摘要：针对网联车队列系统易受到干扰和拒绝服务(Denial of service, DoS)攻击问题,提出一种外部干扰和随机DoS攻击作用下的网联车安全H∞队列控制方法.首先,采用马尔科夫随机过程,将网联车随机DoS攻击特性建模为一个随机通信拓扑切换模型,据此设计网联车安全队列控制协议.然后,采用线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI)技术计算安全队列控制器参数,并应用Lyapunov-Krasovskii稳定性理论,建立在外部扰动和随机DoS攻击下队列系统稳定性充分条件.在此基础上,分析得到该队列闭环系统的弦稳定性充分条件.最后,通过7辆车组成的队列系统对比仿真实验,验证该方法的优越性.

摘要：为了研究多向循环受荷大直径单桩的水平变形响应及桩土相互作用机理,开展多向受荷大直径单桩的1g大比尺模型试验,探讨不同竖向和水平循环荷载比下的桩侧受力及变形响应.试验结果表明,施加竖向循环荷载会增大桩身水平位移的发展速率;最大弯矩出现在2.0倍桩径深度处,随着循环次数的增大,桩身弯矩表现出减小的趋势;在循环荷载作用下,最大土抗力所在的位置随着循环次数的增大逐渐从1.5倍桩径深度处向2.0倍桩径深度处移动,循环土体抗力-桩身水平变形(p-y)曲线的退化主要发生在表层土体;施加竖向循环荷载会增大桩土界面的初始刚度,但同时也会加速桩土体系的刚度退化.建议在海上风电大直径单桩的设计中,特别注意竖向循环荷载对长期循环荷载作用下桩身位移及桩土相互作用的不利影响.

摘要：针对多智能体系统通信网络遭受欺骗攻击与隐私窃取问题,本文提出了一种新的具备隐私保护能力的多智能体系统弹性一致性算法.首先考虑到多智能体系统在信息传输环节直接将真实状态信息暴露给外界的问题,设计了一种基于状态分配思想的节点状态信息处理机制,来保证系统中节点状态信息隐私的安全性.其次考虑到外部攻击者对系统收敛的影响,在状态分配机制上进一步引入了检测环节,从而保证系统安全收敛.然后通过数学理论分析证明了算法能够有效保护节点初始状态信息隐私的同时能够保证系统实现弹性一致性收敛.最后通过数值仿真实验与对比实验,进一步验证了本文算法的有效性.

摘要：非晶合金,又称为金属玻璃(MG),是一种新型的多功能材料,具有长程无序,短程有序的原子结构。由于不存在晶粒、晶界及位错等缺陷,非晶合金具备一系列优异的综合性能,在众多领域有着极大的应用前景,受到众多学者的广泛关注。但非晶合金的形成受到玻璃形成能力以及冷却速率的限制,使得该材料的尺寸远小于传统金属材料,极大地限制了其在工程领域的推广及应用。针对如何突破非晶合金尺寸限制的问题,研究学者们给予了充分的关注及和研究。简要介绍了非晶合金的发展历史,总结了临界尺寸≥15 mm的非晶合金成分及其制备方法,同时阐述了获得较大尺寸非晶合金的策略,包括根据经验准则、高通量制备及表征、机器学习得到高玻璃形成能力(GFA)的合金成分设计方法以及低温热塑性连接、焊接、放电等离子烧结及3D打印的获得大尺寸非晶合金的制备技术,并对这些方法的发展提出展望。

摘要：传统卷积神经网络(CNN)在识别故障类型时存在从原始振动信号中提取特征不足以及提取特征过程中需要更大的感受野以充分捕获信号的时间相关性的局限.针对轴承振动信号固有的多尺度特征,提出基于空洞卷积和增强型多尺度自适应特征融合的模型(DC-MAFFM).利用空洞卷积的大感受野提取信号特征,同时引入残差连接来减少卷积层上的信息损失,从而有效过滤信号中的噪声;设计改进的多尺度特征提取模块,在不同尺度上捕获互补的诊断特征,同时在各层都进行不同尺度特征融合,充分学习信号的高频和低频特征;利用提出的特征自适应融合模块对不同尺度的特征自适应赋予权重,增强判别特征学习的能力.在2个轴承数据集上进行验证,结果表明所提模型在噪声和变工况下有较强的诊断能力.在强噪声情况下,故障诊断准确率分别达到88.08%和75.56%,与其他方法相比有显著优势.

摘要：为了充分挖掘注塑成型过程中模腔内的高频时序特征和注塑成型机状态特征,提出基于双层双向门控循环单元网络(DL-BiGRU)的多特征融合注塑件尺寸预测方法.分析膜腔内传感器高频时序特征与注塑件尺寸间的关联性,采用DL-BiGRU网络从高频数据中自动提取时序特征,表征注塑件成型过程状态变化特性.通过采样模腔内高频时序数据进行展成平铺,表征注塑成型的瞬时特征.融合时序特征、瞬时特征和成型机状态特征,构建端到端的深度学习多特征融合框架.将上述3种特征融合并联合训练,提升注塑件尺寸预测精度.在注塑成型数据集上进行模型验证,预测尺寸平均均方误差为4.7×10^(-4) mm^(2),最小误差波动为10^(-5) mm^(2)量级,模型具有较高的预测精度和稳定性.

摘要：精密化是机械加工领域追求的目标,数控车铣复合机床作为高端机械加工装备,其床身的动静态特性对机床加工精度有显著影响。针对当前床身结构优化方法效率低、效果差的问题,文章提出一种非参数响应面法的多目标联合优化方案。该方案首先根据有限元分析结果挑选出模型的优化尺寸,并将床身质量、最大形变、一阶固有频率作为联合优化目标;通过建立参数试验对尺寸进行敏感性分析,精准选出敏感性较大尺寸;基于非参数回归法建立响应面,导入所选尺寸,计算试验样本的响应值,建立非参数回归响应面优化模型,并采用多目标遗传算法找出最优设计方案。最优方案优化结果为:机床床身最大形变降低约14.667%,一阶固有频率提升约3.187%,质量降低约1.208%。结果表明该优化方案能够高效提升机床床身动静态特性,为机床优化设计提供理论依据。

摘要：智能交通系统是集群智能技术的典型应用之一.为解决现有智能交通通信网络脆弱性检测方法复杂度高、实时性差的问题,提出引入深度学习技术对网络脆弱性检测方法进行设计.先利用多智能体网络协同和消息传输机制与智能交通系统车辆间协作通信网络的共通性,将智能交通系统通信图脆弱性检测问题建模为对多智能体网络r-鲁棒值的求解问题.再针对随网络节点数目增多r-鲁棒值求解成NP难问题,设计给出一种融入残差网络的深度学习算法,将鲁棒值求解问题转化为深度学习图分类问题.所提算法可有效应对动态多变的智能交通通信网络并对其实现快速精准的脆弱性检测.最后通过一组典型交通场景的仿真实验验证本文所提方法的有效性.

摘要：针对现有的数控机床工作过程主轴系统多种信息与多类信号采集的实际需求,设计研发了由多类型传感器组成的多源异类信息采集试验平台。该平台由热态特性信息采集系统与机床动态信息采集系统组成,其中热态特性信息采集系统可监测数控机床各点的位移与温度数据;动态信息采集系统可监测机床各点的振动,应力和应变。本文首先在主轴系统仿真分析的基础上,完成试验平台构建,并在2 000 r/min、3 000 r/min和4 000 r/min转速下进行多源异类信息采集试验,试验与仿真结果相对误差在10%以内,同时又将采集到的数据进行预处理和信息融合后用于多源信息的热误差建模,在对应转速下热平衡后的热变形均方根误差均小于0.9μm,同时决定系数在0.9以上,表明所搭建的多源异类信息采集试验平台在多转速下均有较优的准确性。本文的试验平台和数据采集融合方法为机床的热误差补偿和热设计提供了重要的技术手段和理论基础。

摘要：为评估促性腺激素释放激素(Gonadotrophin releasing hormone,GnRH)作为外源激素对小黄鱼(Larimichthys polyactis)的人工催产繁殖效果,以生理盐水注射组为对照,设计促黄体素释放激素(LHRH-A2,2.4μg/kg)注射组、促性腺激素释放激素(GnRH,75μg/kg)注射组、促性腺激素释放激素(6 mg/kg)口服组,通过繁殖生理学等方法比较其产卵情况、卵巢组织生理学变化和血清激素水平综合分析催产效果。结果显示,GnRH注射组在效应时间、产卵持续时间及受精率和孵化率与LHRH-A2注射组无显著差异,但总产卵量和上浮卵重显著升高(P<0.05);GnRH口服组总产卵量和上浮卵重则显著低于LHRH-A2注射组,但受精率和孵化率无显著差异。进一步通过组织生理学分析小黄鱼产卵过程,对照组卵巢发育以Ⅲ期卵巢为主,LHRH-A2注射组、GnRH注射和口服组均可诱导卵巢由Ⅲ期发育至Ⅴ期,促进卵母细胞由Ⅲ和Ⅳ时相发育成熟并排出体外。各实验组经催产激素处理后,血清中促黄体生成素(LH)、卵泡刺激素(FSH)和GnRH迅速上升,至产卵后期仍维持较高水平,各处理组的激素水平变化趋势一致。综上,注射GnRH可有效诱导小黄鱼产卵,且催产效果与注射LHRH-A2无显著差异;口服GnRH也可以诱导小黄鱼产卵,但产卵量和上浮卵重显著低于激素注射组,对其给药方法和剂量需要进一步优化。