摘要：针对图神经网络模型普遍缺乏可解释性问题,提出一种基于进化集成的图神经网络解释方法,为模型预测提供质量更高的解释。将当前主流图神经网络解释方法GNNExplainer和PGExplainer作为初级解释器,分别为模型预测提供初级解释;基于初级解释结果设计遗传算子,采用改进遗传算法集成两种初级解释结果得到最终解释。在4个真实数据集和4个合成数据集上进行广泛试验,从定性和定量两个角度对试验结果进行评估。试验结果表明,相较于同类算法,提出算法的准确度平均提高17%,忠实度平均提高20%。与传统集成学习融合策略相比,改进遗传算法作为集成器对解释方法的优化效果更为显著,所有指标整体平均提高29%。采用进化集成策略能够显著提高图神经网络解释算法的性能。

摘要：为进一步提高语音增强模型的自学习及降噪能力,提出基于多域融合及神经架构搜索的语音增强方法。该方法设计了语音信号多空间域映射及融合机制,实现信号实复数关联关系的挖掘;围绕模型卷积池化运算特点,提出了复数神经架构搜索机制,通过设计的搜索空间、搜索策略及评估策略,高效自动地构建出语音增强模型。实验搜索到的最优语音增强模型与基线模型的对比泛化实验中,语音质量客观评价(PESQ)、短时客观可懂度(STOI)两大指标较最优基线模型均最大提升5.6%,且模型参数量最低。

摘要：以Q235热轧带钢为研究对象,利用ANSYS/AUTODYN模块模拟了抛丸和抛浆对基体表面的冲击过程,并结合抛丸和抛浆冲击试验研究了带钢表面粗糙度和残余应力。结果表明,抛丸冲击后基体表面冲击深度和冲击直径分别比抛浆高20%~49%和9%~22%;抛丸冲击基体表面瞬时温度为247~413℃,抛浆冲击基体表面瞬时温度为60~97℃,说明浆体中的流体可以带走大量冲击热能。抛丸冲击后基体表面粗糙度和表面残余应力比抛浆冲击分别高22%~37%和3.7%~13.8%,抛浆冲击后基体表面完整性优于抛丸冲击。

摘要：为揭示300~150℃循环热处理后花岗岩物理性质及抗拉强度演变规律,对经过不同热处理循环次数的花岗岩自然吸水率、纵波波速变化进行测定,并开展巴西劈裂试验,期间采用声发射技术监测其破坏过程的声发射特征。结果表明:(1)花岗岩经历300~150℃循环热处理后,自然吸水率增大,变化量在0.25%~0.35%,纵波波速降低,衰减量为1132.3~1199.6 m/s;(2)花岗岩抗拉强度随热处理次数增多呈指数型减小,室温-300℃-室温处理方式下花岗岩抗拉强度最低,为13.21 MPa,而300~150℃循环热处理下,抗拉强度较室温-300℃-室温处理方式有所提高;(3)与室温条件相比,循环热处理后花岗岩加载至破坏所用时间呈降低趋势,且峰值荷载前出现声发射累计能量突变及振铃数峰值现象;(4)花岗岩经过300~150℃循环热处理后,破坏时监测的声发射累计能量和波速损伤变量与循环次数的变化趋势相反。研究成果可为一定温度区间循环下花岗岩物理力学演变行为提供参考。

摘要：针对煤矿履带掘进机器人在行驶过程中难以获取履带载荷的问题,基于电阻应变片的应变效应和测量电路,设计了一套适用于采集履带行驶结构动态特性的四通道无线应变采集卡。首先,分析了应变采集卡的电路和工作原理。然后,将2对应变片对称布置在试样板中,以DH5902N坚固型数据采集分析系统所采集的应变数据作为标准,通过仿真与试验相结合的方法对应变采集卡4个通道的灵敏度分别进行了标定。最后,将应变采集卡集成封装后内置于履带行驶结构中,并探讨了应变采集卡在封装环境下连续工作时的温度变化规律。结果表明,所设计的应变采集卡可同时采集4个通道的应变信号,其最高采样频率为1000 Hz,发射功率为4.5 dBm,应变采集误差不超过5×10^(-6)。该应变采集卡在封装环境下连续工作34.7 h后的温度稳定在34.58℃左右,可实现履带行驶结构的多自由度应变信号检测。研究结果为履带行驶结构动态载荷的实时采集以及掘进机器人的可靠性分析和故障预测提供了技术支撑。

摘要：活性层与电极之间的界面层材料对有机太阳能电池(OSCs)至关重要,它直接影响器件的性能和稳定运行。作为一种广泛应用的电子传输材料,氧化锌(ZnO)纳米颗粒(NPs)较高的表面缺陷态易在表面吸附水氧,严重影响OSCs的效率和稳定性。因此,本文设计了一种既能钝化表面缺陷又能调节能级的聚乙烯亚胺(PEI)包覆ZnO NPs的协同策略,采用水热法成功合成了ZnO@PEI NPs,并将其作为电子传输层(ETL)应用于基于PM6∶BO-4Cl∶PC61BM的OSCs中。结果表明,使用ZnO@PEINPs作为ETL制备的光伏器件的光电转换效率(PCE)略有下降,但由于包覆的PEI钝化了ZnO表面缺陷,ZnO@PEI NPs器件展现出更好的空气和紫外稳定性。本研究提出了一个构建多功能、高稳定性ETL的有效策略,为实现高稳定OSCs提供了一条适用的新途径。

摘要：在液压机、矫直机等液压成型机械设备中,常常需要对工作机构的位置和压力同时控制。由于电液伺服系统位置控制和力控制在机理上不同,位置控制和力控制切换时会产生冲击,阻抗控制是实现其平滑切换的一种有效方法。考虑电液力伺服系统强非线性、参数时变等特性,提出了一种基于力内模的阻抗控制策略,在推导阀控缸力数学模型的基础上,设计了力内模控制器。该控制策略实现了位置和力的平滑切换,且力控制的动态响应性能好,鲁棒性强。

摘要：目前,将深度学习用于脑电情感识别的研究已提出很多方法,但大多数方法并没有同时考虑脑电信号在时间、空间以及频率三个维度上的信息。基于此,提出一种结合频率-空间注意力机制的三维卷积神经网络(FSA-3D-CNN),同时考虑脑电信号在时间、空间和频率三个维度的信息,从而提高情感识别的准确性。首先,根据脑电信号的特性设计了一种新颖的四维特征结构,对时域分段后的脑电信号分别提取微分熵特征,并将其转换为四维矩阵用于训练深度模型。然后,针对四维特征矩阵结构改进现有的3D-CNN情感识别模型,同时利用脑电信号中的时间、空间和频率的信息。最后,设计一种频率-空间注意力机制自适应地分配脑电信号的频率和空间通道的权值,挖掘脑电信号中更能显著反映情感状态变化的空间和频率信息。FSA-3D-CNN模型在DEAP公共情感数据集的效价维和唤醒维二分类准确率分别达到了约95.87%和95.23%,在效价-唤醒维的四分类准确率达到约94.53%,比现有的卷积神经网络和LSTM情感识别模型均取得了显著的提升。

摘要：柔性驱动器因其固有的柔顺特性,能够实现机器人与人之间的安全交互,且具有较强的环境适应能力。为满足外骨骼机器人对关节柔性及变刚度特性的要求,设计了一种具有可重构性的变刚度柔性驱动器,可通过改变弹性元件的几何参数、材料和数量来实现重构,通过径向调节预紧力来实现可调范围内的变刚度。首先,运用零长度机架四杆机构的传动原理,建立了变刚度柔性驱动器的刚度数学模型,分析了柔性分支数和弹性元件刚度、预紧力对驱动器输出扭矩和刚度的影响规律。然后,建立了驱动器的ADAMS虚拟样机模型,并开展静力学性能仿真分析,验证了刚度数学模型的正确性。最后,建立了驱动器的动力学模型,通过Laplace变换得到了动力学系统的传递函数。频率特性分析结果表明,该柔性驱动器的稳定性良好。所设计的柔性驱动器体积小且质量小,能够在可穿戴外骨骼机器人驱动机构中应用。研究结果为机器人柔性驱动关节的设计提供了理论和技术参考。

摘要：激光熔覆参数设计和产品成形质量评估是多输入多输出耦合控制,但关于各参数权重配分以及多目标协同优化研究鲜有报道。设计L16(43)激光单道熔覆正交试验方案,研究27SiMn钢表面熔覆GS-Fe01铁基合金粉末的最优工艺参数;通过建立以激光功率、扫描速度和送粉速率关键参数表征的优化变量,构建以熔覆层性能评估为指标的目标响应非线性数学模型;探究优化变量及其权重排序对覆层性能的影响规律。基于快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)多目标优化的Pareto解集,寻求最佳参数。结果表明:在激光功率744 W,扫描速度233 mm/min,送粉速率1.2 r/min工况下,熔覆层稀释率19.9%,宽高比3.001,显微硬度747.15 HV0.5时,目标响应值匹配最佳。沿激光熔覆凝固方向,熔覆界面微观组织形貌逐步由树枝晶和柱状晶组织转换为体积小、数量多的非定向等轴晶粒。研究结果可为激光熔覆多目标工艺参数优化及复合涂层质量控制提供理论支撑。