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公开(公告)号:CN115565685A
公开(公告)日:2023-01-03
申请号:CN202211324957.2
申请日:2022-10-27
Applicant: 南昌大学
IPC: G16H50/50 , A61B5/0531 , A61N1/36 , G06N3/00
Abstract: 基于混合群智能算法的电极‑皮肤阻抗模型参数优化方法,包括以下步骤:(1)建立电路模型到阻抗模型的数学表达式;(2)用非侵入式手指皮肤阻抗测量系统获得手指在刺激频率下的阻抗模值的响应数据;(3)将模型参数估计问题转化为单目标优化问题,设定模型参数边界;(4)利用改进的混合群体智能优化算法来优化模型参数,并将优化后的参数带入阻抗模型中,获得了精确地电极‑皮肤手指阻抗模型。本发明在参数优化过程中以飞蛾火焰优化算法为主体,设计了自适应分群策略、正余弦更新策略和火焰数恒定策略三种新策略,获得了较好的平衡勘探与开发能力,进一步提高了阻抗模型参数的求解精度。
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公开(公告)号:CN115511935A
公开(公告)日:2022-12-23
申请号:CN202211323356.X
申请日:2022-10-27
Applicant: 南昌大学
IPC: G06T7/37
Abstract: 基于迭代离散化与线性插值的正态分布变换点云配准方法,首先获取源点云χ与目标点云并根据点云规模确定迭代离散化所需的立方体单元格分辨率序列Φ;然后根据当前离散迭代化的次数选取单元格分辨率将目标点云空间划分为若干立方体单元格,并计算每个单元格内的点云质心μ与协方差矩阵∑;再遍历每一个源点云迭代更新位姿估计向量的评分函数的梯度向量和Hessian矩阵H;之后使用牛顿法迭代更新位姿估计向量最后更新源点云χ并判断是否需要继续迭代,反复迭代后,可将源点云χ准确的配准到目标点云所在的空间中。本发明能够快速、准确的完成点云配准工作。
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公开(公告)号:CN115374700A
公开(公告)日:2022-11-22
申请号:CN202210988264.7
申请日:2022-08-17
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F30/27 , B24B21/00 , B24B1/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种基于法向接触力变化的打磨工艺参数自适应方法,步骤1,设计正交中心组合实验;步骤2,用深度偏最小二乘算法建立磨削工艺参数与表面粗糙度和材料去除深度的预测模型;步骤3,构建改进阿基米德优化算法;步骤4,建立满足磨削要求的目标优化函数,确定K1和K2的值;步骤5,利用改进阿基米德优化算法来计算不同法向接触力情况下各工艺参数的最优结果。本发明基于4因素3水平的正交中心组合试验,采用偏最小二乘算法建立磨削工艺参数与表面粗糙度和材料去除深度的预测模型具有较高的预测精度;对于实际打磨中法向接触力较难控制的部位,可以通过本发明保证加工过程中表面粗糙度和材料去除深度的一致性。
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