摘 要Abstract II1 绪论 11.1 研究的背景和意义 11.1.1研究背景 11.1.2研究意义 21.2 国内外研究现状 21.2.1国外研究现状 21.2.2国内研究现状 51.3 本文研究内容 71.3 本章小结 72 人体下肢运动机理分析 82.1 人体下肢生理结构 82.1.1 人体参考平面和轴系 82.1.2 人体下肢关节和骨骼 92.2 人体下肢运动分析 112.1.2 下肢步态分析 112.2.2 下肢尺寸和运动范围 122.3 本章小结 133 外骨骼机器人运动学基础 143.1 机器人位姿表示 143.1 齐次变换矩阵 153.3 机器人D-H表示法 163.3 本章小结 174外骨骼机器人运动学仿真 184.1 运动学分析 184.1.1 正运动学求解 194.1.2 逆运动学求解 204.1.2 动力学分析 224.3 运动学仿真 254.3 本章小结 285总结和展望 295.1 总结 295.2 展望 29摘 要负重型外骨骼机器人是一种可穿戴式机器人，它可以为人的行走提供助力，作为人机一体化的一种智能设备，在如今越来越受�

摘 要物体识别与定位属于计算机视觉领域的研究范畴，当前在信息领域也是比较热门的研究方向。伴随着人们需求的不断增长，物体识别在安全、科技、经济方面逐渐起到举足轻重的作用，包括安防领域和交通监管部门也对这一技术的升级提出了迫切的要求，因此研究物体识别和定位对未来社会的发展具有非常重要的意义。深度神经网络的出现标志着以深度学习为新纪元的时代的来临，卷积神经网络作为深度学习方法之一，已经在图像识别领域取得了巨大成功。因此基于卷积神经网络的物体识别已然成为一个研究热点。本论文重点阐述了基于YOLO目标识别算法的卷积神经网络模型，以Pycharm为开发平台，Python为开发语言，基于Tensorflow深度学习框架实现网络的构建，实现对图像中3D目标的识别分类和二维定位，结合深度图像完成三维的完整定位，并在

摘 要本论文对灌河特大桥钢桁梁桥的平行弦桁架线性的施工监控研究，旨在阐述国内施工监控的几种最新的监控方法，并在此基础上提出一些新的施工监控理论与思维，为施工监控理论的发展与完善作出一定的贡献。利用Midas模型计算，模拟桥梁的建设过程，得出各个施工阶段的应力应变理论值，用全站仪、水准仪、振弦式应变计、动态信号采集分析器等仪器对桥梁的轴线、挠度，弦杆的应力，拉索的拉力进行测量，用测得的实际值与模型计算理论值进行比较，将比较结果反馈给施工及监理单位。该桥施工监控过程中，应力测量值远程读取、索拉力无损检测的成功运用，为以后桥梁的施工监控增加了经验；用简化的简支悬臂模型计算配重的方法，及在梁端上锚固贴应变计防止桥梁倾覆的措施为桥梁的抗倾覆问题提出了新的理论和方法，对以后施工

摘 要塑料瓶作为饮料包装在日常生活中被广泛使用，每年的使用量都达到了几百亿瓶，但是废旧塑料瓶处理不当会对周围环境和居民造成较大的影响。废弃塑料瓶在经过按照颜色分类筛选之后，再经过一些后续处理步骤，可以将废旧塑料瓶变成不同颜色的塑料颗粒，成为可以被再次利用的塑料原料。我国的废弃塑料瓶分拣回收主要依靠人工来完成颜色分拣工作。分拣效率低下严重制约了我国的废旧塑料瓶回收利用率，使其迟迟不能突破百分之五十这个门槛，而欧美国家在机器视觉和计算机图像识别技术的不断发展下，利用这些技术配合机械设备已经成功将废弃塑料回收利用率提高至百分之六十。为了改善我国塑料瓶分拣的窘镜，工业界正积极向欧美国家学习引进并开发适合我国国情的基于图像识别技术的废弃塑料瓶分拣设备。经过前辈们几年的�

摘 要本文通过分析古典和现代分组密码体制的构造特性及各种设计方法的优缺点，然后进一步地研究近几年国内外有关分组密码加密方案的优秀成果，在分组密码的设计上提出一些自己的观点，希望所得结果对于分组密码的设计具有一定的指导意义。 在文章开始的分析部分，首先分析了分组密码的几大特点，得出了几个可以提高分组密码安全性的方法，然后通过观察Feistel网络的加密解密过程，知道了如何运用扩散与混淆，最后通过分析DES和AES，觉得不应该擅自改动较为完美的AES，所以决定选择DES作为研究对象。因此，在对分组密码加密方案的设计上，根据对密码学现状的分析，选择了对曾经因为密钥长度不够而被淘汰的DES进行改进，来得到新的安全性更高的分组密码。在后面的设计部分，主要研究了如何对DES进行改进，使之成为更加安全的分

摘 要本文在前人使用动量反转策略和GARP的多因子选股策略之上，将两种方法融合，为了解决多因子指标的复杂判断逻辑问题，引入支持向量机（SVM）进行决策，使模型拥有更好的自适应能力。本文选取A股市场上全体股票为研究对象，使用2000年3月14日到2020年4月15日的历史数据和因子指标为样本，通过特定规则对股票进行分类，将股票按照收益率分成“优绩股”、“中绩股”和“劣绩股”三类。借助滚动向前模型对支持向量机（SVM）进行训练，之后进行模拟交易回测，最后依照得到的持仓数据算出策略的收益以及多种类评价指标。研究结果表明，本策略能在样本区间获得稳定收益，复合年均增长率(CAGR)达30%、夏普比率为2.13；此外在出现经济周期弱势的时候能够最大程度地降低损失，最大回撤率为-0.27，平均回车幅度为-0.012，盈利年数占比为95%。关�

摘 要 要想让整个船舶保持安全运营就一定要保持船舶同步发电机能保持在一个良好的工作状态。随着现代船舶的大型化、智能化程度越来高，对发电机的稳定性和可靠性要求更高，因此需要对发电机可能出现的各种故障状态做出快速且准确的判断。本文将BP神经网络应用于船舶同步发电机的故障诊断研究。本文分析了同步发电机的三种常见故障，利用MAXWELL和simplorer建立了正常与故障状态下的模型，完成不同状态之下的仿真实验，采集同步发电机在不同状态下的仿真数据来进行分析研究，根据数据与图像的不同特征总结出故障状态的特点。采用了小波包分析方法将信号进行重构，采用频带能量分析技术进行故障特征值的提取，并且对高维度的特征向量进行降维处理。将特征向量分为训练样本和验证样本，使用训练样本对神经网络进行训练，最后用

摘 要在新时代经济繁荣和互联网腾飞的大势下，虚拟货币技术和市场份额发展迅猛，近年基于区块链技术产生并风靡于世界的比特币更是引发了广泛而深入的学术探讨，法学界对虚拟货币的相关研究也走向丰富和深刻。在此阶段，适当的总结与反思的重要性也凸显出来，本文以2013—2018年间CNKI中发表的与虚拟货币相关的期刊论文为素材，分相关研究的基本情况、已有的研究成果、学术前景的展望三个板块进行叙述，汇总研究成果、把握研究热点、洞悉研究不足，并提出个人对于之后研究方向方法的拙见。希冀于能为之后虚拟货币相关研究抛砖引玉、并提供文献综述之便利。关键词：虚拟货币；文献分析；研究现状；成果汇总；未来展望；Abstract In the new era of economic prosperity and the rapid development of the Internet, virtual currency technology and market share are develop

摘 要随着社会的发展和人民环保意识的不断增强，有关振动噪声的问题变得愈加严重，且越来越受到社会的重视。对于结构振动声辐射问题能否进行准确预报，降低噪声、优化噪声问题，不仅满足现在法律法规的要求、谋划求取市场发展的问题，也是保护我们的生存环境，保证人类可持续发展的战略层次问题。因此，进行“噪声预测方法以及结构优化方法”的研究工作，具有一定的理论意义和实际工程应用价值。本文对于中低频、高频噪声预测方法以及结构声学优化方法进行了详细分析。对于中低频噪声预测方法中的边界元法和有限元法进行了相关理论公式的推导。同时对于高频噪声预测方法中的统计能量分析法也进行了较为详细的阐述，包括其概念原理，基本公式，适用范围等。在结构声学优化设计方法中，通过对于形状优化，阻尼优化，隔�

论文总字数：25459字摘 要进入21世纪后，我国经济水平飞速提高，汽车使用量大幅度提升，并且深度学习有了很大的发展，因此，车辆重识别研究受到了越来越多人的关注。车辆重识别，即在一定范围内的交通监控系统中，判断不同区域内摄像机拍摄到的车辆图像是否属于同一辆车，其重点是研究跨摄像头的车辆检索问题。由于摄像头安置的地理位置以及位置上车道的不同，导致了被检索的数据集中的车辆的方向会有或多或少的偏差，可能会发生方向差别较大的同一辆车被判定为不同车辆的情况。因此，进行基于方向的车辆重识别研究很有意义。本文主要对目前的基于方向的车辆重识别研究方法进行了调研，分别研究从增加辅助信息、生成多视角、设计新型网络以及设计损失函数四个方面进行改良的车辆重识别方法，最后提出了使用新型的深度学�