（1）在基于ARM+FPGA声学反演系统几个关键问题的研究中，首先对系统的整体架构和基础理论进行了深入探讨和设计，这包括了近场声全息技术的核心原理及其在声源识别与定位中的应用潜力，特别是针对汽车噪声检测领域的实际需求，我们分析了传统声学反演装置的局限性，如体积庞大、操作繁琐和成本高企，这些问题阻碍了其在工程实践中的广泛推广。总体上，这个部分的创新在于将复杂算法硬件化，结合并行和流水线方法，解决了嵌

✅博主简介：本人擅长数据处理、建模仿真、程序设计、论文写作与指导，项目与课题经验交流。项目合作可私信或扫描文章底部二维码。嵌入式PLC（可编程逻辑控制器）在自动化控制系统中扮演着重要角色，主要用于控制机械设备和生产过程。设计一款基于STM32的嵌入式PLC可以实现高效、灵活、经济的控制方案。通过分析国内外PLC的设计案例及市场需求，本课题旨在开发一款结构合理、功能齐全的嵌入式PLC，以满足工业自动

在陶瓷芯片测试集上，裂缝IoU从 baseline 的68.1%提到78.4%，气孔IoU从62.5%提到75.9%，整体mIoU达到74.86%，推理速度10.31FPS，比UNet+ResNet50组合快1.8倍，参数量反而下降37%。（3）错位缺陷属于“整层异常”，空间尺寸大、纹理变化小，用分类网络比像素级分割更省算力。第三级是“缺陷感知的灰度重映射”，先以Otsu粗分割得到前景概率图，再对

随着无人驾驶技术的快速发展，小型无人车辆在安防、物流配送等领域的应用逐渐增加。然而，由于小型无人车辆在商业化应用中通常面临成本限制，要求目标检测算法既要具备较高的检测精度，又要在低成本硬件上具备较高的运行效率。因此，传统的复杂深度学习模型和昂贵的计算资源在这些低成本场景中并不适用。

为了克服这一挑战，本文将深度强化学习中的近端策略优化（PPO）算法引入到柔性作业车间动态调度问题中，旨在通过深度学习的强大表示能力和强化学习的决策能力，实现高效、稳定的动态调度。这些状态特征构成了算法的状态空间，它们能够反映调度环境的当前状态，并为智能体的决策提供依据。在实验中，我们记录了算法的总延迟时间、收敛速度、求解质量等多个方面的数据，并进行了详细的分析和比较。为了处理这些子问题，我们引入了

图像在人类生产生活中具有极大价值，而图像分辨率决定了其中存储的信息量。近年来，基于深度学习的方法成为主流，但多数方法设计复杂网络结构以追求更好重建效果，这导致网络模型参数量和计算量较大，难以应用于计算资源有限的设备。同时，一些使用像素级损失训练的网络模型，重建图像往往过于平滑，缺乏纹理特征。实验表明，LMDFFN 网络在具有较低模型参数量和计算量的情况下，在定量评价和视觉质量提升上都取得了优异的效

此模型不仅涵盖了齿轮间的啮合平面力系，还特别关注了啮合力作用方向随时间的变化情况，从而揭示了齿轮传动过程中中心距变化、齿面及齿背啮合状态变化与齿轮副间啮合力作用方向之间的复杂耦合机制。此外，通过引入动态齿侧间隙和动态啮合刚度的概念，该模型进一步扩展了传统动力学模型的适用范围，使其能够适应更为广泛的工程应用场合，并且可以用于评估不同工况下齿轮传动系统的振动响应。结果显示，理论模型预测的结果与实际测量

TruckSim-IPG Road联合仿真中，4车满载队列在μ=0.25的冰雪弯道以50km/h行驶，弯道半径300m，领航车在5s内减速20km/h，结果队列最大铰接角仅3.2°，挂车横向偏移0.22m，车间距误差向后传播系数0.87，单步计算时间3ms，完全满足嵌入式控制器2ms中断的实时要求。纵向子系统采用鲁棒Tube MPC，把前车加速度视为有界扰动，用“在线可达集”实时包裹未来可能的状态

移动机器人的关键技术是路径规划。路径规划技术要求移动机器人在存在障碍物的环境中，能够感知周围事物，并收集信息作为信源，从起始点到目标点，规划出一条不发生碰撞且线路最优的路径。因此。如何使移动机器人在不同的环境下，自主避开障碍物的同时，能够省时高效的到达目标点，是目前机器人自主导航路径规划的研究热点和重要问题。 基于深度强化学习 DRL 的机器人决策控制是人工智能时代下的产物，是机器人自主移动研究中

仿真测试表明，在多目标环境（目标数量2-5个，信杂比5-15dB）中，改进ICA-CFAR的检测概率较传统算法提升15%-25%，同时虚警概率可控制在10^-6以下，尤其在高海况（K分布形状参数0.5-1.0）下仍能保持稳定性能。ICAHCEVI-CFAR的核心设计是引入环境识别模块，通过计算参考窗内前后半部分的功率比值（若比值大于设定阈值，则判定为杂波边缘环境，否则为均匀环境或多目标环境），自动