6

北京理工大學(xué)機(jī)械與車輛學(xué)院熊瑞等，鋰離子電池電化學(xué)反應(yīng)和產(chǎn)熱過(guò)程復(fù)雜，影響因素繁多，其精確的數(shù)學(xué)建模和內(nèi)部狀態(tài)可視化是動(dòng)力電池系統(tǒng)管理的基礎(chǔ)?？紤]電池外形特點(diǎn)和微觀幾何結(jié)構(gòu)，建立了動(dòng)力電池電化學(xué)和熱特性的耦合機(jī)理模型；分析模型參數(shù)體系，提出了拆解測(cè)量和測(cè)試數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)辨識(shí)相結(jié)合的耦合機(jī)理模型參數(shù)獲取方法；建立鋰離子電池電化學(xué)反應(yīng)過(guò)程的數(shù)值解析方程，應(yīng)用顆粒內(nèi)部鋰離子擴(kuò)散機(jī)理實(shí)現(xiàn)了固相鋰離子濃度可視化，解釋了溫度和倍率對(duì)容量的耦合影響。完善擴(kuò)展了動(dòng)力電池系統(tǒng)的測(cè)試平臺(tái)，開(kāi)展了模型驗(yàn)證和評(píng)價(jià)試驗(yàn)，結(jié)果表明，端電壓預(yù)測(cè)誤差低于50 mV，溫度估計(jì)誤差低于2 ℃。

5

上海交通大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院曾治霖等認(rèn)為，針對(duì)某企業(yè)發(fā)動(dòng)機(jī)缸體表面缺陷檢測(cè)的工業(yè)視覺(jué)應(yīng)用中，由于缺陷樣本數(shù)據(jù)集較少導(dǎo)致的識(shí)別準(zhǔn)確率低，檢測(cè)速度慢的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一套基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器視覺(jué)表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)。采用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)pix2pix模型增強(qiáng)缺陷圖片數(shù)據(jù)集，結(jié)合灰度增強(qiáng)、帶通濾波等傳統(tǒng)圖像預(yù)處理方法突出表面缺陷特征，利用YOLOv5深度學(xué)習(xí)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行缺陷識(shí)別算法開(kāi)發(fā)，并根據(jù)上述框架搭建了缸體表面缺陷檢測(cè)軟硬件系統(tǒng)。將所搭建的檢測(cè)系統(tǒng)在企業(yè)生產(chǎn)線進(jìn)行應(yīng)用驗(yàn)證，結(jié)果顯示，缺陷總體識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)98.4%，單張圖片識(shí)別耗時(shí)小于0.5 s。所提方法解決了原有小樣本數(shù)據(jù)集難以支撐深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的難題，提高了缸體表面缺陷的識(shí)別精度和識(shí)別效率，在工業(yè)檢測(cè)的應(yīng)用中具有巨大的潛力。

4

武漢理工大學(xué)交通與物流工程學(xué)院高林等，認(rèn)為準(zhǔn)確估計(jì)車輛質(zhì)量和道路坡度，是實(shí)現(xiàn)車輛控制和節(jié)能的關(guān)鍵。針對(duì)現(xiàn)有道路坡度估計(jì)研究大多焦距縱向坡度，對(duì)于縱向道路坡度和連續(xù)轉(zhuǎn)彎上下坡相耦合場(chǎng)景下的坡度估計(jì)研究較為缺乏。為此，首先針對(duì)貨運(yùn)車輛加速過(guò)程中的質(zhì)量估計(jì)穩(wěn)定性問(wèn)題，探究了不同加速類型對(duì)質(zhì)量估計(jì)的影響，提出了M估計(jì)和基于遺忘因子的遞歸最小二乘法(Forgetting factor recursive least square, FFRLS)聯(lián)合估計(jì)方法，實(shí)現(xiàn)了貨運(yùn)車輛質(zhì)量的魯棒估計(jì)。進(jìn)而，基于質(zhì)量估計(jì)結(jié)果對(duì)復(fù)雜工況道路坡度估計(jì)問(wèn)題進(jìn)行分析，考慮連續(xù)轉(zhuǎn)彎上下坡、縱向上下坡等耦合復(fù)雜工況，提出了一種自適應(yīng)多模型融合框架，通過(guò)設(shè)計(jì)基于貨車縱向動(dòng)力學(xué)模型的最小模型誤差(Minimum model error, MME)準(zhǔn)則來(lái)構(gòu)建貨車誤差補(bǔ)償模型，解決連續(xù)轉(zhuǎn)彎上下坡工況下貨運(yùn)車輛橫向輪胎力和大縱向坡度下模型誤差問(wèn)題。通過(guò)提出基于卡方分布多分位點(diǎn)數(shù)據(jù)分類檢測(cè)的魯棒容積卡爾曼濾波(Robust cubature Kalman filter, RCKF)估計(jì)方法，解決道路坡度估計(jì)過(guò)程傳感器異常誤差干擾問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)道路坡度估計(jì)算法的魯棒性。結(jié)果表明，所提方法具有辨識(shí)精度高且魯棒性好，可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜工況下的車輛質(zhì)量和道路坡度魯棒估計(jì)。

探花

南京理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院梁相龍等認(rèn)為，鑒于運(yùn)動(dòng)學(xué)標(biāo)定能夠有效地提高機(jī)械臂的定位精度且逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解是控制機(jī)械臂正確運(yùn)動(dòng)的關(guān)鍵。以六自由度液壓機(jī)械臂為研究對(duì)象，采用M-DH方法和幾何映射方法分別實(shí)現(xiàn)了液壓機(jī)械臂Ⅰ型運(yùn)動(dòng)學(xué)和Ⅱ型運(yùn)動(dòng)學(xué)誤差建模，然后基于列文伯格-馬夸爾特(Levenberg-Marquardt, L-M)算法辨識(shí)誤差參數(shù)。另外考慮到機(jī)械臂存在幾何參數(shù)誤差，無(wú)法應(yīng)用反變換法求解機(jī)械臂的逆運(yùn)動(dòng)學(xué)，為此提出一種結(jié)合解析解法和偏微分理論的逆解計(jì)算方法。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)過(guò)L-M算法標(biāo)定后，液壓機(jī)械臂的末端位置誤差從3.032 9 mm下降到0.007 0 mm，效果提升99.77%，液壓缸1的位置誤差從1.276 2 mm下降到0.000 3 mm，效果提升99.98%，液壓缸2的位置誤差從1.167 0 mm下降到0.001 2 mm，效果提升99.90%，證明了標(biāo)定算法的有效性。此外仿真結(jié)果還表明所提出的逆解計(jì)算方法可有效地獲得機(jī)械臂逆解。

榜眼

西南大學(xué)工程技術(shù)學(xué)院申志康等，認(rèn)為航空航天、兵器等重大裝備大型關(guān)鍵結(jié)構(gòu)整體化設(shè)計(jì)和一體化制造已成為輕量化和服役性能的重要保障。增材制造作為實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新結(jié)構(gòu)的變革技術(shù)被廣泛關(guān)注和應(yīng)用，但高強(qiáng)鋁合金、鎂合金等輕質(zhì)高強(qiáng)金屬增材制造仍面臨諸多挑戰(zhàn)。攪拌摩擦以強(qiáng)塑性非熔化方式為此類合金高質(zhì)量增材制造提供了新的思路和方法，并基于此形成了固相增材制造技術(shù)與裝備。攪拌摩擦增材制造技術(shù)的突出優(yōu)勢(shì)迅速引發(fā)了全球范圍的廣泛關(guān)注和研究，但當(dāng)前該技術(shù)的基礎(chǔ)理論和沉積材料組織性能等尚待進(jìn)一步厘清。系統(tǒng)梳理了攪拌摩擦增材制造領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展，全面評(píng)述了國(guó)內(nèi)外在攪拌摩擦增材制造產(chǎn)熱機(jī)制、材料流動(dòng)行為、打印工具設(shè)計(jì)、工藝參數(shù)和組織性能等方面的研究成果及裝備開(kāi)發(fā)和工程應(yīng)用現(xiàn)狀。最后，展望了攪拌摩擦增材制造技術(shù)的未來(lái)機(jī)遇和發(fā)展趨勢(shì)。

狀元

北京理工大學(xué)坦克傳動(dòng)國(guó)防科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室魏超等，為提高無(wú)人車障礙物檢測(cè)跟蹤的精度和穩(wěn)定性，首先針對(duì)YOLO v5(You only look once version 5，YOLO v5)網(wǎng)絡(luò)存在的語(yǔ)義信息和候選框信息丟失的問(wèn)題，引入深度可分離空洞空間金字塔結(jié)構(gòu)與目標(biāo)框加權(quán)融合算法完成對(duì)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化；其次針對(duì)單階段障礙物點(diǎn)云聚類精度低的問(wèn)題，設(shè)計(jì)一種考慮點(diǎn)云距離與外輪廓連續(xù)性的兩階段障礙物點(diǎn)云聚類方法并完成三維包圍盒的建立；最后將注意力機(jī)制引入MobileNet使網(wǎng)絡(luò)更加聚焦于目標(biāo)對(duì)象特有的視覺(jué)特征，并綜合利用視覺(jué)特征和三維點(diǎn)云信息共同構(gòu)建關(guān)聯(lián)性度量指標(biāo)，提高匹配精度。利用KITTI數(shù)據(jù)集對(duì)構(gòu)建的障礙物目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤與測(cè)速算法進(jìn)行仿真測(cè)試，并搭建實(shí)車平臺(tái)進(jìn)行真實(shí)環(huán)境試驗(yàn)，驗(yàn)證所提算法的有效性和真實(shí)環(huán)境可遷移性。

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責(zé)任編輯：杜蔚杰

責(zé)任校對(duì)：張 強(qiáng)

審 核： 張 彤

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