模块化月球表层采样力学模型

因不受作业空间的限制，月球表层采样机具设计形式多样，为建模分析带来较大难度。为避免不同结构机具分析时重复建模，建立了一种模块化的月球表层采样力学模型。该模型将复杂的采样机具拆分成若干个基本面单元，基于朗肯土压力理论、最大抗剪强度理论和地基极限承载力理论对面单元在采样过程中的受力进行分析，组合各个面单元所受到的力获得复杂机具的力学模型。基于不同机具形式与贯入角度的模拟月壤贯入试验，对理论模型进行了试验验证，通过引入月壤密度沿深度的影响修正公式，将理论模型的误差率降低至8.2%。结果证明该力学模型和模块化理论可行，为后期月球表层采样机具的设计研发提供了参考。     

基于随机遮挡和多粒度特征融合的行人重识别

针对行人重识别中存在遮挡及行人判别特征层次单调的问题，在IBN-Net50-a网络的基础上，提出了一种结合随机遮挡和多粒度特征融合的网络模型。通过对输入图像进行随机遮挡处理，模拟行人被遮挡的真实情景，以增强应对遮挡的鲁棒性；将网络分为全局分支、局部粗粒度互融分支和局部细粒度互融分支，提取全局显著性特征，同时补充局部多粒度深层特征，丰富行人判别特征的层次性；进一步挖掘局部多粒度特征间的相关性进行深度融合；联合标签平滑交叉熵损失和三元组损失训练网络。在3个标准公共数据集和1个遮挡数据集上，将所提方法与先进的行人重识别方法进行比较，实验结果表明：在Market1501、DukeMTMC-reID、CUHK03标准公共数据集上，所提方法的Rank-1分别达到了95.2%、89.2%、80.1%，在遮挡数据集Occluded-Duke上，所提方法的Rank-1和mAP分别达到了60.6%和51.6%，均优于对比方法，证实了方法的有效性。     

基于分段互质采样的谐波和间谐波频率估计方法（英文）

电力系统中电力电子产生的谐波数量不断增加，谐波问题是一个重要的问题。本文提出了一种改进的互质采样（Coprime sampling, CS）方案，用于谐波和间谐波频率估计。所提方案使用稀疏采样来降低采样率，并将其与现代频谱估计算法相结合。特别是，使用分段互质采样（Segmented coprime sampling, SCS）方法，然后使用求根多重信号分类（Root-multiple signal classification, root-MUSIC）算法代替常用的MUSIC算法可以减少计算工作量并获得准确的频率估计。仿真结果表明，该方法在估计精度上优于传统的均匀采样（Uniform sampling,US）方法。     

基于通道注意力机制的行人重识别方法

针对行人特征表达不充分的问题，提出了一种基于通道注意力机制的行人重识别方法。将通道注意力机制SE模块嵌入到骨干网络ResNet50中，对关键特征信息进行加权强化；采用动态激活函数，根据输入特征动态调整ReLU的参数，增强网络模型的非线性表达能力；将梯度中心化算法引入Adam优化器，提升网络模型的训练速度和泛化能力。在Market1501、DukeMTMC-ReID和CUHK03主流数据集上对改进后的模型进行测试评价，Rank-1分别提升2.17%、2.38%和3.50%，mAP分别提升3.07%、3.39%和4.14%。结果表明:改进后的模型能够提取更强鲁棒性的行人表达特征，达到更高的识别精度。      

基于朝向约束和重识别特征的目标轨迹关联方法

基于检测关联和深度学习的目标轨迹关联方法是计算机视觉领域的研究热点之一，但现有方法设计中缺乏有效的时空约束，且目标表观特征泛化能力不足，在目标朝向差异明显的情况下会发生识别错误，在目标轨迹关联时会导致频繁的ID切换和错误关联。针对该问题，提出了一种基于朝向约束和重识别特征的目标轨迹关联方法。将行人朝向判别引入行人重识别中，提出了一种具有朝向约束力的行人重识别网络模型，提升了目标特征的表示能力。结合目标朝向、卡尔曼滤波得到的位置信息、重叠面积等时空特征，提出一种基于朝向约束的分层轨迹关联模型，得到单相机内的目标轨迹。在跨相机场景中，通过引入一种简单有效的双向竞争匹配机制，实现了目标轨迹的有效关联。实验结果表明: 所提方法在MOT数据集上度量指标优于多种方法，能够减少频繁的ID交换，有效解决了相似目标相向而行时的错误关联；帧率达到19.6帧/s，能够满足近实时场景下的使用要求。      

EPDM材料热解后准静态压缩力学性能

为研究三元乙丙(EPDM)包覆层材料热解过程及其热解后的力学行为,采用热重分析(TGA)对EPDM的热稳定性进行分析,基于其TGA曲线与热降解温度,通过电阻炉设定不同的温度进行热解实验,然后利用万能实验机完成准静态单轴压缩实验.结果表明:EPDM材料的抗压性能随着热解温度的升高呈先减小再升高而后降低的趋势,可大体分为3个阶段.通过分阶段建立模型来更好地描述材料不同热解程度下的力学行为,采用2阶Polynomial超弹模型与温度相关项相结合等方式预测不同温度热解后EPDM材料的力学响应,对比实验结果发现模型拟合精度良好.      

基于多维数值积分的高阶确定采样型滤波方法

基于多维数值积分讨论了确定采样型滤波器,这一类滤波器的不同之处体现在对滤波器中均值和方差的计算,这一问题与数值积分密切相关.针对以往确定采样型滤波器在提高滤波精度的同时会增加计算量,通过分析高斯权值积分,采用完全对称积分公式,计算积分节点、节点个数及权重,相比高斯厄米特滤波减少了计算量,同时滤波精度可达到五阶以上.选取典型算例对新的滤波方法仿真分析,验证了该滤波方法的可行性和有效性.     

含区间分布参数的尾喷管调节机构可靠性分析

为提高尾喷管调节机构的可靠性分析效率，提出一种结合拒绝采样和主动学习Kriging代理模型的分析方法。在ADAMS中建立了某发动机尾喷管调节机构虚拟样机仿真模型，通过运动学分析对所建模型进行验证；考虑其输入变量含区间分布参数的情形，建立基于调节机构定位精度的极限状态函数；引入主动学习Kriging代理模型，在分布参数随机变化的情况下，通过拒绝采样方法来捕捉样本空间的变化，从而构建适用于整个样本空间内的Kriging代理模型。通过数值算例验证所提方法的可行性，并采用所提方法对调节机构失效概率的上下限进行了计算分析，为提高区间分布参数下的可靠性分析效率提供了一种新的思路。     

利用TERCOM与ICCP进行联合重力匹配导航

重力匹配导航算法对提高匹配效率和精度具有重要意义,是水下匹配导航技术的热点问题。对已有的重力辅助惯性匹配导航算法开展了研究,在此基础上提出了一种新的基于ICCP与TERCOM相结合的重力匹配导航算法。该算法在已有改进算法的基础上,对惯性导航提供的采样间隔航距以及ICCP匹配航距,和改进TERCOM匹配航距进行了联合对比分析。通过设置限差,搜索出TERCOM匹配误差较大点,并用ICCP对应匹配点进行替换,反复搜索和替换,最终生成由两种算法结合的新匹配轨迹。在TERCOM匹配初始误差较小的情况下,该方法对TERCOM算法匹配精度的提升依赖于ICCP匹配结果。仿真结果表明:对于TERCOM出现明显误匹配且ICCP匹配结果较好时,该算法可大大提高重力匹配精度,距离误差由2000m降至870m,X轴方向由TERCOM匹配平均误差的1370m降至530m,Y轴方向由TERCOM匹配平均误差的1900m降至640m,从而更好地满足了水下导航的需求。     

机器人运动规划方法综述

随着应用场景的日益复杂，机器人对旨在生成无碰撞路径（轨迹）的自主运动规划技术的需求也变得更加迫切。虽然目前已产生了大量适应于不同场景的规划算法，但如何妥善地对现有成果进行归类，并分析不同方法间的优劣异同仍是需要深入思考的问题。以此为切入点，首先，阐释运动规划的基本内涵及经典算法的关键步骤；其次，针对实时性与解路径（轨迹）品质间的矛盾，以是否考虑微分约束为标准，有层次地总结了现有的算法加速策略；最后，面向不确定性（即传感器不确定性、未来状态不确定性和环境不确定性）下的规划和智能规划提出的新需求，对运动规划领域的最新成果和发展方向进行了评述，以期为后续研究提供有益的参考。