摘要：搭建了可用于生物医学检测的小型近红外拉曼光谱仪。通过理论计算,几何光路设计,完成了系统组装。有别于传统反射式准直结构:(1)本光谱仪色散系统采用透射式准直的方法,将散射光投射到光栅上进行色散;(2)经二向色镜分光,采用物镜对入射光会聚和散射光收集,设计了与色散系统入射狭缝相匹配(共焦面)的外光路系统,进而有效收集拉曼信号和去除杂散光;(3)实现了高分辨率(3cm^(-1))、高重复性和高灵敏度光谱检测,检测范围500~2 200cm^(-1)(785nm激发);(4)小型化设计,整个系统尺寸约240mm×200mm×130mm,自由度高。将此自开发小型拉曼光谱仪应用于葡萄糖和膝关节软骨的拉曼光谱测试,获得了与大型商业拉曼光谱仪相媲美的结果,验证了该光谱仪具有高分辨率,高重复性和高灵敏度的优越性能,可灵活地应用于生物医学等多领域的研究。

摘要：将土性参数中的压缩模量建模为随机场而非传统意义上的随机变量,利用随机场的局部平均理论,确立了计算参数由点特性过渡到空间平均特性的方差计算方法。结合目前基础设计中主流的沉降计算方法(分层总和法),推导了能够反映土性参数空间变化特性的基础沉降表达式,地基土分单层和多层两种情况;在假定自相关函数的条件下,利用5点Gauss积分,实现了基础沉降概率反映特性的一次二阶矩分析,进而提出了基础沉降的概率预报方法及给定沉降控制标准下的可靠性分析步骤;避免了随机场模拟的复杂性和Monte-Carlo抽样的庞大计算量,实现了与通常计算方法相互兼容的目的,便于一般工程设计人员所采用。最后,通过一个工程算例再现了此方法的分析过程和适用性。这对岩土工程的风险评价和可靠度分析具有重要的应用价值。

摘要：随着海上风电的大规模发展,以及电网互联范围的不断扩大,时滞主要产生在风电场广域测量系统的信号测量和传输中,从而导致风电机组系统性能下降甚至不稳定,严重影响了风电场的正常运行.因此,该文基于Hamilton能量理论,研究了双馈风电机群的分布式时滞控制问题.首先,该文对双馈风电系统进行Hamilton实现,得到风电机组PCH–D模型;然后,针对单机系统PCH–D模型,引入Casimir函数设计控制律,使得风电系统在输入时滞下能够稳定运行;进而,将风电机组网络化,设计分布式时滞控制策略,使得整个风电机群在30~300 ms的时滞范围内整体保持稳定.最后,通过仿真验证了所提控制策略能有效地解决系统的输入时滞问题,同时减小了时滞引起的系统误差,提高了风电机群的稳定性和控制精度.

摘要：为进一步降低开关磁阻电动自行车设计成本,提出了单电阻电流采样的四相电流重构技术。对单电阻电流采样的四相电流重构技术的原理进行研究,建立了不同开关状态下四相电流与采样电流的关系。对换相而引起的非换相相电流波动问题进行分析,定义了无法重构相电流的区域为非观测区。提出使用单脉冲注入控制解决非观测区内无法重构相电流的方法,通过在非观测区注入单个脉冲信号,依据直流母线电压值重构得到相电流,并根据给定电流参考量,计算得到脉宽调制补偿信号的占空比,从而实现在非观测区的斩波控制。建立了Matlab/Simulink数字仿真模型,并进行仿真验证,最后进行了开关磁阻电机单电阻电流采样及控制算法的实验。结果表明,所提单电阻电流采样技术具备可行性和使用价值。

摘要：目的基于深度卷积神经网络的目标检测模型易受复杂环境(遮挡、光照、远距离、小目标等)影响导致漏检、误检和目标轮廓特征模糊的问题,现有模型难以直接泛化到航拍场景下的小目标检测任务。为有效解决上述问题,提出一种融合非临近跳连与多尺度残差结构的小目标车辆检测算法(non-adjacent hop network you only look once version 5s multi-scale residual edge contour feature extraction strategy,NHN-YOLOv5s-MREFE)。方法首先,设计4种不同尺度的检测层,根据自身感受野大小,针对性地负责不同尺寸车辆的检测。其次,借鉴DenseNet密集跳连的思想,构建一种非临近跳连特征金字塔结构(non-adjacent hop network,NHN),通过跳连相加策略,在强化非临近层次信息交互的同时融合更多未被影响的原始信息,解决位置信息在传递过程中被逐渐稀释的问题,有效降低了模型的误检率。然后,以减少特征丢失为前提,引入反卷积和并行策略,通过参数学习实现像素填充和突破每1维度信息量的方式扩充小目标细节信息。接着,设计一种多尺度残差边缘轮廓特征提取策略(multi-scale residual edge contour feature extraction strategy,MREFE),遵循特征逐渐细化的原则,构建多尺度残差结构,采用双分支并行的方法捕获不同层级的多尺度信息,通过多尺度下的高语义信息与初始浅层信息的逐像素作差实现图像边缘特征提取,进而辅助网络模型完成目标分类。最后,采用K-Means++算法使聚类中心分散化,促使结果达到全局最优,加速模型收敛。结果实验结果表明,非临近跳连的特征金字塔与多尺度残差结构的多模态融合策略,在提升模型运行效率,降低模型计算资源消耗的同时,有效提升了小目标检测的准确性和鲁棒性。通过多场景、多时段、多角度的样本数据增强,强化了模型在不同场景下的泛化能力。最后,在十字路口、沿途车道双场景下包含多种车辆类型的航拍图像数据集上,对比分析4种主流的目标检测方法,本文算法的综合性能最优。相较于基准模型(YOLOv5s),精确率、召回率和平均精度均值分别提升了13.7%、1.6%和8.1%。结论本文算法可以较好地平衡检测速度与精度,以增加极小的参数量为代价,显著地提升了检测精度,并能够自适应复杂的交通环境,满足航拍场景下小目标车辆检测的实时性需求,在交通流量、密度等参数的测量和统计,车辆定位与跟踪等场景下有较高的应用价值。

摘要：现有基于视频图像测量烟雾浓度的方法主要通过人工提取特征,需要已知环境的大气光、背景等外界条件.为了提高烟雾浓度测量方法的直接性和实用性,文中通过烟雾化方程,建立烟雾图像与其浓度数值的对应关系,进而提出基于双通道深度卷积神经网络(DCCNN)的烟雾浓度测量方法,实现端到端的烟雾浓度直接测量.DCCNN中采用1×1卷积进行通道数据融合,引入跳跃连接解决网络层数较深时梯度消失问题,加快训练过程.同时引入自注意力机制,自动学习隐含特征的重要程度,再合并两个通道提取的特征,获得综合测量结果.实验表明,DCCNN测量烟雾浓度的平均绝对误差较低,综合性能较优.

摘要：燃料电池在实际应用中需要通过封装结构将一定数量的单电池串联成电堆以满足输出功率的要求.封装结构的载荷大小、加载方式对电堆内部压力分布的一致性有较大的影响,合理有效的封装结构设计能够提高电堆的稳定性、寿命和功率密度等性能参数.从燃料电池封装载荷施加与优化、端板轻量化设计和试验设计与验证等方面,对质子交换膜燃料电池电堆的封装研究进行了综述,以期为燃料电池电堆封装结构的设计与工程应用提供一定参考.

摘要：基于有限元软件ABAQUS,利用Norton蠕变本构关系及镍基钎料BNi-2和不锈钢母材SS304在600℃的蠕变参数,对不锈钢板翅结构进行蠕变有限元分析,预测其在高温环境下服役105h的应力、应变分布规律和危险位置．利用有限元分析获得了板翅结构在钎焊过程中产生的残余应力的分布规律,讨论了残余应力对蠕变变形的影响．结果表明,由于钎料和母材力学性能参数的不匹配以及钎焊夹具的约束作用,产生了较大的残余应力,对板翅结构的蠕变变形产生较大影响,故在板翅结构的高温强度设计中,残余应力不可忽略．钎角处蠕变应力和应变集中,易萌生裂纹,成为最薄弱的环节．

摘要：为实现更优化的器件电流应力、更广范围内实现软开关,针对双有源桥双向变换器,该文提出一种基于高频交流升降压的统一多变量控制策略。提出一种多变量求解的方法,并给出相应的计算流程和相关的控制框图。给出变压器变比和电感值的设计方法,并分析器件的电流应力。从器件电流应力、对控制变量潜力的挖掘程度和软开关范围3个方面,比较基于高频交流升降压控制策略与双移相控制策略控制下的双有源桥双向变换器的性能。实验结果验证了所提控制方法优良。

摘要：为了改善火灾动力学和火灾风险评估课程的教学效果,让学生更直观理解池火灾对周围人和物产生的热辐射损伤,基于MATLAB软件进行GUI界面设计,采用5种辐射模型对池火周围一维坐标轴、二维平面和三维曲面上的辐射热流密度分布情况进行预测和对比。结果表明,在水平方向上,目标点距离火焰中心轴线越近,所受辐射热流密度越大;在垂直方向上,目标点所受辐射热流密度随高度的增加先增加后减小。该虚拟仿真系统界面具有简洁易懂、操作方便、计算结果图形化和可视化的特性,将其应用于消防工程或安全工程专业的辅助教学,可提高教学质量。