具有语义相关性的文本、图像数据往往具有互补性，可以从不同角度增强语义理解，因此，图文语义关系挖掘是图文数据得以充分利用的关键。为解决图文数据深层语义关系挖掘不充分、检索阶段预测不精准的问题，本文提出了一种局部-全局特征引导的多级关系分析与挖掘方法。采用多头自注意力机制的Transformer建模图像关系，构建图像引导的文本注意力模块，挖掘图像区域和全局文本间的细粒度关系，融合局部-全局特征有效增强图文数据的语义关系。为验证本文方法，在Flickr30K、MSCOCO-1K和MSCOCO-3K数据集上进行实验，并与VSM、SGRAF等13种方法进行对比分析，本文方法中以文索图的召回率平均提升了0.62%,以图索文的召回率平均提高了0.5%,实验结果验证了本文方法的有效性。
为了提高室内定位算法的精度,本文融合Wi-Fi和蓝牙两种信号源,提出了一种结合粗定位和众包校正的适用于多用户环境的室内定位算法.该定位算法分为离线和在线两个阶段,离线阶段的主要任务是构建多个指纹库,在线阶段的主要任务是进行粗定位和众包校正.粗定位分别利用Wi-Fi接收信号强度指示和蓝牙接收信号强度指示计算用户的粗略位置和用户间的距离;众包校正包括聚类校正和虚拟空间校正两个部分,它利用用户间的距离和用户组的位置分布提高定位精度.在UJIIndoorLoc和IPIN2017-CAR数据集上进行验证,实验结果表明,提出的定位算法将平均定位误差分别降至 4.96 m和 4.35 m.
针对结构化道路环境下智能汽车在紧急避障过程中的局部路径规划问题,提出一种融合风险势场的离散优化局部路径规划方法.采用离散优化的路径规划框架,基于路径采样与局部Frenet坐标系生成一组有限的候选路径;综合考虑路径的安全性、偏移量和连续性,构建代价函数对候选路径进行评价,根据评价结果选出最优路径,引导车辆完成对障碍物的规避.针对路径的安全性,基于势场理论分别建立道路和障碍物的风险势场,结合离散高斯方法设计路径安全代价函数.构建多种复杂交通场景并进行仿真实验验证,结果表明:所提出的局部路径规划方法能够实时为车辆规划出一条安全、可行的路径,有效实现对静止和移动障碍物的规避.
三维点云分割是点云处理的一项关键任务,其作为场景理解的重要步骤,在机器人、自动驾驶等多个领域中得到了愈发广泛的应用和关注.本文针对点云具有的无序性和变密度等难点,使用核点卷积算子和点云展平卷积算子构造了相互增强的双路径特征提取网络.结合预处理模块、残差式特征融合模块及空间、通道注意力模块以编码器-解码器式的架构,提出了可以实现点云分类和分割的双任务神经网络算法.在ModelNet40分类数据集和S3DIS、SemanticKITTI分割数据集上进行实验,与当前最新算法的精度对比显示,所提算法在点云分类和分割任务上具有先进性能.另外,消融实验的结果证明了本文所提出的双路径特征提取网络与注意力模块结合的有效性和可行性.
为了应对视频监控和社交网络分享等真实场景中深度神经网络对图像信息的过度挖掘,提出了一种稀疏对抗攻击样本的生成方法,旨在对抗深度神经网络,致其错误分类,无法完成后续未授权任务.对扰动像素数量、扰动幅度以及扰动位置等多个目标进行优化,并基于抽样方案简捷高效地生成对抗样本.与其他 5 种相关方法对比了对抗成功率、扰动像素数量、扰动幅度、扰动位置和优化效果等指标,并根据扰动像素的分布情况分析了目标模型的分类空间特征.通过迁移测试和在目标检测任务中的应用,对本文算法的泛化能力和实用性进行了评估.实验结果表明,算法在扰动率不超过 1%的情况下,依然可以保证对深度神经网络的有效对抗,并显著优化了扰动像素幅度及扰动位置,对原始图像的破坏性更小,扰动更加不易感知.算法具有良好的泛化性和实用性.
沼渣是厨余垃圾厌氧消化处理的副产物之一,沼渣高效、深度稳定化处理可提高其产品价值并降低其滋生环境污染的风险.鉴于传统沼渣稳定化处理能耗高、效果差的局限性,本研究构建了以生物电化学系统强化厨余沼渣稳定化处理的体系,实现了以O2 为最终电子受体的沼渣厌氧深度稳定化.研究包括:合成以磺化聚醚醚酮为基质的膜电极组件、构建生物电化学沼渣稳定反应器,并评价稳定化过程中的沼渣理化性质变化及能量回收;通过 16S rRNA测序技术及PICRUSt功能基因预测评价该技术对降低沼渣生物风险的影响.结果表明:生物电化学体系可在 15 天内实现沼渣的稳定化并回收 20.95 mW/m2 电能;生物电化学辅助作用可实现化学需氧量、挥发性脂肪酸及氨氮的深度去除,显著降低微生物物种水平,消除致病基因,提高厨余沼渣产品的生物安全性.
表面处理在合金制备过程中应用广泛,其中通过调控表面析出行为来改变表面性质是一种简单易操作的合金表面处理方式.然而目前合金表面析出形核及长大的影响因素不明,制约了析出行为调控的有效实现.本文基于Al-Si合金体系,分别通过改变表面粗糙度及表面应力状态的处理方式,以及分步退火工艺及直接退火工艺的热处理方法,系统性地研究了不同表面状态及不同热处理工艺对表面析出热动力学的影响规律及机制.实验结果表明,直接退火工艺下,表面析出相沿平行于表面方向及垂直表面方向的析出行为与表面粗糙度及应力状态的分布并无明显关联.而在分步退火工艺下,表面析出相表现出显著的沿划痕内部、压痕边部等大曲率表面特异性生长的趋势.对析出行为定量统计以及热动力学机制的分析指出,表面析出相的形核热力学并未受到表面曲率改变的显著影响,而其长大速率在大曲率表面处有较为明显的提高.此现象的发现与机制的阐释可为表面析出行为的定量调控提供指导.
为了解决现有磁塑性加工中磁感应强度偏小且磁场分布不均的问题,本文设计了一种磁感应强度大且分布均匀的磁塑性加工用磁场发生装置.首先依据方形亥姆霍兹线圈理论和软磁材料的性能,确定亥姆霍兹线圈结构参数及铁芯和磁轭材料;其次利用ANSYS有限元软件对磁场发生装置进行模拟仿真研究,得出磁轭厚度、工作气隙和磁极端面形状对磁感应强度大小和磁场分布均匀性的影响,通过对模拟结果的分析,确定磁轭厚度为 17 mm、衔铁磁头为锥形,且倾角为 45°,工作气隙为 20 mm.最后,依据理论分析结果,制作了以工业纯铁为铁芯、以纯铜丝作为线圈绕线的三级方形亥姆霍兹线圈的磁场发生装置.当电流为 10 A时,通过理论计算得出电磁铁线圈温升 369℃,利用特斯拉计测得其中心磁感应强度大于 1 T.实验结果证实了本文磁场发生装置设计思路的可行性,为金属磁塑性加工技术的工程应用奠定了设备基础.
多金属氧酸盐(Polyoxometalates,POMs)是一类多核配位聚合物,拓扑结构丰富、合成方法多样、物理化学性质优异,自 19 世纪以来解决了诸多领域的应用问题.随着各学科间交叉发展,POMs作为"绿色材料"逐渐在环境领域引起关注,然而,与有机合成等传统催化领域的产业化程度相比,POMs在环境上的应用尚处于探索阶段,特别是对于生物质及污染物的催化转化,其体系复杂性、反应物浓度低等特点限制了POMs的应用场景.为了解决这些问题,研究者将POMs与其他材料结合,设计了POMs复合材料,分别从多功能和特异性角度提升POMs针对环境催化转化的适应性.本文总结了POMs的基本结构、合成方法和理化特性,以此为基础综述了POMs及其复合材料在环境催化转化中的研究热点,重点讨论了对生物质和污染物的催化转化,以期进一步推动POMs材料在环境领域中的应用.
针对时序图中种子节点失效问题,提出了一种可适用于大规模时序网络的替补种子节点挖掘算法.算法分为启发式预选与贪心式终选两个阶段,预选阶段从失效种子节点局部入手,结合时序图中信息传播的时序特性,定义了节点可替换度的概念,并将其作为选点依据为失效种子节点构建替补列表.终选阶段通过对替补列表中备选节点进行边际效应计算,进一步筛选出能够使得网络影响力达到全局最优的替补种子节点.实验结果表明本文算法挖掘所得替补种子节点可替代性较高,其影响力在保证对特定区域节点高覆盖率的同时,依旧能够维持较高的网络全局影响力.
针对传统轧制力预测模型计算误差大、泛化性能差的问题,提出了一种基于蜉蝣算法优化支持向量机的冷轧轧制力预测模型.该模型在支持向量机的基础上,引入蜉蝣算法对支持向量机的参数进行优化,解决了手动调参不确定性大且耗费时间的问题.本文采用某五机架冷连轧机组生产现场数据对轧制力进行测试,结果表明:本文所选模型轧制力预测值与实际值误差在±5%的准确率为 98.5%,模型误差小,具有较好的泛化性能,具有广阔的应用前景.
本文以铸态AZ91D镁合金为研究对象,在 310℃下进行了 1、3、6 变形循环的累积反向挤压大变形,详细研究了累积反向挤压变形过程中铸态合金第二相形貌和基体组织的演变过程.结果表明Mg17 Al12 相先后经历了边缘回溶、局部颈缩、断裂、球化过程,最终演变为弥散分布的细小球状或近球状颗粒.证实了累积反向挤压变形合金的基体组织在剪切变形区得到显著细化,随变形循环次数的增多,晶粒尺寸由初始铸态的 113.98 μm细化至约 2 μm.
光纤传感作为一种新型传感技术,由于具有高绝缘性、抗电磁干扰等独特优势,已经广泛应用于工业、国防、医疗以及环保能源等领域.按被调制的光波参数,光纤传感可以分为强度调制型、相位调制型、波长调制型、偏振态调制型和频率调制型.本文对几种典型的光纤传感技术工作原理、技术特点及研究进展进行了比较分析,并探讨了光纤传感技术应用中面临的问题和未来的发展趋势.
为了实现广域范围内分布式储能的统一灵活调控,本文研究基于储能云端控制器架构的分布式储能分层分区控制策略.中间层"分布式储能节点控制器"是核心环节,其接收上层云端调度信息实现对下层储能模块SOC的均衡控制,以解决储能电池过度充/过放电问题,从而提高蓄电池储能系统及电网运行可靠性.在传统均衡控制基础上,本文首先改进了一种荷电均衡控制方法,利用SOC差值修正中间层控制系数最可提高荷电均衡速度;为进一步提高荷电均衡速度和防止储能模块功率越限,本文提出了一种基于SOC差值的反正切函数均衡控制策略.最后,通过仿真验证了所提控制方法的正确性和可行性.
固体润滑剂在金属基自润滑复合材料中的应用正在迅速增加,特别是在极端环境(高温、高负载等)条件下工作的耐磨材料.目前,金属基自润滑复合材料中常使用的固体润滑剂主要有无机层状固体润滑剂、金属及其化合物、MAX金属陶瓷、有机物固体润滑剂、碳纳米材料固体润滑剂、多元复合固体润滑剂等,其种类很多,且各自有其适用的环境和基体.根据基体材料以及工况环境选择相匹配的固体润滑剂,可以保证金属基自润滑复合材料具有良好的减摩耐磨效果.针对上述内容,本文综述了金属基自润滑复合材料采用的固体润滑剂种类、基本性质、优缺点、润滑机理,总结了固体润滑剂的适用温度及其在金属基自润滑复合材料中的应用情况,并对金属基自润滑复合材料固体润滑剂的发展趋势进行了展望.
The high-quality operation of an airborne SAR system depends on the stable posture of the photoelectric system. For the requirement, this paper proposes an airborne SAR stabilized platform with omnidirectional posture adjustment capability based on a cubic 3-RRS parallel manipulator (PM). The kinematics characteristics of the airborne stabilized platform (ASP) are analyzed comprehensively based on Finite-Step-Integration (FSI) method. The ASP's forward kinematics position solution, accessible workspace, and singular boundary are obtained via analyzing, and the motion trajectory characteristics (angular velocity and acceleration) are analyzed based on the free control of the FSI method to the actuators' functions. The airborne SAR stabilized platform shows good performances on various kinematics characteristics, and provides a theoretical design and analysis guidance for the research of similar auxiliary equipment.
为有效提升测井用柱塞式橡胶集流器的集流性能,开展柱塞式橡胶集流器结构参数优化方法研究.首先构建橡胶弹性件受力膨胀的有限形变机理模型,理论分析橡胶弹性件受力膨胀内压与主伸长的内在关系,并确定适用于橡胶弹性件的Mooney-Rivlin超弹模型;然后基于橡胶弹性件有限形变机理构建其流固耦合仿真模型,确定橡胶弹性件受力形变影响因素:橡胶弹性件的厚度、轴向长度和硬度;进一步以橡胶弹性件的性能和内液体体积为优化目标,建立双隐层BP网络模型对橡胶弹性件结构参数进行寻优求解,得到橡胶弹性件的最优结构参数组合:硬度 43 HA、厚度 4 mm和轴向长度 25 cm,优选后的橡胶弹性件使得橡胶集流器整体性能得到大幅提升,其集流性能提升 57.69%、注液口压强减少 20%、橡胶弹性件内液体体积增加 25%.该双隐层BP参数优化模型最大预测误差仅为 7%,误差率低,对数据的拟合程度更好,为后续优化设计提供理论支撑.
关键部件服役可靠性是制约重大机械装备发展的核心因素之一.实现重大机械装备关键部件复杂服役条件下疲劳寿命精确管控对经济发展和国防建设具有重要意义.本文针对轧机轧辊、先进航空发动机叶片以及高速列车转向架等重大机械装备关键部件的服役过程,从国内外研究和应用现状出发,总结了当下研究热点和关键结论,分析了当前几种典型部件关键性能的退化机制与失效机理以及寿命预测研究中存在的若干问题,对未来相关研究的发展趋势作出了展望.
输电线路封网机器人可有效提升安全性,对于由蓄电池供电的封网机器人如何根据实际工况尽可能延长工作时间是需要解决的实际问题.本文研究了根据电池SOC状况和实际工作需要合理控制封网机器人运行速度,进而提升封网机器人的续航能力.首先分析了直流电机速度与功率的关系,改变电机转速便可改变电机输出功率,进而控制电池SOC的变化程度.提出计及电池SOC的输电线路封网机器人的优化速度控制策略,设计出了计及电池SOC的四种速度调节系数,根据SOC的实时值动态调整机器人的输出功率,提高电池电量的利用效率.仿真和实验结果表明,保守型调速与全力型调速相比电池SOC的消耗减小近一半,从而验证了所提控制策略的有效性.
传统的动物行为分析方法大部分是采取离线的形式,不能做到实时分析.为了解决此问题,本文提出了一种改进YOLO5Face的小鼠行为实时分析方法.本方法分为两个步骤:首先是小鼠关键点实时检测,然后是小鼠行为实时识别.针对小鼠关键点实时检测,在深度学习网络YOLO5Face的基础上改进:新增了一个更小的检测头来检测更小尺度的物体;主干网络中加入YOLOv8 的C2f模块,让模型获得了更加丰富的梯度流信息,大大缩短了训练时间,提高了关键点检测精度;引入GSConv和Slim-neck,减轻模型的复杂度同时提升精度.结果表明:模型对鼻尖、左耳、右耳、尾基关键点检测的平均PCK指标达到了97.5%,推理速度为79 f/s,精度和实时帧率均高于DeepLabCut模型的性能.针对小鼠行为实时识别:利用上述改进的关键点检测模型获得小鼠关键点坐标,再将体态特征与运动特征相结合构造行为识别数据集,使用机器学习方法SVM进行行为分类.模型对梳洗、直立、静止、行走四种基本行为的平均识别准确率达到了 91.93%.将关键点检测代码与行为识别代码拼接,整个代码运行的实时帧率可以达到 35 f/s.
