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关键词： 无人驾驶方程式赛车   惯性测量单元   全球导航卫星系统   融合定位算法  

摘要： 针对全球定位系统因传感器零偏和白噪声误差而影响无人驾驶赛车定位精度的问题，设计了一种融合激光雷达、惯性测量单元与全球导航卫星系统（GPS）数据的滑动窗口优化定位算法。通过对比三种常用的点云配准算法，选用正态分布变换算法来设计激光里程计与回环检测；先后设计了激光里程计因子、惯性测量单元预积分因子、GPS及回环检测因子加入到因子图，来增强定位的准确性；利用滑动窗口优化的方式实时输出高精度定位结果。多次实车实验结果表明：相比传统定位方案，本文的融合定位算法误差可降至0.077m，提高了赛车的感知预判能力和路径规划效率。

关键词： 站场   综合总图   多专业   融合设计   数据模型   软件实现   工作流程  

摘要： 为避免铁路站场设计过程中因设施设备密集、专业多且各自独立设计引发的设备冲突、接口差错问题，将质量风险控制在设计源头，拟研究基于站场综合总图的多专业融合设计相关技术。研究围绕站场综合总图所需的数据模型、软件实现相关的技术方法以及软件应用于设计的工作流程三方面开展。研究采用逐级分解的方法，将复杂的站场股道分解为直线股道、曲线股道、道岔、车挡，再进一步分解为直线、曲线实体，形成集平纵三维数据和设计时态数据为一体的四维站场平纵拓扑模型；对种类繁多、属性复杂的站内设备的数字化表达需求进行梳理和提炼，归纳出按点线面分类、由专业归属、几何数据、工程属性等构成的设备通用数据模型。研究提出采用成熟数据库技术、数据协同技术、基于CAD图形平台的二次开发技术，以及真实尺寸绘图技术，研发可集成展现多专业设计成果的站场综合总图软件。研究提出基于站场综合总图开展多专业融合设计的工作流程，包括各专业在综合总图中加载并显示外专业设计成果、开展或调整本专业设备设计、为其他专业提供设计数据等内容。研究提出的数字模型、软件实现方法和工作流程等技术方法基本可以满足站场工程多专业融合设计要求，相关技术方法已应用于站场设计软件之综合总图功能模块的研发工作中。

关键词： 改进飞蛾扑火算法   大数据整合   时间序列   分时分段   数据挖掘   关联度  

摘要： 采用传统飞蛾扑火算法进行大数据整合处理时，存在局部最优和收敛问题，使得数据整合结果冗余度较高。因此，提出了一种基于改进飞蛾扑火算法的大数据分时分段整合模型。将待整合大数据转换为时间序列，采用极值分段特征表示方法划分时间序列，得到分时分段数据子集。针对每个时段的大数据进行挖掘，获取数据特征，并结合D-S证据理论，计算不同数据间关联度。应用改进飞蛾扑火算法构建大数据分时分段整合模型，以最小数据关联系数为目标，得出最优大数据整合方案。实验结果表明：所提模型应用后，分时分段整合数据的冗余度保持在1%以下，达到了理想整合效果。

关键词： 无人书店   设施布局与规划   改进遗传算法  

摘要： 为减少不必要的图书搬运和读者等待时间，本文以无人书店为研究对象，设定作业区中心点坐标为决策变量，在作业单元安全距离、作业区面积与整体面积关系、出入闸机通道限制等约束条件下，构建以图书搬运时间最短和作业区综合关系最大为目标的无人书店设施布局优化模型，以SLP法所得布局方案作为遗传算法初始解，在其交叉变异阶段引入模拟退火算法Metropolis接受准则，以此提出一种改进遗传算法进行求解。后以A无人书店为例，对比遗传算法、SLP+遗传方法、遗传模拟退火算法、改进遗传算法四种方法所得布局方案的图书搬运时间最优值、作业区综合关系值及目标函数最优值，结果表明改进遗传算法效果最优，所求得设施布局方案更为科学合理，有效节省读者订单完成时间，提升顾客购书阅读体验。

关键词： 图神经网络   图对比学习   同质性假设  

摘要： 图神经网络（GNN）作为处理图数据的有效工具，在学术领域广受关注。特别是图对比学习，其无需利用标签信息便可以有效捕捉拓扑结构与节点属性信息的特点引起了研究者的广泛关注。然则，当前普遍采用的图对比学习技术通常未能充分考虑属性空间中节点间的相似性，均默认所研究的图满足同质性假设。在现实应用中，同质性假设并非总是成立，且拓扑结构中的噪声显著影响模型性能；同时，拓扑和属性信息往往互为补充。为了更有效地利用图的拓扑和属性信息，并设计出更鲁棒的算法，本文提出了一种新型的图对比学习策略，称为“属性增强拓扑算法”（Attribute Augmented Topology， AAT）。该方法无需利用标签信息，通过在属性子空间中构建多个属性视图，并与原网络视图进行对比，便可以更好地整合拓扑与属性信息，并对模型的鲁棒性有显著提升。应用于真实数据集Cornell的实验表明，AAT算法在节点分类任务上比传统方法提高了超过4%的准确率。

关键词： 桩板墙   参数优化   敏感性分析   函数变量分离   移动最小二乘法   安全指标  

摘要： 桩板墙参数优化设计需要利用岩土有限元检算程序，确保设计参数满足受力与变形等工程安全指标的限制条件，并实现造价最优目标，属于多参数、多约束、非线性优化问题。针对桩板墙岩土有限元检算程序计算过程复杂、难以通过解析方法快速获取造价函数求解的问题，提出一种函数变量分离联合移动最小二乘拟合的参数优化算法。首先，对设计参数进行造价敏感性分析，得到造价函数中桩长变量分离的降维解析表达式；其次，对降维表达式的系数函数进行移动最小二乘拟合，得到系数函数值并选取系数较优对应的桩厚与桩间距参数组合；最后，利用岩土有限元检算程序遍历较优参数组合及已分离的桩长参数，比选得到满足安全指标条件下的造价最优的桩长、桩厚、桩间距参数。以实际工程案例对算法进行验证，结果表明，本文算法与遍历参数法得到的最优造价相同，但所使用的数据量是遍历法数据量的17%；同时，该算法相较遗传算法收敛性更为稳定，且运行时间从7.33s降到0.17s，优化效果更佳，且大幅缩短了搜索时间。

关键词： 上承式拱桥   架梁顺序优化   模拟退火算法   Matlab   ANSYS  

摘要： 为避免盲目依靠工程经验选取上承式拱桥的主梁架设顺序,导致主拱圈截面在主梁架设过程中出现拉应力或压应力储备不足,使主拱圈受力不利甚至开裂的情况发生,提出了一种基于模拟退火算法并利用Matlab-Ansys交互的架梁顺序优化方法,该方法以主拱圈截面不出现拉应力为约束条件,以降低主拱圈截面最大应力和绝对最大偏心距为优化目标。结果表明,基于模拟退火算法优化求解的架梁顺序,主拱圈最大应力的平均降幅为35.99%,最大偏心距的平均降幅为45.33%,提高了架梁施工过程中主拱圈的稳定性和安全性,具有一定的工程价值。

关键词： 图像分割   上下文特征   多级特征   条形注意力  

摘要： 针对语义分割任务中，大多数方法未充分利用不同层次的特征就直接进行上采样，导致无法清晰地表示目标的细节。为此，提出了一种融合多级特征的道路场景分割算法。以深度残差网络为主干网络，输出的分辨率仅为输入的1/8，减少下采样深度，保留更多的细节特征。再用空洞卷积来增大感受野，捕获更广泛的上下文特征。然后空洞空间金字塔池化用于提取多尺度特征，输出经过多级特征融合操作，以增加细节特征的表达能力和精细化边界特征。最后，通过改进的条形注意力模块更好地捕捉目标对象的边界和细节特征，从而减少分割结果中的错误和模糊部分。实验结果表明，该算法在CityScapes验证集上表现出不错的分割性能，平均交并比达到了75.60%。

关键词： 六轴机械臂   RRT算法   目标概率偏置RRT   RRT*算法   三维避障路径规划  

摘要： 针对RRT算法应用在六轴机械臂上进行三维避障路径规划时，存在搜索空间过大、计算时间过长等规划效率问题，提出了一种改进算法。首先使用自适应步长策略，确定给定地图环境下适合的全局初始步长，使用目标偏置策略来使得采样点有一定几率设置为目标点，减少采样点随机性；然后融入目标引力概念提高算法的目标导向性，使引力系数可自适应调节，结合近障碍物的动态步长策略，提高算法在复杂环境中的探索能力和整体效率；最后，使用剪枝优化策略对初始路径进行冗余点去除，并采用三次B样条曲线来对剪枝优化后路径进行平滑处理。通过仿真实验，本文改进的算法与RRT算法、目标概率偏置RRT、RRT*算法、双采样点引力RRT算法进行了比较，改进算法在规划时间、路径长度和路径节点数量方面均占优势，有效提升了机械臂避障路径规划的效率和质量。

关键词： 重介悬浮液   传递函数   前馈补偿   解耦控制   预测控制  

摘要： 在重介洗煤中，洗煤效果显著受到重介悬浮液的密度和液位控制精度的影响，但目前的洗煤作业往往仅针对重介悬浮液密度进行调整。因此，针对液位持续变化导致无法稳定控制重介悬浮液密度的问题，展开了针对重介悬浮液密度与液位协同控制研究。首先，借助漳村洗煤厂的现有工艺设计，通过参数辨识和机理分析，构建涉及加水、加介和分流作用的密度与液位传递函数模型，并推出了其矩阵表达方式。其次，对所构建的模型应用了前馈补偿、解耦控制和基于状态空间的预测控制策略，以有效调节密度和液位。最终，通过综合分析和比较仿真结果，预测控制策略在调整时间、超调量和鲁棒性方面表现出优越的性能，有效控制了重介悬浮液的密度和液位。