标定,且标定精度较高,具有较强的实际意义。     

融合密度和精细分数的行人检测

目的 行人检测是指使用矩形框和置信度找出图像或者视频中的所有行人。传统的图像行人检测方法对于姿态各异或者相互遮挡的行人无能为力。深度神经网络（deep neural networks,DNN）在目标检测领域表现出色,然而依然难以解决行人检测中一些问题。本文提出一种融合密度和精细分数的行人检测方法DC-CSP（density map and classifier modules with center and scale prediction）。方法 首先,在CSP（center and scale prediction）网络的基础上添加密度图模块（density map module,DMM）和分类器模块（classifier module,CM）,得到DC-CSP网络;然后,针对置信度不精确问题,利用不同模块对分数预测结果的互补性质,设计阶段分数融合（stage score fusion,SSF）规则对检测分数进行更新,使得行人置信度上升、背景置信度下降;最后,基于NMS（non-maximum suppression）,利用估计的行人密度图,设计改进的自适应NMS（improved adaptive NMS,IAN）后处理方法,能够进一步改善检测结果,对相互遮挡行人提高交并比（intersection over union,IOU）阈值从而减少漏检,对单个行人降低IOU阈值从而减少错检。结果 在公开数据集Citypersons和Caltech上进行定量和定性分析。定量分析中,与其他方法相比,本文方法在Citypersons数据集的Reasonable、Heavy、Partial以及Bare子集上,对数平均漏检率分别下降了0.8%、1.3%、1.0%和0.8%,在Caltech数据集的Reasonable和All子集上分别下降了0.3%和0.7%;在定性分析中,可视化结果表明,本文方法在一定程度上解决了各种不同场景下存在的相互遮挡行人漏检、单个行人错检以及置信度不精确等一系列问题。此外,消融实验证明了所设计模块及其对应规则的有效性。结论 本文方法使用联合多个模块的卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）,针对密度特征、分类特征分别设计IAN方法和SSF规则,在一定程度上解决了相互遮挡行人漏检、单个行人错检以及置信度不精确的问题,在多个数据集上证明了方法的有效性和鲁棒性。     

煤气化配套空分设备流程的选择

结合煤气化工艺,详细分析了化肥工业、合成甲醇项目、多联产及合成油项目和IGCC发电项目等煤气化装置对空分设备的要求和流程选择,得出了各个项目适用的大型空分设备流程。     

基于宏块的具有时域和SNR精细可伸缩性的视频编码

提出了一个高效灵活的视频编码方法，称为基于宏块的具有时域和SNR精细可伸缩性的视频编码方法（简称为PFGST视频编码方法），将原有的基于帧的渐进精细可伸缩的视频编码技术扩展为基于宏块的编码技术，即增强层编码中运动补偿和重建时所用的参考信息是基于宏块选择的而不是基于帧、然后将时域可伸缩特性引入到基于宏块的渐进精细可伸缩的视频编码中，从而实现了PFGST编码方案，在时域可伸缩的增强层编码中，根据运动补偿中使用的参考宏块的不同，提出了时域可伸缩增强层宏块编码的两种方法，由于在时域可伸缩的增强层编码中使用高质量的参考宏块不会造成任何误差传播，因此通过选用最佳的参考宏块，PFGST方法的编码效率得到了显著的提高，实验结果显示，同MPEG－4标准中的FGST编码方法相比，基于宏块的PFGST视频编码技术的编码效率提高了2．8dB，并且同样具有FGST的所有特性，即可以根据不同的通道，客户和服务器的需求来分别支持精细的SNR可伸缩特性，时域可伸缩特性和SNR－时域混合可伸缩特性。     

中国古建筑艺术与传统文化元素在东北城市建筑设计中的表达

本次研究深入分析了中国建筑艺术与文化元素在东北城市建筑设计中的表达,对于传承中国的艺术及文化,具有着深远的意义。在历史长河的印记中,中国这一古老的国度,具有着独特的历史文化特色。通过在东北城市建筑设计中植入马元素、中国地域造型元素、中国图形元素等,在进一步体现东北城市建筑设计风格的同时,促进中国建筑设计艺术文化在国际舞台的魅力绽放。