摘要：针对一类广泛存在的分布式生产-运输-装配集成调度问题(Integrated scheduling problem of distributed production,transportation and assembly,ISPDPTA),建立问题模型并提出一种增强三维分布估计算法(Enhanced three-dimensional estimation of distribution algorithm,E3DEDA)进行求解。在E3DEDA的全局搜索部分,先根据ISPDPTA的问题特性,对包含工厂信息的工件与产品进行多段编码,并依据最短路径规则获得各车辆路径;再采用双三维概率模型分别学习和积累种群中较优个体的工件块与产品块结构及其位置信息,并采样生成新个体,从而增强算法发现优质解空间区域的能力。在E3DEDA的局部搜索部分,设计自适应变邻域局部搜索来增强算法的局部搜索能力。具体而言,针对问题各阶段特性,设计10种有效的邻域操作组成备选集合,并采用二维概率模型学习由不同邻域操作所构成的优质邻域结构信息,进而采样生成合理的邻域操作排列并依次执行,以实现对全局搜索所发现优质区域的深入搜索。此外,设计块结构概率评价更新机制,可提升算法执行效率。最后,通过仿真试验与算法对比验证E3DEDA可有效求解ISPDPTA。

摘要：针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助非正交多址(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)下行通信系统,提出了最大化和速率的用户动态分簇与功率分配方案.考虑用户服务质量与UAV位置约束,建立了和速率最大化的优化问题.由于目标函数的非凸性,将原问题解耦为三个子问题,分别优化UAV位置部署与用户连接、用户动态分簇、功率分配以提高系统性能.首先,基于K-means算法设计了UAV位置部署与用户连接方案,以减小路损为目的确定UAV最佳部署位置,同时选择其服务的最优用户群;其次,改进多密度流聚类(Multi-Density Stream Clustering, MDSC)算法,提出了单UAV下用户静态与动态分簇方案,静态分簇方案可自适应平衡簇数与簇用户数,并获得较大的簇内用户信道增益差异,动态分簇方案则针对用户移动属性,制定了即时更新策略;最后,使用分式规划(Fractional Programming,FP)二次变换的方法,引入辅助变量将原非凸问题变换为凸问题,交替优化辅助变量与功率分配因子,获得原非凸问题的次优解.仿真结果表明,与其他算法相比,本文分簇方案能获得更大的簇内信道差异与更小的簇内用户数标准差,同时用户系统性能也获得了显著提升.

摘要：针对现有方法在文本和图像模态的预训练目标上存在嵌入不对齐,文档图像采用基于卷积神经网络(CNN)的结构进行预处理,流程复杂,模型参数量大的问题,提出基于Transformer的多模态级联文档布局分析网络(MCOD-Net).设计词块对齐嵌入模块(WAEM),实现文本和图像模态预训练目标的对齐嵌入,使用掩码语言建模(MLM)、掩码图像建模(MIM)和词块对齐(WPA)进行预训练,以促进模型在文本和图像模态上的表征学习能力.直接使用文档原始图像,用图像块的线性投影特征来表示文档图像,简化模型结构,减小了模型参数量.实验结果表明,所提模型在PubLayNet公开数据集上的平均精度均值(mAP)达到95.1%.相较于其他模型,整体性能提升了2.5%,泛化能力突出,综合效果最优.

摘要：近年来,各种深度学习模型在故障诊断领域取得了突破性进展。该类方法能自动的从复杂的数据捕捉到设备在不同状态的规律,但其“不透明”特点导致了使用者对模型的不信任。从模型的拟合角度出发,提出一种通过互信息规则来规范模型输入输出之间关系的卷积神经网络模型。通过改进模型的损失,增强网络模型的特征提取能力,并将结果可视化。首先,将振动数据转换为包络谱作为模型第一层的输入;然后将用于特征提取的多层卷积视作一个系统,并设计该系统的输出与模型的输入大小一致使得模型便于理解;其次,添加注意力机制层以增强明显特征;最后,基于信号降噪前后之间的互信息规律设计了损失函数来驱动卷积系统可以提取更多故障特征频率成分。通过仿真信号与真实案例表明:所提方法的可视化结果不仅具有一定的解释性,并且在轴承的故障特征提取方面取得了一定的效果。

摘要：针对许多隧道面临的穿越活动断层挑战,该研究提出一种基于脆性缓冲理念的隧道抗错断方法。通过设计并实施模型试验,验证脆性缓冲结构在抗错断方面的有效性。研究结果表明:当断层发生错动时,采用脆性缓冲结构的隧道设计理念是可行的。通过观察破坏模式发现,脆性缓冲材料的粉碎和衬砌的部分脱空作用可有效分散局部剪切破坏,显著降低断层带区域衬砌的损坏程度。在上盘区域,拱顶处的脆性缓冲结构被压碎,与此同时,拱底处脱空。下盘区域的拱顶处脱空,而拱底的脆性缓冲结构被压碎。这种变形模式有效分散了断层位置的局部剪切变形,显著减轻了衬砌的损坏。在50 mm厚缓冲结构的保护下,即使错动位移达到100 mm,相当于实际情况下的4 m位移,衬砌模型表现出的损坏较小,突显了脆性缓冲结构在保护隧道结构完整性方面的强大性能。此外,从应变监测数据分析可以看出,衬砌的应变峰值并不出现在断层破碎带内,而是迁移至离断层位置较远的区域,显著减轻了断层破碎带内的应变集中现象。该研究为跨越活动断层带的隧道设计提供了重要的理论依据和实践指导,为抗错断方案的选择提供了参考。

摘要：随着现代工业的飞速发展,如何实现氮氧化物的有效脱除成为目前亟待解决的重要难题.本研究提出了一种在石墨相氮化碳(g-C_(3)N_(4))表面原位生长纳米氧化锌点阵构建柱撑结构复合材料策略,以实现在可见光下光氧化去除NO.通过离子吸附反应,成功制备了不同氧化锌颗粒负载量的ZnO NP/g-C_(3)N_(4)柱撑结构复合光氧化剂,并对其结构和电子特性进行了研究.结果表明,氧化锌纳米颗粒(ZnO NP)的引入改善了g-C_(3)N_(4)的团聚,提高了比表面积,暴露出更多活性位点.异质结构的构建改善了复合材料能带结构,促进了光生载流子的迁移及分离,光氧化性能显著提升.在可见光照射下质量分数为2.5%的ZnO NP/g-C_(3)N_(4)样品展现出了优异的光氧化性能,对NO体积分数为3×10^(-5)%以下的混合空气光氧化去除表现出优良的高效稳定性.本研究为高性能光氧化剂的设计与构建提供了有效策略,并为消除工业NO污染物提供了技术参考.

摘要：为研究隧道衬砌结构上的气动压力时空特征和不同影响因素下气动效应的变化规律,基于滑移网格技术、有限体积法理论以及非定常、黏性、可压缩性N-S方程和RNG湍流方程,建立精细化的隧道-列车流固耦合数值计算模型,通过动模型试验验证数值计算的合理性。研究表明:1)全过程压力云图和流场云图可清晰地揭示出气动压力波的传播过程及特性;2)基于列车长度修正了最大压缩波的既有经验公式,提出列车摩阻因数为2.255 Pa/m;3)拟合出了不同隧道衬砌结构下压力峰峰值衰减率与循环周期数的关系式,为后期分析气动荷载对衬砌结构的疲劳损伤奠定了理论基础;4)揭示出列车尾部完全驶出隧道后或长隧道中管片结构上的气动压力峰值相较于模筑衬砌隧道中的气动压力峰值衰减更快,盾构隧道出口外20 m和50 m处的微气压波幅值相较于模筑衬砌隧道降低1.53%~5.5%。

摘要：针对困难样本挖掘的图聚类算法是最近的研究热点,目前算法存在的主要问题有:对比方法和样本对加权策略缺少良好的融合机制;采样正样本时忽略了视图内部的“假阴性”样本;忽视图级信息对聚类的帮助。针对上述问题,提出困难样本采样联合对比增强的图聚类算法。首先使用自编码器学习嵌入,根据计算的伪标签、相似度、置信度信息为表示学习设计一种自加权对比损失,统一不同视图下节点对比和困难样本对加权策略。通过调整不同置信区域样本对的权重,损失函数驱动模型关注不同类型的困难样本以学习有区分性的特征,提高簇内表示的一致性和簇间表示的差异性,增强对样本的判别能力。其次,图级表示经聚类网络投影,通过聚类对比损失最大化不同视图下聚类的表示一致性。最后联合两种对比损失,利用自监督训练机制进行迭代优化,完成聚类任务。该算法在5个真实数据集上与9个基准聚类算法对比,在4个权威指标上达到最优,聚类性能出色。消融实验表明两个对比模块的有效性和可迁移性。

摘要：为了避免现有的单样本图像域自适应算法在反转重建过程中丢失内容信息的现象,提出一种利用CLIP(contrastive language-image pretraining)和ViT(vision transformer)双指导扩散模型去噪、实现内容对齐的单样本图像域自适应算法。首先设计一种基于扩散模型的域反转算法,将位于目标域的图像通过预训练的扩散模型反转到源域,从而获得了内容相同但域信息不同的图像对。其次,将图像对映射到CLIP模型隐空间中,通过内容主导和域主导的2个方向分别顾及内容信息和域信息;同时,将图像对映射到ViT模型隐空间中,通过对比学习的方式分别约束内容信息和域信息。最后,使用条件化指导的去噪方式,实现任意源域图像到目标域的转换。此外,该算法也适用于未见域间转换和多属性编辑的任务。定性和定量的实验结果证明,该算法相对于其他先进算法在多个性能指标上提升2%~27%。

摘要：采用哈密顿互联结构修正的控制设计简化方法,避开了求取修正能量函数的困难.以非线性水轮发电机组哈密顿模型为基础,为了从内部互联结构上增加调速器和机组功角的联系,在结构矩阵中增加导叶开度和功角的关联因子.采用哈密顿互联结构修正的简化设计方法,设计了励磁和调速的双输入控制规律镇定系统.仿真表明,这一方法能有效改善机组在弱阻尼下调节的稳定性.