人体在进入疲劳状态时生理参数会发生相应的变化.为了探讨砌砖工人在持续体力劳动作业时心率和心率变异(HRV)对人体生理疲劳的影响,针对疲劳与心率的关系提出评价生理疲劳的数学模型.选取15名健康受试者(男性)在搭建的86 cm平台模拟砌砖工人作业.持续作业30 min进行一次心率变异数据的收集.同时,使用心率传感器对心率进行实时监测.本文采用方差分析、t检验和非线性拟合的方法对疲劳对心率和心率变异的影响进行分析.结果表明,生理疲劳使心率波动程度有显著变化(检验水准α=0.05水平,概率P0.05).非线性拟合结果(R2=0.8892)显示,生理疲劳的发展趋势呈现出\S型\的趋势.据此提出,生理疲劳分为3个阶段:疲劳调整期、疲劳稳定期和疲劳失稳期.在疲劳失稳期前(试验中约为90min)受试者休息,可以减缓或延迟生理疲劳的发生

通过对Q235钢退磁试件的拉伸、压缩试验,利用磁记忆在线监测系统实时跟踪记录了不同拉压应力作用下试件表面的磁信号变化特征. 结果表明:拉伸载荷对合成磁场的影响是先减小后增加的,在接近材料屈服强度的0.3倍左右后趋于稳定不变;而压应力引起的合成磁场初期快速下降,之后处于上下波动变化. 通过引入拉压应力所产生的不同应力退磁项,对J-A磁机械效应模型进行了改进,模拟结果与试验数据具有较好的的一致性,可用于拉压不同应力致磁机理的理论解释

为解决RNN–T语音识别时预测错误率高、收敛速度慢的问题，本文提出了一种基于DL–T的声学建模方法。首先介绍了RNN–T声学模型；其次结合DenseNet与LSTM网络提出了一种新的声学建模方法— —DL–T，该方法可提取原始语音的高维信息从而加强特征信息重用、减轻梯度问题便于深层信息传递，使其兼具预测错误率低及收敛速度快的优点；然后，为进一步提高声学模型的准确率，提出了一种适合DL–T的迁移学习方法；最后为验证上述方法，采用DL–T声学模型，基于Aishell–1数据集开展了语音识别研究。研究结果表明：DL–T相较于RNN–T预测错误率相对降低了12.52%，模型最终错误率可达10.34%。因此，DL–T可显著改善RNN–T的预测错误率和收敛速度

针对七自由度机械臂控制系统提出了一种七自由度机械臂隐蔽攻击模型。首先基于推导的机械臂逆运动学方程，对基于EtherCAT总线的七自由度机械臂进行运动规划与建模；其次，根据粒子群算法的研究与分析，提出了基于混沌理论的多种群粒子群优化的七自由度机械臂系统PID参数辨识算法；最后搭建了七自由度机械臂的攻击实验平台并使用辨识的参数结合隐蔽攻击原理开展了机械臂系统的攻击实验，并且将所提出的隐蔽攻击技术与其他传统攻击技术进行了比较。结果表明，所提出的七自由度机械臂隐蔽攻击方法可以破坏机械臂系统的数据完整性和准确性，并且具有很好的隐蔽性，验证了所建立的攻击模型的有效性和可行性

针对提高Wi-Fi指纹室内定位技术性能，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN）的信道状态信息（Channel state information，CSI）指纹室内定位方法。在离线阶段联合定位环境参考点的幅度差和相位差信息，利用CNN进行训练，保存训练后的CNN网络模型作为指纹；在线阶段，针对不同实验场景，对测试数据的幅度差信息和相位差信息进行加权处理，引入改进的基于概率的指纹匹配算法，利用待定位点的CSI信息并通过CNN网络模型预测待定位点的坐标。此外，为增强算法普适性，针对复杂室内场景，提出了双节点定位方案来提高定位精度。在廊厅和实验室室内两种不同定位场景进行了实验，信息联合定位算法分别获得了24.7 cm和48.1 cm的平均定位误差，验证了基于CNN的CSI幅度差和相位差联合定位算法的有效性

针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题，从血管形状拓扑关系利用的角度出发，探索多任务卷积神经网络设计，提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线，能够最大限度地保留血管拓扑结构特征；自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重，有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合，加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图，骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比，该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名，在DRIVE，STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%，85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好，并且，基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性

研究对象是带有限缓冲区混合流水车间中的多目标调度问题。以各机器前置后置缓冲区容积有限、工件以批量形式运输、运载设备的运载能力有限等作为资源限制因素，以最小化完工时间、最小化物料运输时间、最小化并行机前置缓冲区空间占用率均衡指数为目标，建立调度模型。分别采用NSGA-II、NSGA-III算法求解该模型，并对比两者之间的差别；设置不同的缓冲区容积，探究不同缓冲区容积对生产目标的影响，寻找最优缓冲区容积；建立不同模型，探究以最小化并行机前置缓冲区空间占用率均衡指数为目标的意义，最后以某船用管类生产企业的实际生产案例作为对象，通过对比优化结果与实际生产数据，验证了算法有效性

提出了基于双偏心误差齿轮副的驱动齿面与齿背面（双齿面）无负载传动误差计算模型，建立与时变侧隙计算公式的等价关系，从理论上证明了基于双齿面传动误差的侧隙测量方法。通过实验方法测量不同负载力矩、不同初始啮合面的双面传动误差并获得相应载荷下的初始回差。基于双齿面传动误差实验曲线，实现了对齿轮副整个大周期侧隙的连续测量与预测。结果表明，连续侧隙曲线与机械滞后回差法测量结果吻合良好，而侧隙预测较好地反应了侧隙值变化范围和变化趋势。同时，侧隙连续测量方法及侧隙预测均证明了理论模型的正确性，提高了侧隙测量效率并获得了更全面的侧隙数据，对齿轮传动的非线性研究、消隙控制以及齿轮精度研究等均具有指导意义和参考价值

介绍了几种主要的转炉烟气分析碳含量预报模型，并分析了其中的指数衰减模型及其三种改进算法的基本原理和优缺点。在综合三种模型优点的基础上，提出了基于“极限碳含量拟合+曲线同步更新”算法的改进指数模型。首先，利用历史炉次吹炼后期的脱碳氧效率和碳含量数据，通过指数拟合得到“历史脱碳曲线”和极限碳含量参数；其次，使用当前炉次吹炼中期的最大脱碳氧效率值对“历史脱碳曲线”的特征参数进行替换，得到当前炉次吹炼后期的“参考脱碳曲线”，再对其进行归一化处理，得到归一化的“参考脱碳曲线”；然后，采用多点校正的方法，计算当前炉次吹炼至各等距离校正点时“参考脱碳曲线”的脱碳量，并根据计算脱碳量与转炉实际脱碳量的偏差，对熔池碳含量及脱碳曲线参数进行计算与校正，得到“计算脱碳曲线”；最后，通过逐次迭代计算对“参考脱碳曲线”和“计算脱碳曲线”进行同步更新，进而实现对转炉吹炼后期熔池碳含量的精准预报。研究表明，改进的指数模型具有较高的准确率，终点碳含量预报误差在±0.02%范围内的命中率达到90%

通过合理的假设对H型钢变形区进行分区.基于流函数方法确定了各个变形区的速度场,建立了H型钢万能轧制力学模型.在此基础上,使用Powell多参数优化算法优化变形区参数以使变形区的总功率达到最小并最终求得H型钢轧制力能参数.计算中采用高斯积分的方法,使得计算结果更加准确.计算结果表明,腹板和翼缘的延伸率相同时,本文模型计算结果与经过实验数据验证的有限元结果的误差不超过1.53%,当偏离标准工况较大时,通过适当修正,亦可保证本文方法的计算精度.在腿腰延伸比λ=1附近时,模型计算的轧制力与有限元结果变化趋势相同.在合理的力臂系数情况下,两者结果吻合较好