提出了一种复杂产品三维模型轻量化服务构建方法。采用一种改进模型数据导出与空间索引生成方法,能够在模型轻量化过程中保留复杂产品模型装配树与标注信息;设计并实现了基于面片密度的自适应面片简化算法,能够在满足误差要求的条件下对几何模型面片进行自适应简化;并通过采用一种具有较高的压缩比和压缩效率的模型数据压缩算法,减小复杂产品模型的存储空间占用。设计并实现一种模型轻量化服务的B/S部署架构,能够借助高性能计算资源,提高多用户并发场景下复杂产品模型轻量化效率。

针对轮式移动机器人(Wheeled Mobile Robot-WMR)自身欠驱动的特点,并考虑到实际工作时的各种约束和限制,提出了一种基于模型预测控制(Model Predictive Control–MPC)的多约束轨迹规划方法。可以对车体自身的运动学约束、物理约束以及避障等约束进行集中有效的处理,可以生成符合车体自身模型特点并满足各种约束的可行轨迹,充分保证了轮式移动机器人自主行驶的可行性,安全性,高效性。仿真结果充分验证了该方法的有效性。

自动识别和描述图像的内容是人工智能中一个重要的研究方向,它涉及计算机视觉和自然语言处理技术。针对这一难题,提出了一种由深层神经网络模型生成自然语言句子来描述图像内容的方法。该方法提出的模型由卷积神经网络(ConvolutionNeuralNetwork,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)组成,其中,CNN用来提取输入图像的特征生成固定长度的特征向量,该特征向量初始化RNN来生成句子。在MSCOCO图像描述数据集上的实验结果表明了该模型所生成句子的语法准确性和语义准确性,且优于先前的基线模型。

为解决三维树木模型的检索具有正确率低、检索效率低、描述不匹配等问题,提出一种基于树型空间的三维树木模型匹配方法。该方法通过构建三维树木模型数据集的树型空间,辅以主轴匹配,轮廓匹配,枝干匹配等方式,经过树型空间中欧氏距离和测地线度量差异值,逐步匹配到相应的三维树木模型,该方法分别在通用模型数据集和自我设计的模型数据集进行了匹配性实现,结果表明可以较大幅度提升树木模型匹配的准确率,利于三维树木模型的大规模检索和重用。

在考虑电机总成振动基础上,建立了11自由度电动汽车平顺性时域分析模型,给出其路面模型及数值求解方法。针对某型电动乘用车,给出了脉冲和随机路面输入下典型动力学响应特点,分析了脉冲输入下不同悬置刚度和阻尼、电机总成质量对电机和整车振动的影响。结果表明:所建立模型不仅可分析整车平顺性,还能用于研究电机振动状态及其对整车平顺性的影响;电机总成参数对整车平顺性的影响较小,对电机振动影响明显,增大悬置刚度和阻尼、减轻电机质量有助于降低电机振动。

针对蛙人体力消耗快、灵活性差等问题,提出一种配备浮力调节装置的可穿戴式蛙人推进装置,并对其推进器位置进行优化。以人体结构作为刚体建立六自由度运动方程,进而对该装置的水动力性能进行分析;通过FLUENT仿真得到方程中的水动力参数;将推进器合理位置作为约束条件,以直线潜行和回转运动所受的合外力最小为优化目标建立优化模型,解得随速度变化的最优位置点集。优化结果表明:优化后的推进器位置能够有效减小潜水的垂向速度并保持稳定的潜水状态。

提出一套视点无关的Web3D协作式全局光照渲染系统,以解决Web3D动态光照实时渲染问题。整套系统由负责全局光照的云渲染器和负责直接光照的Web渲染器构成,并把用户行为作为计算全局光照范围和频率重要参考依据。云渲染器在光照贴图中渲染光照数据,流式化传输到Web渲染器;Web端在对场景进行直接光照渲染后,通过采样光照贴图信息以获得包含全局光照信息的强真实感场景渲染效果。经实验表明,本系统在云端和Web端均有优异的效率表现,并体现出渲染计算强度轻量化、渲染效果真实化。

针对电源车健康维护存在的问题,提出了一种基于长短时间记忆LSTM(LongShortTime Memory)网络与序贯概率比检验SPRT(SequentialProbabilityRatioTest)融合的电源车故障诊断方法。该方法基于LSTM网络建立电源车的多变量时间序列模型,并引入SPRT方法进行自适应多样本故障诊断。经在电源车仿真系统上进行对比实验,结果表明LSTM诊断模型有更强的学习和映射能力,LSTM-SPRT融合的故障诊断方法,显著提高了电源车故障诊断的准确率和可靠性。

为有效平衡混流装配的生产效率与能耗,提出多目标多载量小车物料搬运节能调度方法,将能耗目标约束引入传统多载小车物料搬运调度模型,建立最小化最大线边库存与总能耗的多目标混合整数规划模型。为获得问题模型的Pareto解,提出基于时间窗与支配规则的正向多目标动态规划算法:根据问题性质,定义了多载量小车节能调度问题新的状态表示方式以获得动态规划算法的无后效性,同时引入时间窗与支配规则以减少对非支配解的搜索,有效提高了计算效率,运行时间缩短8.10%以上,仿真结果验证了该方法的优越性和算法的可行性。

计算机仿真为复杂系统设计、建设和应用优化提供了必要的验证手段。随着复杂度的增加,为了快速应对仿真需求的变化,对仿真系统的可配置性提出了更高要求。分析了仿真模型的可配置性和耦合因素的不利影响,提出了一种高度可配置的模块化仿真系统设计模式,通过实现仿真模型的可配置性来间接构造一个开放、易扩展的仿真系统。结果表明:可以在牺牲掉部分实时性的情况下实现仿真系统的高度可配置性以及仿真模型的共享和快速重用。

提出一套视点无关的Web3D协作式全局光照渲染系统,以解决Web3D动态光照实时渲染问题。整套系统由负责全局光照的云渲染器和负责直接光照的Web渲染器构成,并把用户行为作为计算全局光照范围和频率重要参考依据。云渲染器在光照贴图中渲染光照数据,流式化传输到Web渲染器;Web端在对场景进行直接光照渲染后,通过采样光照贴图信息以获得包含全局光照信息的强真实感场景渲染效果。经实验表明,本系统在云端和Web端均有优异的效率表现,并体现出渲染计算强度轻量化、渲染效果真实化。

网络仿真是网络空间靶场的重要基础,面向仿真网络的数据采集与评估是关键环节。基于OpenStack复现形成的仿真网络,构建面向多样化仿真链路的分布式链路数据采集系统。研究面向宿主机内、间的虚拟链路和虚实互联等3类链路的协同采集技术、高效链路数据采集技术以及基于链路数据的效果评估技术。实验表明:所提方法在采集速率上相对于传统方法提升了88.48%,在CPU占用率上降低了45.29%;面向典型的LDDoS场景,可采集所需要的链路数据,并进行LDDoS的效果评估。

提出了基于多精英采样和差分搜索的分布估计算法EDA-M/D (Estimation distribution algorithm based on multiple elites sampling and individuals differential search)。EDA-M/D利用多精英个体独立采样生成子代来提升算法全局搜索能力,利用精英群体分布的σ2约束采样半径,实现种群从全局搜索逐步过度到局部搜索。当精英群体停滞时,劣势个体借助精英群体的?和种群历史最优解进行差分搜索,帮助种群跳出局部最优解。通过多精英采样与差分搜索的自适应协同实现种群宏观信息与个体微观信息的有机融合。实验结果表明EDA-M/D在稳定性和搜索能力方面均表现出明显的优势。

随着对社交媒体的研究深入,平台用户之间的社会关系网络为动态的时序网络逐步得到认同。为了对比并分析时序网络下舆情扩散的过程和结果,采用计算机仿真的分析方法,通过构建时序网络,并采用SIR模型作为舆情扩散的信息扩散模型。多智能体仿真结果表明,舆情扩散结果的不确定性一方面来自于时序网络的复杂网络结构和信息扩散模型,而另一方面则是源于将用户之间的社会关系网络看作是静态网络。通过参数分析确定了提高舆情扩散的思路和方向。

针对传统人工势场法的障碍物附近目标不可达、存在局部极小点和振荡的问题对势场函数进行分析和改进,以保证目标点为势场的全局最小点。在动态势场中,引入是否陷入局部极小点的判断机制,并结合一种"沿目标方向90°移动"的方法来跳出局部极小点,实现多无人机编队的路径规划、协同避障和防碰撞。利用回归搜索法来对路径进一步优化。MATLAB的仿真结果显示,该方法有效地弥补了传统人工势场法的不足,提高了人工势场法的实用性。

天然林空间结构包含林木的空间位置信息,影响着林木的生长、竞争、林分的稳定及森林的发展,其优化是个多目标规划问题。提出一种蜂群-粒子群(ABC-PSO)混合算法,该算法在初始粒子产生机制、随蜂数量及循环机制上对蜂群算法做了改进,并将其应用到天然林空间结构多目标优化中,最终建立能够兼顾林木分布格局、林木大小分割、林木竞争的优化模型。仿真实验表明,蜂群-粒子群算法提升了森林健康等级,解决了森林空间结构多目标优化问题。

为简化无人机操作,避免误操作,设计了一套基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)和循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)的无人机语音控制方案。该方案采用HMM识别无人机语音指令;同时采用RNN对多套无人机操作指令串进行训练,并对当前时刻指令进行预测,通过计算二者的相关性判断是否执行。仿真结果表明,该方案对HMM识别错误指令的辨别率达到61.90%,使整体错误率降至1.43%,表明该方案具有较为优异的性能。

探讨漂浮基双柔臂空间机器人存在关节力矩输出死区与外部干扰时的姿态角度运动跟踪及柔性抑振的控制问题。引入含有刚性运动与柔性模态的混合轨迹概念,提出基于运动、振动一体化的积分滑模神经网络自适应控制方案。此方案的优点是不但通过补偿项消除了死区斜率与边界参数不确定及最优逼近误差上确界未知的影响,确保了刚性运动的鲁棒性,而且能同时主动地抑制两臂杆的柔性振动,从而提高轨迹跟踪性能。仿真算例结果表明方案能有效地实现运动、振动一体化控制。

游戏作弊对网络游戏危害很大,目前反作弊技术的瓶颈是效率低并且过多依赖于签名匹配。提出一种高效且不依赖于签名匹配的游戏作弊检测系统,用工作流网对作弊行为建模,通过流程树对作弊行为模型进行融合,在不影响检测结果的前提下节省存储空间。用热门网游的作弊软件对系统进行实验,存储空间降低率达到约60%,证明了该系统框架是可行、有效的。

借助虚拟样机技术,对柔性导轨自动制孔系统进行三维造型设计,将模型导入ADAMS(AutomaticDynamicAnalysisofMechanicalSystems)软件对其虚拟样机进行运动学和动力学仿真分析,评价其系统设计的合理性和可行性。通过对比分析,给出了制孔系统合理的驱动速度、加速度等运动参数。根据制孔系统动力学特性分析,发现该系统存在非对称驱动的问题并提出了相应的改进方案,为柔性导轨自动制孔系统的结构和运动方案优化、缩短产品开发周期以及降低开发费用提供参考,为飞机装配高效精密自动制孔奠定基础。