检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2025年第2期36卷 874-885页

作者：梁宇智霍宇驰王锐计算机辅助设计与图形学国家重点实验室(浙江大学) 浙江杭州310058

随着移动设备的广泛普及,其图形处理器的性能也逐渐增强.为了满足用户对卓越体验的不断追求,移动设备屏幕分辨率和刷新率每年都在不断提升.与此同时,移动游戏中的可编程绘制流水线也变得日益复杂,这导致游戏应用成为移动设备功耗的主要... 详细信息

随着移动设备的广泛普及,其图形处理器的性能也逐渐增强.为了满足用户对卓越体验的不断追求,移动设备屏幕分辨率和刷新率每年都在不断提升.与此同时,移动游戏中的可编程绘制流水线也变得日益复杂,这导致游戏应用成为移动设备功耗的主要来源.研究了移动游戏中的绘制流水线,提出一种运动感知的绘制帧率调整方法,以在节能模式下保证绘制质量.与以往仅考虑历史帧绘制误差的预测模型不同,该方法通过建立摄像机位姿和帧间绘制误差的非线性关系模型,通过未来帧新的摄像机位姿预测其绘制误差,实现更为精确的帧率调整策略.此外,该方法还包括一个轻量级的场景识别模块,可根据玩家所处特定场景有针对性地调整误差阈值,从而采用不同程度的帧率调整策略.在定量对比上,相比只考虑历史帧误差的预测模型,构建的模型在游戏帧序列上的预测准确性提高30%以上.同时,在用户实验的定性对比上,相同跳帧比例下该方法能够得到用户体验更好的绘制效果.提出的算法融合了历史帧误差和摄像机位姿变化信息,能够预测出更准确的未来帧误差.算法结合预测结果和场景识别结果,实现了更好的动态帧率调整效果.

关键词：实时绘制能耗优化自适应帧率调整

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基于小样本数据增广的产品服役性能预测方法

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机械工程学报 2024年第6期60卷 11-20页

作者：刘振宇张楠裘辿谭建荣浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室杭州310027

高精密机械产品往往生产规模有限,且各装配特征参数与性能之间存在错综复杂的耦合关系,难以用显性的映射关系表达。构建能够准确预测服役性能的映射模型,对于产品装调具有切实的指导意义。为此,提出一种小样本数据下产品服役性能多参数... 详细信息

高精密机械产品往往生产规模有限,且各装配特征参数与性能之间存在错综复杂的耦合关系,难以用显性的映射关系表达。构建能够准确预测服役性能的映射模型,对于产品装调具有切实的指导意义。为此,提出一种小样本数据下产品服役性能多参数关联分析与预测方法。考虑重要组件装配结合面接触刚度特征,将接触刚度与原始装配数据相融合;通过随机森林对装配特征参数进行重要度排序,筛选出关键特征;针对小样本不完备数据,利用变分自动编码器学习先验分布知识,实现装配数据的模拟增广,并对增广数据进行离群值修正;将装配增广样本与原始装配数据相融合,通过集成核超限学习机实现服役性能的预测。最后以某型位标器陀螺仪稳速电流预测为例,验证提出方法的有效性。

关键词：小样本数据增广接触特性服役性能超限学习机

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群智创新设计研究现状与进展

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计算机集成制造系统 2024年第2期30卷 407-423页

作者：罗仕鉴张德寅邵文逸沈诚仪郭和睿卢杨钟方旭浙江大学工业设计系浙江杭州310027 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室浙江杭州310027

人工智能时代下,群智创新设计是将创新设计同下一代互联网、人工智能、大数据、区块链等新兴数字技术结合,来解决社会复杂设计问题的综合创新手段。从计算机科学、设计学和社会学的角度出发,通过文献调研的方式,探讨了不同创新阶段的代... 详细信息

人工智能时代下,群智创新设计是将创新设计同下一代互联网、人工智能、大数据、区块链等新兴数字技术结合,来解决社会复杂设计问题的综合创新手段。从计算机科学、设计学和社会学的角度出发,通过文献调研的方式,探讨了不同创新阶段的代表性研究、社会创新范式的衍变和群体智慧的发展;分析了群智创新设计的研究现状,系统地提出群智创新设计的体系内容,包括本体—行为—价值三层次理论模型、群智创新主体、群智创新环节、关键技术及研究范围。最后,针对群智计算与群智创新设计的融合发展路径,提出群智创新设计未来的发展趋势。研究对推动人工智能时代下创新设计的发展具有重要意义。

关键词：创新设计群智创新群体智能设计知识

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基于数据融合与知识推理的机器人装配单元数字孪生建模方法研究

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机械工程学报 2024年第5期60卷 36-50页

作者：刘达新王科刘振宇许嘉通谭建荣浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室杭州310027 设计工程及数字孪生浙江省工程研究中心杭州310027

目前机器人作业任务规划通常依赖于人为手动示教与离线编程,这往往需要操作人员花费大量的时间精力对机器人的操作流程进行定义与程序编写。为了进一步提高机器人装配作业任务规划的自主性和高效性,提出一种基于数据融合与知识推理的机... 详细信息

目前机器人作业任务规划通常依赖于人为手动示教与离线编程,这往往需要操作人员花费大量的时间精力对机器人的操作流程进行定义与程序编写。为了进一步提高机器人装配作业任务规划的自主性和高效性,提出一种基于数据融合与知识推理的机器人装配单元数字孪生建模方法,研究机器人装配单元从物理空间到虚拟空间的高保真映射,为后续机器人在数字孪生环境下的自主动态装配作业奠定基础。将机器人装配单元数字孪生模型分为机器人与工艺工装、产品以及机器人装配过程三个部分,并分别提出了基于虚实映射的机器人与工艺工装数字孪生建模方法、融合多源异构数据的产品数字孪生建模方法以及基于知识推理的机器人装配作业过程数字孪生建模方法,在此基础上实现机器人装配作业任务的快速规划和仿真验证。最后将所提方法应用在某款步进电机的机器人装配作业任务规划中,验证了提出的方法在实际应用场景下的有效性。

关键词：数字孪生工业机器人装配建模任务规划

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支持形态自定义和自感知的可变形界面设计方法

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机械工程学报 2023年第11期59卷 84-93页

作者：周子洪尤伟涛陆胤瑜郗宇凡王可幸王冠云孙凌云浙江大学-南方电网人工智能创新联合研究中心杭州310027 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室杭州310027

可变形界面是一种新型的人机交互界面,智能时代下如何应用新兴技术推动可变形界面朝着智能化方向发展已成为人机交互界面研究的前沿。通过分析可变形界面的三大构成元素及其相互关系,明确了感知载体与交互方式是促进智能技术融入可变形... 详细信息

可变形界面是一种新型的人机交互界面,智能时代下如何应用新兴技术推动可变形界面朝着智能化方向发展已成为人机交互界面研究的前沿。通过分析可变形界面的三大构成元素及其相互关系,明确了感知载体与交互方式是促进智能技术融入可变形界面的重点。围绕界面形态的自定义设计,探索了将模块化惯性传感器网络融入可变形界面的设计过程;围绕界面形态的自感知设计,探索了利用机器学习的方法实现界面形变动作的精准识别,并设计了相应的快速原型平台以提高设计效率。为评估自感知设计方法的有效性,就不同形态界面的形变动作识别结果做了对比分析;为评估形态自定义设计方法的可用性,就传感器网络的实时性、传感器硬件能耗以及硬件成本做了实验和讨论。最后,给出了可变形界面在柔性可穿戴设备、智能交互玩具、新型输入控制设备三个领域中的设计实例,表明上述设计方法能够有效开发具有相应形态功能的可变形界面,并推动可变形界面的应用场景朝更加多元化的方向发展。

关键词：可变形界面传感器网络机器学习快速原型

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基于复合泄漏通道模型的O型圈密封泄漏率计算方法研究

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机械工程学报 2023年第11期59卷 232-241页

作者：王祺德刘达新刘振宇谭建荣浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室杭州310027 浙江大学设计工程及数字孪生浙江省工程研究中心杭州310027

O型圈密封作为机械结构中最常见的密封形式之一,实现其密封泄漏率的准确定量计算进而保障其密封性能,对机械产品和装备整体的安全性、可靠性和环境保护性等具有重要意义。现有的O型圈泄漏率计算方法难以在计算准确度与模型复杂度间达到... 详细信息

O型圈密封作为机械结构中最常见的密封形式之一,实现其密封泄漏率的准确定量计算进而保障其密封性能,对机械产品和装备整体的安全性、可靠性和环境保护性等具有重要意义。现有的O型圈泄漏率计算方法难以在计算准确度与模型复杂度间达到很好的平衡。针对这一问题,提出了一种基于复合泄漏通道模型的O型圈泄漏率计算方法。复合泄漏通道模型通过对粗糙表面轮廓三角峰均一化排列,将O型圈与粗糙表面间的泄漏通道定义为三角形通道和梯形通道两种典型形式。相比现有方法通过单一几何体对泄漏通道建模,复合泄漏通道模型引入粗糙表面三角峰统计参数对泄漏通道进行表征,充分反映了表面形貌特征对通道形式与泄漏率的影响。局部密封单元的泄漏仿真实验表明,复合泄漏通道模型相比经典的Roth模型具有更好的计算准确性。将该方法应用于一种典型的O型圈密封结构,设计并实施了泄漏率测量实验,实验结果表明不同O型圈压缩率下泄漏率计算结果的平均相对误差不超过15%,验证了提出的方法在实际应用场景下的有效性。

关键词： O型圈密封泄漏通道粗糙表面泄漏率

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神经渲染及其硬件加速综述

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计算机研究与发展 2024年第11期61卷 3846-3869页

作者：严忻恺霍宇驰鲍虎军计算机辅助设计与图形学国家重点实验室(浙江大学) 杭州310058 之江实验室杭州311121 江苏省专用集成电路设计重点实验室(无锡)(江苏信息职业技术学院) 江苏无锡214153

神经渲染是一种基于深度学习的新兴图像和视频生成方法,它将深度学习模型和计算机图形学的物理模型相结合,从而获得可控和逼真的场景表示和渲染,实现对诸如光照、相机参数、姿态等场景属性的控制.一方面,神经渲染既可以充分利用深度学... 详细信息

神经渲染是一种基于深度学习的新兴图像和视频生成方法,它将深度学习模型和计算机图形学的物理模型相结合,从而获得可控和逼真的场景表示和渲染,实现对诸如光照、相机参数、姿态等场景属性的控制.一方面,神经渲染既可以充分利用深度学习的优势,实现传统前向渲染流程的加速,也可以为影像的逆向渲染和3维场景重建等特定任务提供新的解决方案;另一方面设计适应神经渲染流水线的创新硬件结构,突破现有图形处理器的并行计算和功耗瓶颈,有望为虚拟现实和增强现实、影视创作和数字娱乐、人工智能和元宇宙等未来重点领域提供重要支撑.综述了神经渲染的技术内涵、主要挑战和研究进展,在此基础上分析了神经渲染流水线对硬件加速支持的共性需求和当前主流神经渲染硬件加速结构的特点,进而讨论了神经渲染处理器架构的设计挑战,最后展望了其未来的发展趋势.

关键词：神经渲染硬件加速神经渲染处理器多层感知机光线步进哈希表

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复杂建筑平面图纸的空间布局融合对偶识别方法

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武汉大学学报（信息科学版） 2021年第9期46卷 1354-1361页

作者：张宏鑫方雨桐刘木水董斌智浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室浙江杭州310058

矢量化的复杂建筑平面图纸受各类图元的干扰,其空间布局识别难度非常高,然而在5G基站建设、智能家居以及AR/VR(augmented reality/virtual reality)中广为应用。提出了一种结合栅格图像和矢量表示的高性能融合对偶识别方法。首先,采用... 详细信息

矢量化的复杂建筑平面图纸受各类图元的干扰,其空间布局识别难度非常高,然而在5G基站建设、智能家居以及AR/VR(augmented reality/virtual reality)中广为应用。提出了一种结合栅格图像和矢量表示的高性能融合对偶识别方法。首先,采用建筑平面图纸的栅格化表示,提取建筑图纸的主要发展方向,构建分割的若干个封闭区域空间。然后,采用建筑平面图纸的矢量化表示,利用空间识别的有向性和邻接特性,创新地提出使用半墙数据结构进行墙体几何位置和拓扑关系的计算,从而根据空间对偶原理高精度地整体重建墙体布局。最后,获取包含各类墙体布局的矢量建筑平面图数据集,并进行方法的实验验证。实验结果证明了所提出的先空间后墙体的融合对偶识别算法对于各类建筑模型类型均具有可用性和有效性。与传统先墙体后空间的识别方法相比,所提方法具有更高的鲁棒性,受特定建筑图纸类型的干扰更少。

关键词：空间布局识别建筑平面图纸半墙结构杂物去除

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基于阵列超声和特征融合神经网络的钢筋混凝土结构内部裂缝检测

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建筑结构学报 2024年第7期45卷 89-99页

作者：杨涵李斯涵舒江鹏许彩娥宁英杰叶建龙浙江大学建筑工程学院浙江杭州310058 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室浙江杭州310058 浙江交工集团股份有限公司浙江杭州310051 浙江省交通集团检测科技有限公司浙江杭州310030

在工程实践和已有研究中,对于混凝土结构内部病害的无损检测,超声层析图像通常需要先验知识进行人工定性判读,较少应用于精确的量化检测。为此,提出一种基于阵列超声和特征融合神经网络的深度学习方法,用于钢筋混凝土结构内部裂缝的像... 详细信息

在工程实践和已有研究中,对于混凝土结构内部病害的无损检测,超声层析图像通常需要先验知识进行人工定性判读,较少应用于精确的量化检测。为此,提出一种基于阵列超声和特征融合神经网络的深度学习方法,用于钢筋混凝土结构内部裂缝的像素级无损检测。制作了预置内部裂缝的钢筋混凝土构件,并使用低频剪切超声波和换能器阵列扫查,获得阵列超声B扫描图像并构建数据集。建立了具有编码器-解码器架构的深度神经网络,并采用特征融合策略和残差模块优化该模型,使其与B扫描图像的语义结构更加兼容。通过配准,将独立局部预测图组合为断面的全局表征,以展示构件长度方向整个断面的裂缝位置、分布等全局信息。结果表明:训练、验证及测试集的F分数均高于70%,提出的特征融合深度神经网络可识别宽度低至1 mm的裂缝,裂缝长度量化的平均绝对百分误差为6.22%,证实了所提方法的有效性。

关键词：钢筋混凝土结构内部裂缝检测阵列超声特征融合深度神经网络

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深度学习在装备剩余使用寿命预测技术中的研究现状与挑战

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计算机集成制造系统 2021年第1期27卷 34-52页

作者：刘惠刘振宇郏维强张栋豪谭建荣浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室浙江杭州310027

有效的装备剩余使用寿命(RUL)预测有助于及时规避严重生产事故,并为视情维护提供技术支持,在现代工业中发挥着重要作用。近年来,深度学习凭借其在大数据处理和特征提取方面的独特优势与潜力,在RUL预测领域得到了广泛应用。鉴于此,综述... 详细信息

有效的装备剩余使用寿命(RUL)预测有助于及时规避严重生产事故,并为视情维护提供技术支持,在现代工业中发挥着重要作用。近年来,深度学习凭借其在大数据处理和特征提取方面的独特优势与潜力,在RUL预测领域得到了广泛应用。鉴于此,综述了深度学习在装备RUL预测领域的最新研究。首先介绍几种应用于RUL预测的典型深度学习方法,并对其实现RUL预测的基本原理和建模方法进行了概述;其次,对近年来典型深度学习方法在RUL预测领域的应用和发展趋势进行了详细总结;最后,探讨了现阶段基于深度学习的RUL预测技术所面临的挑战性问题及展望。

关键词：剩余使用寿命深度学习视情维护特征提取故障预测和健康管理

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