摘要：为了提高基于深度学习的语音频带扩展性能,提出一种结合幅值掩膜的时频神经网络模型.该模型既能利用语音的相位信息,又能通过幅值掩膜来优化预测语音的幅值.模型时域部分设计一种融合注意力机制的长短时记忆神经网络,该网络可以实现并行计算,当预测高频语音时充分利用距离相近的前后语音帧之间的关系,舍弃对远距离语音帧之间关系的学习,从而减少模型的计算量.主客观实验表明该方法在信噪比和可懂度等度量上优于传统方法和基于深度神经网络的语音频带扩展方法.

摘要：自噬和凋亡是细胞命运调控的两种基本病理生理机制。现有通过对哺乳动物进行研究发现,参与反应的信号通路通过各种串扰机制相互连接。然而,关于双壳贝类等无脊椎动物中的自噬和凋亡串扰的研究仍相对较少。基于此,文章主要介绍细胞自噬和凋亡的分子机制及两者之间的联系,并对双壳贝类的自噬和凋亡的研究进展进行论述,从而探讨自噬与凋亡在水生生物发育和进化过程中的关键作用,以期为进一步探索无脊椎动物自噬与凋亡的分子机制奠定理论基础。

摘要：针对当前人体行为识别算法中双流卷积神经网络时效性差、3D卷积神经网络参数多、算法的复杂度高等不足,提出了基于3D卷积网络和时空融合网络的时空融合伪3D卷积神经网络模型TFP3D。首先,使用3D卷积拆分减少3D卷积核带来的庞大参数量;其次,增加时空融合模块T-Fusion,保证人体行为信息时空特征的有效传递;最后,使用Kinetics数据集对深层模型进行预训练,在保证准确率的前提下提升网络速率。在常见的人体行为识别数据集UCFl01上进行了大量的实验分析,并将识别的结果和当前流行的算法进行比较,结果证明所设计的TFP3D优于其他方法,平均识别率相比其他方法有较大的提高。

摘要：作为整个夹具设计中最为复杂和抽象的环节,装夹布局方案的规划直接影响着工件的加工质量、生产效率和制造成本。为此,在前期关于基于层次分析法与定位确定性的工件定位方案规划算法的研究基础上,进一步建立了一种基于逼近理想解排序法(TOPSIS)和基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)的夹紧方案设计方法。首先,通过建立选择夹紧表面的层次结构模型,提出了计算候选夹紧表面贴近度的TOPSIS方法。其次,考虑到工件稳定性和装夹变形的双重因素,建立了同时满足夹紧阶段和加工阶段的装夹布局多目标优化模型,在利用切比雪夫方法对多目标函数进行正对性分解的基础上,构建了夹紧方案多目标优化模型的MOEA/D求解方法。最后,利用建立的方法设计出非规则零件钻孔用的装夹布局方案,并与现有夹具结构方案进行对比和分析,结果表明设计方案与现有方案完全吻合。基于TOPSIS和MOEA/D的夹紧方案规划算法易于编程实现,既能为任意工件合理地规划出夹紧方案,也能为计算机辅助夹具设计系统的开发提供理论支持。

摘要：为探究货运线路中曲线区段磨耗钢轨的打磨方法对钢轨的服役寿命及列车运行安全的直接影响,针对曲线区段钢轨打磨廓形设计方法开展研究。设计多段圆弧和半径等多参变量的平滑设计方法,构建钢轨廓形描述模型,结合车辆-轨道耦合动力学及轮轨接触分析,设计不同权重系数,建立缓和曲线及恒定半径曲线段的磨耗钢轨打磨廓形的多目标函数,采用优化算法求解并进行对比分析。研究结果表明:与传统单一打磨廓形相比,设计廓形对缓和曲线段和恒定半径曲线段,钢轨材料去除量分别降低了39.02%和20.47%;动力学性能显著提升。在缓和曲线段和恒定半径曲线段的交接处,轮对横移量最高降低了89.45%,过渡更加平缓。轮轨接触几何分布均匀,改善了车辆入弯前后的运行性能和曲线通过性能。轮轨接触斑面积增加,且随轮对横移量变化平缓,最大Mises应力和最大法向接触应力相对于优化前均有明显改善。采用双打磨廓形设计能够有效延长曲线区段钢轨使用寿命。

摘要：浮筏系统具有优良的减隔振效果,而筏架性能的优劣起着关键作用。国内外学者多聚焦于筏架结构研究并取得了一定成果,但在筏架刚度调整方面尚未深入研究。传统的浮筏,当某种筏架结构被设计出来后,其力学特性基本不变,因此只能对某一频段激振力起到较佳的隔振效果。实际上对于安装有多台设备的筏架,激振载荷的频率是不同的。本文通过调控筏体局部刚度的方式,设计了一种磁流变弹性体浮筏,研究了在0~1000 Hz谐振激励下的筏架隔振效果,得到了最优电流控制表,实现了全频隔振。

摘要：针对现有的深度学习模型在语音频带扩展领域数据特征利用不充分、训练周期长以及生成语音质量不高等问题,提出了一种新型的端到端神经网络模型,该模型通过融合不同数据维度特征促使网络模型利用更少的数据特征量,获取更多的低高频映射关系解,从而减少模型的整体训练周期.为了提高长时序数据中关键特征的权重占比,设计了一种残差多头自注意力机制,从而达到数据特征利用率的最大化.此外,提出了一种基于时频域和Mel频谱的混合损失函数对模型进行优化.实验结果表明:该方法重构的宽带语音在主客观的评价中均优于传统方法和近年来的一些基于神经网络的语音频带扩展方法.

摘要：传统的优化方法通常具有通用性而缺少一定的针对性,针对传统田口优化方法受限于人为设定因素水平的单目标优化问题,提出了一种田口法结合灵敏度分析法的加权参数优化方法,并以柔顺四杆机构为对象进行实验验证。在建立柔顺四杆机构有限元模型后,将其输出位移和固有频率作为响应目标,其几何尺寸作为设计变量,在传统田口法的基础上,采用灵敏度分析,确定影响因子和权重系数,通过建立数学模型进行优化设计,以确定其最佳参数,并将传统方法与该方伍建军,王振飞法的实验结果进行对比验证。结果证明,该优化方法在一定程度上有效减少了人为设定因素水平的影响,并且更有效地将多个响应目标进行关联,优化后的柔顺四杆机构的可靠性相比于传统田口方法的结果提高24.82%,整体性能优化效果显著,该研究也为其他类型的机构设计提供了一定的参考。

摘要：为研究温拌阻燃沥青的高、低温流变性能,将Sasobit温拌剂、氢氧化铝(ATH)和有机蒙脱土(OMMT)加入70#基质沥青和SBS改性沥青中,制备两类温拌阻燃沥青.针对不同阻燃剂掺量的温拌阻燃沥青进行动态剪切流变试验、多应力蠕变恢复试验和弯曲梁流变试验,分析了阻燃剂掺量对两类沥青高、低温性能的影响.研究结果表明:随着阻燃剂掺量的提高,两类沥青的复合模量、车辙因子和蠕变恢复率逐渐增大,不可恢复蠕变柔量减小,蠕变劲度增大,蠕变速率减小,沥青的高温性能得到提升,但阻燃剂对沥青的低温性能有一定的负面影响;综合考虑温拌阻燃沥青的高、低温流变特性和经济性,推荐复配阻燃剂(m(ATH)∶m(OMMT)=3∶1)的最佳掺量为8%.

摘要：针对分布式配电自动化系统存在数据量井喷、海量监测数据缺乏高效的分布式故障容错机制的问题,提出一种血统链标记容错新方法。利用弹性分布式数据集、微批计算的记录级容错和血统链标记序列融合处理的设计技巧,实现了分布式数据容错中血统链的追溯和条件标记的自动选择。以铁路配电网监测采集的数据为算例,搭建了4机集群的调度监控平台进行容错测试。以发生频次最高的单数据节点故障为例,测试结果表明:对于包含3×10~6条监测数据记录的弹性分布式数据集,血统链标记容错模型的集群CPU平均占用率波动小于1.5%,磁盘占用率下降4.2%;当迭代次数达到600、800次时,迭代运算耗时分别降低24.3%和42.9%;所提方法实现500 ms流处理延时的同时,对集群资源的使用情况也具有较好的优化效果,验证了该方法对分布式集群容错的有效性。