智能加载激光洛氏硬度标准装置C标尺力值加载系统的控制

介绍了智能加载激光洛氏硬度标准装置C标尺力值加载控制系统,控制部分利用电机控制砝码的运动,利用旋转电磁铁实现砝码的自动变换,利用激光干涉仪实现压痕深度和主轴运行速度的自动测量,实现了压痕深度和力值变化的全程监测以及洛氏硬度试验的自动化。试验结果符合国际洛氏硬度新定义标准草案的要求。     

基于DDPG算法的无人机集群追击任务

无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点，随着无人机自主智能的不断提高，无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务，构建了典型的任务场景，基于深度确定性策略梯度网络（DDPG）算法，设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题，通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了DDPG算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡，提高了算法的训练效率。仿真结果表明，训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务，任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值，人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。     

基于软件定义的航天器分布式电源系统设计

针对电源系统架构灵活性的需求,提出了一种基于软件定义智能功率单元的可重构航天器分布式电源系统设计。给出了系统的分布式架构,采用了一种可软件定义的标准功率单元实现所有发电单元、储能单元的分布式接入。智能功率单元可以通过星载计算机软件定义工作模式,满足不同单元的接入需求。通过搭建分布式电源系统仿真模型,对不同故障情况进行了验证,结果表明:分布式电源系统的可重构控制策略,实现了电源系统高可靠运行。最后,对提出电源系统设计的优势进行了总结。     

月球表层采样样品智能确认方法

表层采样是月球采样探测的重要方式，样品智能确认有助于提升工作效率与复杂问题处理能力。结合月球表层采样铲挖工作过程，分析了铲挖过程中臂载相机图像的特点，模仿有人参与识别过程，提出了层次解耦的月球样品智能识别流程，利用深度学习方法构建了一类深度卷积识别网络，完整地描述了图像、特征、标记在网络中的正反传递关系，并在月球表层采样地面试验中进行了验证，结果表明该方法对不同光照、不同背景、不同过程、不同形态的样品，具有较好的泛化识别能力，误识别率优于8.1%，平均单幅识别时间约0.7 s。     

基于NB-IoT技术和GA-BP神经网络的车位预测系统

围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测模型,推测出未来短时内车位变化趋势。为了提高车位预测的精度,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagtion,BP)神经网络建立GA-BP神经网络车位预测模型。以某地下停车场历史数据为例进行仿真实验,研究结果表明:车位预测模型预测值与实际值相近且趋势保持一致,能够有效准确的预测车位状态变化,具有较高的精度。     

基于ANFIS的智能导航自适应滤波算法研究

智能导弹等智能化飞行器在快速跨域、高速机动飞行时,由于传感器切换、外形改变等因素,会对组合导航信息融合系统引入随机非Gauss噪声等影响,离线优化的参数往往不能满足滤波器精度的需求。自适应网络模糊推理系统ANFIS是一种将人工神经网络和模糊推理技术相结合而成,符合人类认知特点的决策方法,它可以对导航数据进行学习,实现智能决策、实时修改滤波器内部参数,对滤波器进行优化。仿真结果表明,基于ANFIS优化的智能导航自适应滤波算法可以有效减少噪声和干扰带来的影响,提高导航精度。     

智能穿戴设备对城市居民健康生活的影响研究

在物联网技术背景下,智能手环为代表的智能穿戴设备自推出之日起便受到人们的追捧,并对人们的健康生活产生了一系列影响。本文围绕智能穿戴设备对居民健康生活的影响进行研究分析:从微观角度,研究分析智能穿戴设备对人们健康生活的影响;从宏观角度,分析智能穿戴设备在社区医疗、智能交通、智能家居等领域的社会效应。