摘要:为了应对人口老龄化带来的挑战，并使洗浴机器人能够针对不同皮肤部位采用适当的洗浴模式，对多部位皮肤检测及其在洗浴机器人中的应用进行了研究。在前期研究的基础上，选取了4种典型目标检测算法，扩充了原始数据集，并基于迁移学习进行多部位皮肤检测。建立了综合评价指标以评估算法性能，在Tesla T4和TX2平台上对性能最佳的模型进行部署和测试，并将其应用于洗浴机器人中。结果显示：数据集类不平衡的改善可使检测精度平均提升18%；YOLOv5s算法在精度与模型大小之间达到了最佳平衡，能够在Tesla T4和TX2平台上进行实时检测，并在水汽环境中实现对不同部位皮肤的识别。通过TX2平台集成视觉传感器，进行目标点三维位姿建模和联合实验，控制机器人到达背部区域的成功率为92%，使用点云作为监督信息可将此成功率提升至100%。改善类不平衡可以显著提升多部位皮肤检测的准确性，YOLOv5s在平衡精度和模型大小方面表现出色，有效满足了洗浴机器人多部位皮肤检测的需求。

摘要:针对国内康复设备缺乏及其对儿童腿型适应性不足的现状，设计了一款用于脑瘫儿童下肢康复的台架式外骨骼机器人。脑瘫作为一种常见的儿童疾病，常导致“蹲伏步态”等不同程度的步态异常，本文针对此步态进行康复机器人设计。该结构由外骨骼机器人和助行器小车组成，拥有4个主动自由度，能进行多角度调节和伸缩，满足不同儿童腿型的需求。控制系统采用主从分布式架构，结合KMP（kernelized movement primitive）算法实现了个性化轨迹的匹配和自适应步态的规划。实验结果表明，该康复设备机械结构和控制系统运行可靠，同时具备良好的轨迹跟踪能力，可有效提高脑瘫儿童的步态稳定性。

摘要:针对表面肌电（sEMG）信号与上肢运动方向之间的映射关系，提出一种基于肌电力映射矩阵的上肢运动方向预测模型。通过实验进行受试者肌电信号的采集，分析上肢在不同姿态下的力方向识别算法的准确性。实验采用9块浅层肌肉的肌电信号作为输入，运用小波滤波和均方根值（RMS）处理信号，并构建了肌电力方向映射矩阵（SFMM）和末端运动方向映射矩阵（EDMM）。通过伪逆法和反向传播神经网络（BPNN）进行模型训练，对比使用原始数据、处理后的数据以及结合位姿变换矩阵的数据这3种方法在单独姿态和混合姿态下的预测能力。研究结果显示，结合位姿变换矩阵的方法在各种姿态下均表现出较高的预测准确度，可有效减小上肢姿态变化对预测结果的影响。本研究为基于sEMG的外骨骼设备力方向预测提供了理论基础。

摘要:为了研究羽流对直挡板间接测力的影响，通过数值模拟对羽流环境下的直挡板受力情况进行分析，研究了不同挡板直径、位置等结构参数下的受力情况。结果表明，挡板与喷管出口间距离和出口直径的比值接近1.5，以及挡板直径和出口直径的比值接近2.5时，挡板受到的冲击力最大，此时挡板对测力影响最小。基于数值模拟结果，选择最佳实验装置设计参数，搭建了羽流挡板间接测量装置。通过实验，获得了不同工况条件下直接测力与挡板间接测力结果，并基于线性拟合，推导出羽流直挡板间接推力修正公式。研究成果可为同类挡板羽流间接测力装置设计提供参考与借鉴。

摘要:针对竖直壁面上的流动降膜特性问题，研究了基于平面激光诱导荧光法的液膜厚度测量方法，通过液膜厚度标定装置获得了图像灰度与厚度的对应关系，搭建了溢流式降膜流动循环实验系统，开展了不同体积流量下竖直壁面降膜厚度测量，同时开展了对应实验工况不同雷诺数竖直壁面降膜流动数值模拟研究。液膜厚度实验测量结果与数值模拟结果相对偏差最小为5.5%，最大为11.4%。在此基础上，重点研究了雷诺数对竖直壁面降膜厚度的影响，结果显示：壁面切应力和气液界面剪切力是导致液膜波动的主要因素；随着雷诺数的增加，因液体流动速度增加引起壁面切应力与气液界面剪切力差值加剧，液膜波动的振幅增加。

摘要:高光谱图像异常检测广泛应用于农业、军事、地质、生物等领域。针对高光谱异常检测中数据样本少和空谱特性利用不足的问题，提出了一种结合注意力机制的自监督高光谱图像异常检测算法。首先，通过2D卷积自监督网络提取高光谱图像的光谱特征和空间特征来重构背景，引入注意力机制自适应的学习特征通道权重，实现特征优化；其次，考虑背景重构后图像信息量的减少问题，在损失函数中引入图像信息熵对特征编码进行约束，改善网络性能；最后，使用马氏距离实现异常值计算。将所提算法在两组来自不同场景的高光谱图像数据集上进行实验，并与7种同类算法进行了对比。结果表明，该算法在检测结果的AUC指标上均取得了最高值。

摘要:采用双精度ANSYS Fluent软件构建地下综合管廊天然气管道泄漏的CFD数值模型，结合南宁市新邕路综合管廊的实际参数，设置泄漏、进气与排气等条件，并与实验数据对比验证模型精度。最终定量分析地下管廊内泄漏气体的扩散行为及浓度分布。研究发现，泄漏初期甲烷在泄露点附近迅速形成高浓度区域，并在几秒内向管廊上方显著扩散。随着时间的推移，甲烷浓度逐步在管廊截面上均匀化，尤其在50～300 s范围内，稀释效应更显著，最终在长时间尺度下达到稳定分布。监测数据显示，泄漏口附近监测点浓度上升最快并在25 s后保持稳定，进气口附近的监测点浓度逐渐稳定在约1.5%，排气口附近则低于0.1%。这些结果为定量分析甲烷气体泄漏后的浓度分布、扩散速度及空间扩散范围提供了有效方法，揭示了泄漏初期和长时间气体浓度的变化规律，有助于制定更有效的安全控制措施、优化通风设计及应急响应策略。

摘要:探讨SETD7甲基转移酶在介导三阴性乳腺癌（TNBC）阿霉素化疗耐受中的作用机制。首先，利用CRISPR-Cas9基因编辑技术构建SETD7敲除的TNBC细胞系；然后，通过细胞功能实验（CCK8实验）检测药物敏感性，借助克隆形成实验检测细胞增殖情况，运用流式细胞仪检测细胞凋亡；最后，通过蛋白质免疫印迹法（Western blotting）实验检测凋亡相关蛋白Bcl-2和Bax表达变化。结果表明，SETD7敲除对TNBC增殖活性无明显影响，然而，SETD7敲除或使用SETD7选择性抑制剂（R）-PFI-2增加了TNBC对遗传毒性药物阿霉素的敏感性。在阿霉素处理组中，SETD7敲除的TNBC细胞增殖活性明显降低，凋亡程度更高，且凋亡相关蛋白Bax表达增加，而Bcl-2表达降低。综上，SETD7通过调节Bax和Bcl-2蛋白表达，增强了TNBC阿霉素化疗敏感性。

摘要:针对电力系统存在碳计量方案与用户电力交易关联度不高、碳排放责任与用户用电行为协同性较差等问题，提出基于碳排放流的电力系统低碳经济优化模型。首先，利用碳排放流理论，精准计算电力用户节点之间动态负荷碳势，深度融合负荷碳势与用户用电行为的关联关系，有效提升节点用电行为的低碳调控能力；其次，结合阶梯电价制定原则，提出基于Shapley值的碳责任分摊方法，推导每个节点用户的碳配额，使各用户节点碳排放责任区间更加合理；然后，将系统减排量最高以及节点碳成本最低作为目标函数，建立系统低碳经济优化模型，提出针对优化结果的效益分析方案；最后，算例分析表明，所提出的模型在满足电力系统低碳要求的同时，达到优化用户用电行为的积极效果，实现了系统降碳和改善用电的双向约束，为电力系统低碳经济运行提供了一种切实可行的方案。

摘要:随着可再生能源例如风电、光伏等并网规模的不断增加，电力系统的调峰压力逐渐增大，碳捕集电厂不仅能够降低系统碳排放量，也能够减轻系统调峰压力，在电力系统中得到广泛应用。在此背景下，引入了综合灵活运行碳捕集电厂来调动供给侧灵活响应资源，并深入分析了其综合灵活运行方式的特性，同时考虑需求响应来充分调动需求侧的灵活性资源，在此基础上建立考虑供需双侧响应与综合灵活运行碳捕集的虚拟电厂低碳经济调度模型。基于Matlab调用YALMIP工具箱和GUROBI求解器对模型进行仿真验证。算例表明，所提模型能进一步减少“弃光弃风”和碳排放，缓解调峰压力，能够为电力系统低碳经济调度提供参考。

摘要:针对人脸重建算法在细节重建能力、精度以及遮挡影响方面存在的不足，提出一种改进多层级特征损失及全局注意力的三维人脸重建算法。在输入层添加人脸关键点与遮罩的面部先验信息，引导模型关注人脸的重要区域；设计了全局感知金字塔注意力模块，增强模型对重要特征的关注程度，同时充分融合不同层级的特征信息；提出人脸掩膜一致性损失与结构一致性损失，并设计多层级特征损失对模型进行训练优化，提升算法对遮挡情况的重建稳健性，并使输入图像与重建结果在结构上更趋近于一致，丰富模型的特征表示。实验结果表明，重建出的人脸模型具有更多的细节特征，显著增强了遮挡情况下的面部细节重建效果，大幅提高了现有方法的重建精度与鲁棒性能。

摘要:探索了车联网环境下设置自动驾驶重型卡车（简称智能重卡）专用道的可行性和有效性。以上海市两港大道快速路为研究场景，通过分析实际交通状况，设计正常路段混合交通流下的智能重卡专用道运行规则，构建三车道元胞自动机模型，利用 Matlab开发仿真程序，从交通流密度、流量、平均速度等方面对不同网联自动驾驶汽车（CAVs）渗透率条件下的仿真结果进行分析。结果表明，在智能重卡比例0.2、CAVs渗透率0.4～0.7的情形下，设置智能重卡专用道对提升道路通行能力效果显著，且能提高整体交通流的平均速度；尤其当CAVs渗透率达0.6时，效果最佳，道路通行能力提高约23%。

摘要:为了保障针对性检测以及治疗措施和传染病防控工作的顺利开展，并制定科学合理的应急医疗物资配送策略，构建了以最大化满意度和最早配送服务结束时间为目标的多中心多物资车辆路径优化模型。首先，在传染病扩散SQEIR模型的基础上预测医疗物资需求；其次，针对多样化的应急医疗物资使用情景，设计两种函数来评估不同类物资的配送满意度；最后，运用改进的樽海鞘算法对模型进行求解，并与传统NSGA-Ⅱ算法的结果进行了对比分析。模拟实验结果显示，所提出的模型和改进算法能够更高效地解决突发公共卫生事件下的应急医疗物资配送问题，且改进算法在全局搜索性能方面呈现出更为优越的特点。