摘要:骨是世界上第二大需要移植的组织,每年至少有400万次手术使用骨移植物和骨代替材料。传统的治疗方法的局限性影响了当前的治疗选择,并且由于创伤、癌症、感染和关节炎引起的骨缺损现象不断增加,在临床治疗中对骨移植物的需求也持续上升。自体移植物和异体移植物是临床治疗骨缺损的常用方法,而慢性炎症、疾病传播和免疫排斥反应的发生阻碍了其发展。此外,金属材料支架也是最常用的植入物,然而同样存在着诸如应力屏蔽、感染和炎症等问题导致研究工作者期待新材料支架来代替它。因此,开发具有生物活性且能自适应展开填充的三维支架以促进骨骼再生已成为骨组织工程的重点关注领域。近年来,包括4D打印形状记忆材料的制造方法已被用于创造替代传统骨移植的新方法。本文主要综述了传统聚合物材料和新型形状记忆聚合物材料的种类、支架的主要制造方法、机械性能、生物相容性以及在骨组织工程领域中的最新用途,并总结了骨组织工程中4D打印技术的重要性、当前面临的挑战和未来的发展方向。

摘要:钛合金因其优异的综合性能,如比强度高、耐热性强、耐腐蚀性能优异、低温性能好等特点,而被应用在航天、航空、航海等诸多领域,然而钛合金的高成本严重制约了其大规模的使用。本文以综合性能最好、使用最广泛的Ti-6Al-4V合金为基础,在使用廉价合金元素代替昂贵合金元素的思路下,设计了几组V、Fe元素含量不同的Ti-Al-V-Fe合金。借助稳定系数K_β,分析钛合金中β相的稳定程度和β稳定元素的作用,通过理论推导的方法建立了合金淬火态和退火态的β元素临界晶胞系数的计算模型,并在此基础上确立了α相与β相的体积分数的计算方法,从而实现了对Ti-Al-V-Fe合金中相体积分数的理论计算。本文以Ti-6Al-3V-1Fe合金为例,首先对合金内α相与β相的体积分数分别做了理论计算,继而利用真空非自耗电弧熔炼炉制备了Ti-6Al-3V-1Fe合金的铸锭,取样并进行热处理,最终利用X射线衍射法测定了Ti-6Al-3V-1Fe合金淬火态和退火态α相与β相的实际体积分数。对比发现,实验测定的结果与理论计算的结果较为吻合,说明建立的模型用于预测α相与β相两相的体积分数是切实可行的。

摘要:网络架构是影响卷积神经网络性能的重要因素,由于传统的人工设计方法效率较低,通过算法自动设计网络架构的方法受到了越来越多的关注。可微分网络架构搜索（DARTS）方法,能高效地自动设计网络架构,但其超网络的构建和架构派生策略也存在不足之处。针对其不足之处,本文提出了改进算法。首先,通过量化分析该算法搜索过程中跳连（skip）操作数量的变化,发现共享架构参数的设置导致DARTS算法的超网络存在耦合问题；其次,针对超网络的耦合问题,设计了元胞（cell）分级的超网络,以避免不同层级间cell的相互影响；然后,针对超网络与派生架构在性能表现上存在“鸿沟”的问题,引入架构熵作为目标函数的损失项,以启发超网络的训练。最后,在CIFAR-10数据集上进行架构搜索实验,并分别在CIFAR-10和ImageNet上进行了架构评测实验。在CIFAR-10上的实验结果表明,本文提出的算法解除了不同层级cell间的耦合,提升了自动设计的架构性能,取得了仅2.69%的分类错误率；该架构在ImageNet上的分类错误率为25.9%,实验结果表明搜得的架构具有良好的迁移性。

摘要:人群疏散引导系统可在建筑物内发生灾害时有效保护生命安全,减少人员财产损失。针对现有人群疏散引导系统需要人工设计模型和输入参数,工作量大且容易造成误差的问题,本文提出了基于深度强化学习的端到端智能疏散引导方法,设计了基于社会力模型的强化学习智能体仿真交互环境。使智能体可以仅以场景图像为输入,通过与仿真环境的交互和试错自主学习场景模型,探索路径规划策略,直接输出动态引导标志信息,指引人群有效疏散。针对强化学习深度Q网络（DQN）算法在人群疏散问题中因为动作空间维度较高,导致神经网络复杂度指数增长的“维度灾难”现象,本文提出了将Q网络输出层按动作维度分组的组合动作空间DQN算法,显著降低了网络结构复杂度,提高了系统在多个引导标志复杂场景中的实用性。在不同场景的仿真实验表明本文方法在逃生时间指标上优于静态引导方法,达到人工构造模型方法的相同水平。说明本文方法可以有效引导人群,提高疏散效率,同时降低人工构造模型的工作量并减小人为误差。

摘要:现有的基于接收信号强度（RSS）的人员目标无源室内定位算法在定位环境变动的情况下难以兼顾人工工作量、时间消耗和定位准确率。针对这个问题,本文提出了基于迁移聚类和坐标融合的变分自编码器(FusVAE)的室内环境变动下人员目标无源定位算法。在环境变动后,采集少量无标签RSS样本,然后使用本文提出的基于度量学习的半监督模糊C均值聚类（SFCMML）对其进行精确聚类和标签标注,对原有的定位模型进行重训练,只需很小的人工和时间代价就可以使原定位模型在新环境下也具有较高的定位准确率。同时,针对变动后环境下采集RSS样本较少的问题,本文提出了基于坐标融合的变分自编码器（FusVAE）,对新环境下的RSS样本进行数据增强,丰富了RSS样本的数量和质量,提高了定位模型的泛化能力。实验结果表明,在环境变动的情况下,本文提出的算法的平均定位准确率可达88.6%,和同领域同类型算法相比,具有较高的定位精度和较好的环境变动适应性,更适用于变动环境下的人员目标无源室内定位问题。

摘要:虹膜识别是一种即时有效、被广泛应用的生物技术,其相对于人脸识别、指纹识别拥有更高的安全性能。但虹膜识别系统整体性能在很大程度上受虹膜分割精度的影响。为了有效提高虹膜识别系统性能即虹膜分割精度,本文在分析虹膜生理结构特点的基础上,大量阅读了国内外相关领域文献并分析各种算法优缺点,创新性地提出了一种新的虹膜精确分割算法,打破了传统分割算法中虹膜与瞳孔为同心圆的假设；借鉴完全局部二值模式CLBP算法思想,融合图像灰度信息和结构信息,创新性地提出了形状敏感的检测算子,有效剔除了影响分割精度的两大因素:眼睑和睫毛的干扰。同时提出了分割流程,分为两部分:虹膜粗分割与精确分割,粗分割包括外轮廓与瞳孔剔除,精分割包括眼睑与睫毛剔除。最后在中科院自动化所公开虹膜数据集CASIA-IrisV3-Interval和CASIA-IrisV1上进行了一系列有关精度和运算效率的对比实验。采用本文所提出的分割算法,在公开的OSIRIS Version 4.1虹膜识别系统上进行实验,其准确率分别提高到了97.14%和98.28%,运算时长显著减少并分别达到了0.699 s与0.758 s。

摘要:为改善TiN硬质薄膜的硬度和耐摩擦磨损性能,采用多弧离子镀技术,在硬质合金基底上制备了单层TiN-Cu薄膜和调制周期Λ=5.9~62.1 nm的5组TiCu/TiN-Cu纳米多层复合膜。使用扫描电子显微镜(SEM)、X射线能谱仪(EDS)、X射线衍射仪(XRD)、纳米压痕仪、划痕仪和摩擦磨损试验机等测试仪器,表征了薄膜的微观结构及机械性能,并研究了调制周期对纳米多层复合膜结构及机械性能的影响。实验结果表明:与单层TiN-Cu薄膜相比,TiCu/TiN-Cu纳米多层复合膜有效地抑制了晶粒生长,而且分层明显,薄膜均匀致密,薄膜中TiN晶粒以面心立方结构沿(111)方向生长。随着调制周期的减小,薄膜的结晶性有所下降,薄膜的硬度呈现先增大后减小的趋势。在调制周期为13.7 nm时,薄膜综合性能达到最佳,薄膜的硬度达到了42.6 GPa,H³/E²值也达到了0.689,摩擦系数为0.17,附着力为49.2 N,接近53.1 N的最高值,表明薄膜具有理想的硬度和耐摩擦磨损能力。在使用多弧离子镀工艺制备TiCu/TiN-Cu纳米多层复合多层膜的过程中,通过调整调制周期,有效地改善了膜层的机械性能,拓展了膜层的应用范围。

摘要:为抵御无线传感器网络中的虫洞攻击,提高网络性能。本文根据虫洞攻击下节点邻居数目出现的异常情况,对邻居数目超出阈值的可疑节点进行筛选,然后令其专有邻居集中的节点相互通信,记录路径跳数,将跳数超出虫洞阈值的路径标记为待测路径；借助贝叶斯信誉模型计算该待测路径上中间节点的直接信任值,并结合邻居数目、处理延时、节点能量、包转发率等信任因素对节点的间接信任值进行评判,进而获得该节点的综合信任值；通过将路径跳数与中间节点的综合信任相结合,计算待测路径的路径信任评价量,并依据受虫洞攻击节点的路径特性合理设定信任阈值,提出一种融合节点信誉度和路径跳数的虫洞攻击检测策略（wormhole attack detection strategy integrating node creditworthiness and path hops,WADS-NC&PH）,以检测无线传感器网络中的虫洞攻击。仿真结果表明,WADS-NC&PH对虫洞攻击的检测具有显著效果,即使面对高攻击度的网络,该策略仍能有效检出虫洞攻击并移除虚假链路,提高无线传感器网络的安全性和可靠性。

摘要:针对图像修复过程中,颜色纹理光学属性分离不彻底,以及在稀疏表示图像修复时字典设计单一,导致壁画图像修复结果易出现结构不连贯和模糊效应等问题,提出了一种基于块核范数的鲁棒主成分分析(robust principal component analysis,RPCA)分解与熵权类稀疏的壁画修复方法。首先,采用提出的基于块核范数的RPCA图像分解算法,将壁画图像分解为结构层和纹理层,利用块核范数进行纹理矫正操作,克服了RPCA结构纹理分离不完全的问题。然后,提出熵加权k-means方法对结构层图像进行聚类,构建得到稀疏子类字典,并通过奇异值分解和分裂Bregman迭代优化的类稀疏修复方法,完成结构层图像的重构。最后,利用双三次插值算法实现对纹理层图像的修复,将修复后的结构层和纹理层进行融合,完成破损壁画的修复。通过对真实敦煌壁画数字化修复,实验结果表明,该算法能够有效地保护壁画图像的边缘和纹理等重要特征信息,无论从视觉效果还是从峰值信噪比等定量评价方面,提出的方法修复效果均优于比较算法,且修复执行效率更高。

摘要:针对传统去雾处理复原得到的图像清晰度和对比度较低、整体颜色偏暗的问题,提出了一种改进的图像去雾方法,应用于海上含雾图像处理中。首先,获取含雾图像的暗通道及最小值图像,将含雾图像转换到HSV颜色空间计算各个像素点的颜色衰减率,对其按降序排序取前10%中的最小值作为亮暗部分界阈值,据此计算出HSV暗部图像区域（I_{HSV_dark}）。通过引入变差函数来判断像素点是否来自于高亮区域,并获得基于变差函数的变差暗部图像区域（I_{VAM_dark}）。对两个暗部图像区域做并运算,得到用于估计暗区域大气环境光值的暗部图像I_dark。将像素值进行递减排序,选取前1‰的像素点所对应雾化降质图像像素点集合的平均值作为A_dark的值。其次,提出一种基于多级权重相对总变差模型的去纹理方法,对最小值图进行滤波作为粗估计的透射率图,并使用透射率函数对其进行调整,弱化亮部图像的去雾,增强暗部图像的去雾。最后,提出一种最小方差中值引导滤波算法对调整后的透射率进行优化,根据雾天图像降质模型得到复原后的清晰图像。实验结果表明,提出的算法与基于暗通道先验理论以及融合变差函数和形态学滤波的去雾算法相比,获得的复原图像信息熵、平均梯度、对比度及雾霾浓度评价指标（FADE）等指标均有显著提升,更加清晰。

摘要:长期运行的劣化累积和复杂多变的外部环境导致系统性能水平存在不确定性,单纯精确的定量描述可能会对系统性能水平区间估计过窄,已不满足工程计算实际。同时,部件间的失效相关现象是影响系统可靠性的又一重要因素,忽视失效相关将导致对系统可靠性指标评估过高,从而影响维修力量分配及备件储存,不利于系统长期稳定运行。对此,本文以多状态部件构成的主、辅单元并联可修系统为对象,将部件失效转移率、修复转移率及状态性能水平均视为模糊数的同时,将系统部件的失效相关性纳入研究范围,分别对工程中常见的两类主辅并联系统进行可靠性分析。建立了模糊失效相关主辅并联多状态可修系统模型及状态转移微分方程组,得到了系统的模糊状态概率。应用α水平截集及Zadeh扩张原理,确定了模糊状态概率和系统稳态可用度的截集区间,并通过工程实例给出了稳态指标随部件参数模糊程度变动的情况,为研究复杂条件下多状态系统失效相关问题提供了参考,有利于工程设计中的维修保障优化。

摘要:为提高智能车定位精度提出一种基于三维点云极化地图表征模型的定位方法。该模型以点云极化图为节点,利用高精度GPS(Global Positioning System)和欧拉角实现该节点的全局位置表征；从极化图中提取点云的二维与三维特征,实现该节点的多尺度特征表征；通过一系列极化节点实现道路场景的数值描绘与虚拟重构。定位过程中,通过对实时获取的三维激光点云进行极化表征并与地图节点进行多尺度特征匹配实现智能车的地图定位。具体而言,首先根据待定位智能车GPS信号的稳定情况选用GPS匹配或者拓扑定位筛选地图节点并获取定位候选集,完成初定位；其次运用点云二维特征匹配结果从定位候选集中检测距离待定位智能车最近的地图节点,完成节点级定位；最后利用点云三维特征匹配结果与最近地图节点的全局位置计算智能车位姿,完成度量级定位。实验在两种典型场景下进行,节点定位准确率98.7%,平均定位误差21.4 cm,最大定位误差42.9 cm。结果表明,本文算法满足智能车高精度定位需求,且鲁棒性强、成本低、计算过程简单。

摘要:船舶行为的语义表达是实现水上交通态势智能认知与知识推理的基础。为实现对船舶时空运动特征的语义表达和抽象,完善船舶轨迹的语义转换方法,提出了一种船舶行为语义的认知计算模型。通过融合船舶的时空轨迹数据及航行环境信息,以船舶时空轨迹单元为基础,根据船舶的运动状态、轨迹的空间拓扑特征以及行为的语义特征,依据空间拓扑学理论,将船舶时空行为抽象为原子行为、拓扑行为和交通行为,从船舶的时空轨迹到语义行为进行了不同层次的概念建模、语义描述和形式化表达；最后,基于该语义模型对船舶在港口水域中不同类型的航行行为进行实例验证。结果表明,该模型能够对港口水域中不同运动特征、不同空间拓扑特征的船舶行为进行语义建模与形式化表达,将其提取为5种典型的交通行为,表明该语义模型对船舶行为认知具有一定的合理性和良好的适用性。研究成果能够为船舶行为的语义认知、知识计算提供理论方法基础,实现对高级船舶行为的语义计算和认知推理。

摘要:为建立一个预测精度可靠的轧制力模型,根据轧件变形时金属流动的特点提出了一个余弦速度场,并基于该速度场进行了相应的能量解析。该速度场能够严格满足体积不变条件、出入口速度边界条件以及几何方程,较好地满足了运动许可条件。建模过程中,基于分矢量内积加和法导出了轧制内部变形功率,解决了非线性Mises比塑性功率带来的积分问题。同时,基于该速度场也导出了摩擦功率、剪切功率的数学表达式。在此基础之上,依据刚塑性变分原理获得了轧制力能参数的解析模型。利用国内某厂现场轧制数据对建立的轧制力模型进行了验证。结果显示,各道次轧制力预测值与实测值的误差均在7.55%以内,具有较高的精度。将所建模型与经典的Sims模型和Tselikov模型进行了对比,也显示了较好的优越性。此外,为了研究厚板轧制过程中的参数变化规律,本文也先后分析了压下率、形状因子、摩擦因子、径厚比、轧辊半径对应力状态系数和中性点位置的影响。

摘要:在H.26X系列视频编码标准的无损压缩方案中,通过帧内预测得到的预测残差仍具有较强的空间相关性,直接参与熵编码将导致编码效率下降。与自然图像不同,帧内预测残差的空间相关性体现为含有丰富的边缘特征。为利用帧内预测残差特殊的空间相关性,进一步降低其空域冗余,提高视频帧内编码的效率,提出一种通用的基于残差中值边缘检测的无损帧内编码算法。算法首先对帧内预测残差逐点进行边缘检测,通过分析临近点的数值特征,使用中值边缘检测算法得到当前点的预测值；然后,对比预测值与原始残差值,得到新的预测残差；最后,为确保编码新的预测残差能够提高压缩率,依照当前编码单元的能量是否降低来快速判断是否使用新的残差进行熵编码。实验结果表明:经过该算法处理的编码单元具有更低的空域冗余和残差能量,从而可降低熵编码后的码率。经统计,在H.265与最新的H.266标准中应用提出的优化算法,帧内预测残差的能量平均降低67.9%,平均码率分别降低7.04%和5.98%,同时编解码时间变化细微,具有显著的实用价值。

摘要:针对车载网络、远程医疗、工业控制等领域需要低时延、高可靠性的网络传输应用场景,提出了一种经验回放的DQN(experience replay DQN,ERDQN)数据传输调度算法。该算法的主要目的和任务是降低网络时延和提高网络传输的稳定性。ERDQN算法在最后期限感知的传输协议（deadline-aware transport protocol,DTP）的基础上优化了发送端的排队策略,充分考虑了数据块的优先级和截止日期（Deadline）,将其作为计算进入等待队列顺序的重要因素,解决了数据块丢失Deadline的问题,降低了网络传输的排队延迟；同时在拥塞控制方面以当前时刻网络传输状态为特征向量,预测下一时刻网络传输状态参数,并赋予不同的奖励因子进行评估,通过ERDQN网络的迭代学习,自动调整到适合当前网络传输的最优参数,在后续的网络链路传输过程中,平均传输速率高且稳定,缓解了网络拥塞和传输不稳定的问题,降低了网络传输时延。实验结果表明ERDQN 算法的平均排队时延和传输时延远远低于传统拥塞控制算法（Reno算法）,在质量系数（quality of experience,QoE）方面远远高于传统的拥塞控制算法,能够最大程度减少网络传输速率波动、降低丢包率,提供稳定可靠的传输。

摘要:针对高速铁路车站到发线运用计划编制问题,提出了一种基于分时段多目标的到发线运用优化模型和改进的快速非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ）。首先,考虑咽喉区进路与到发线的耦合关系,根据列车到发分布特征对研究时段进行划分,以到发线利用均衡、计划鲁棒性强和客运服务质量为优化目标,应用整数规划方法构建到发线运用优化模型。然后,引入约束支配原则,设计了带精英策略的改进算法。最后,以京沪高铁某车站的实际运行数据为例进行仿真验证。计算结果表明,在平峰时段,到发线占用费用比原方案降低了16.98%,有效提升了客运服务质量；在高峰时段,到发线占用时间方差和总冲突系数比原方案降低了48.57%和29.81%,明显提高了车站的设备利用率和到发线运用计划的鲁棒性；与整体优化方法相比,分时段优化方法能更有针对性地降低各项优化目标的函数值。因此,充分考虑列车到发分布因素对到发线运用问题的影响,可以有效改善优化指标,为制定不同繁忙程度下的车站作业方案提供决策支持。

摘要:为了获得新型HiPIMS稳定放电及制备优质膜层时的最优外部磁场参数,研究外部磁场变化对电-磁场协同增强高功率脉冲磁控溅射（（E-MF）HiPIMS）放电及沉积特性的调制过程。在其他工艺参数保持不变的情况下,研究了外部磁场（线圈电流）对HiPIMS钒（V）靶放电规律以及V膜微观结构和性能的影响。采用数字示波器监测HiPIMS放电行为,利用XRD、SEM、AFM、摩擦磨损试验机及电化学腐蚀法等表面分析方法,研究V膜相结构、表面形貌、截面形貌、耐摩擦磨损性能及耐腐蚀性能等沉积特性。结果表明:随线圈电流的增加,基体离子电流密度逐渐增加,当线圈电流为6 A时基体离子电流密度最高可达209.2 mA/cm²。V膜的相结构仅为V（111）但其晶面衍射峰强度随线圈电流的增加而逐渐增加。V膜表面呈现出典型的圆凹坑状形貌特征,其表面粗糙度先减小后增大且最小仅为10 nm。当线圈电流（<4 A）较低时V膜生长表现为致密细小的晶体生长结构,膜层沉积速率随着线圈电流的增加而增加。当线圈电流为4 A时,V膜样品的摩擦系数最小、耐磨性最优,同时V膜样品具有最好的耐蚀性。

摘要:研究了存在不确定拒绝服务（denial of service,DoS）攻击的异构多智能体系统协同控制问题。网络环境的开放性会导致网络攻击的复杂性不断提高,其中,对于一类不确定网络攻击的研究具有重要的现实意义。由于不确定攻击情况下模态获取困难,将导致控制器模态与系统模态产生不匹配问题。首先,正常情况下所有智能体都是时间同步的并且以固定采样周期相互通信,当攻击发生时采用保持输入机制并且假定攻击持续时间是有界的,通过使用马尔可夫切换系统方法来构建该复杂动态系统模型。其次,通过解耦技术将原高维系统转换为两个低维的闭环误差系统,并通过Lyapunov稳定性理论得到了保证异构多智能体系统输出一致性的充分条件。进一步,应用相关矩阵变换方法给出了通过求解一系列矩阵不等式来获得控制器增益的方法。最后,通过基于移动舞台机器人系统的仿真研究验证了本文所提出方法的有效性。与现有结果相比,本文所考虑的攻击概率可以是不确定甚至完全未知的,所设计的异步控制器具有更好的兼容性,即包含了常见的同步控制器以及模型独立控制器。

摘要:为减少潜航员在深海复杂环境下的误操作,提高人因可靠性,优化载人潜水器舱室空间是一项非常重要的方法。狭小密闭空间的布局方法是通过建立仿真模拟器来进行系列优化研究与评估。以蛟龙号为例,构建基于多目标博弈下的潜航员作业姿态仿真模型,在虚拟的舱室环境中,多个目标、任务及潜航员的关节姿态、舒适性、平衡性等因素之间进行博弈。根据MAS（multi-agent system）合作式博弈框架模型,一个行为模式层级动作就意味着完成多次微分博弈,博弈算法采用梯度下降的方法,搜索步长以前一次的子行为为基准,能快速得到虚拟潜航员的最佳工作状态。潜航员多元目标冲突问题在协商的基础上,经多次行为模式的微分博弈达到最佳均衡,其结果累加最终可获得满足多种利益的最佳均衡状态Pareto最优解集。仿真结果表明,潜航员在高强度、长时间作业环境下能修正自身行为,表现出良好的适用性,验证了技术的可行性和有效性。仿真得到的系列动态数据为优化潜水器舱室布局,提高人因可靠性提供了一种思路和途径。