摘要：针对机床状态动态标签及差异化分布数据下的预测适应性差与准确度低问题,结合时序特征关系和模型融合方法,建立自适应混合深度学习模型进行机床状态预测。首先,通过融合最小近邻分类器,设计一种基于权值累积的自适应更新法则,建立具有数据自适应性的状态预测模型。在此基础上,提出一种基于中心损失函数的特征距离度量优化策略,构建综合决策损失函数,确保模型有效融合。在提出的一种组合收敛准则基础上,采用BBPT方法训练优化模型,对测试数据进行了验证。实验结果表明,该模型能够自适应动态标签及差异化分布数据,准确预测数控机床状态类别,抗干扰强,响应快。在GPU模式下预测时间最短仅需100 ms,较BP和LSTM分类网络,预测准确率和实时性均显著提高。

摘要：近几年,基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的单幅图像动态场景盲去模糊(single image dynamic scene blind deblurring, SIDSBD)方法已经取得了巨大的进步.其成功主要是源于多尺度模型或者多块模型、编解码器架构的设计和残差块结构的设计3个方面.基于此,提出了一种新的多尺度卷积神经网络(multiscale convolutional neural network, MSCNN)来进一步开发多尺度模型、编解码器架构和残差块结构的优势,以实现更高质量的动态场景盲去模糊.首先,受到空间金字塔池化(spatial pyramid pooling, SPP)和多块模型的启发,提出了一种分等级的多块通道注意力机制(hierarchical multi-patch channel attention, HMPCA).提出的HMPCA通过利用特征图的全局特征统计量和局部特征统计量来自适应地对特征图进行逐通道的权重赋值.因为利用了局部信息,因此HMPCA可以被认为是增加了通道方向的感受野,也正因如此,提出的HMPCA能够进一步增强网络的表达能力.其次,不同于现有的多尺度模型,发展出了一种新的多尺度模型,该模型中的每个尺度是由多个编码器和多个解码器构成的.因为HMPCA,使得同一尺度内的编码器和解码器并不完全相同,因此提出的多尺度模型可以被看作是增加了编解码器的深度,因此能够提升每一个尺度的去模糊性能,最终实现更高质量的动态场景盲去模糊.大量的实验结果表明:提出的方法较近几年的一些成功的SIDSBD方法相比,能够复原出更高质量的去模糊图像,在客观的评价指标和主观的视觉效果上均有显著的改进.

摘要：针对伺服电机转子位置检测中存在安装不方便、成本高等问题,提出了基于隧道磁阻效应和时栅技术相结合的转子位置检测单元的设计方案。将空间正交的一对TMR传感单元嵌入在电机的前端盖上,实现嵌入式位置精密检测。根据检测单元转子位置解算原理,分析了检测单元的安装误差、电气误差、电磁噪声误差等引起的误差成分。提出了基于超限学习机的误差补偿方法,通过对真实值和测量值样本的训练得到模型最优参数,根据模型参数建立转子位置的误差模型。利用所得到误差模型实现对转子位置的误差补偿。实验结果表明,在2000 r/min匀速工况下,补偿前转子位置最大测量误差为4.64°,补偿后转子位置误差为0.315°,精度提升了93.2%,为伺服电机转子位置检测提供了新的方法。

摘要：为提高现代制造业的测量精度和效率,减少废品率、提高测量效率,解决传统接触式测厚带来的误差、对工件造成的损害等问题,文中基于激光三角法测厚原理,采用智能优化算法优化光学系统参数,设计实时、在线、非接触式测厚系统,从而实现对工件的实时、高精度的测量。通过实验验证了系统的可行性,该系统采用10 mm的测量量程,测量误差不超过±8.45μm,均方差小于1.21μm,说明该系统的测量精度较高,实现了降低工件废品率、提升测厚的有效性和准确性的目标,提高了高端工件厚度测量精度。

摘要：围岩破坏模式分析是地下工程围岩稳定性分析、控制和支护设计的基础。围岩开挖是一个径向应力减小、轴向应力增大的复杂加卸载过程,当前常采用超载试验研究隧洞围岩的破坏模式。围岩的应力路径是影响其破坏模式的重要因素,而超载试验的围岩应力路径不同于加轴压、卸围压路径。为对比隧洞围岩在不同应力状态下的破坏模式,利用WE–600B型液压式万能试验机和自主设计的隧洞模型试验仪,采用相似模型试验方法,研究隧洞围岩在超载和开挖卸载过程中的应变演化规律及破坏面发展过程。应变演化规律方面:两种工况下,拱底均产生一定的拉应变;开挖卸载模式下,侧墙和拱腰处的应变增速大于超载模式,围岩向临空面的变形速度更快,破坏发展更快。破坏面发展方面:超载时,直墙两侧围岩整体剥落,剥落体保持完整;开挖卸载模式下,直墙两侧围岩向临空面逐层挤压溃曲,剥落体的完整性差,即开挖卸载路径下的围岩破碎程度更大。超载工况下,破坏过程由低应力时的拱底拉裂转变为高应力时的侧墙拉剪耦合的“V”型片帮剥落破坏;两种卸载工况下,破坏过程均为侧壁楔体剪切破坏和竖向张拉破坏耦合的“V”型片帮劈裂破坏。

摘要：针对非正交多址接入(NOMA)技术的两层异构网络(HetNets)的资源配置,因用户、基站和子信道三维匹配属于NP难题,多分解为二维匹配求解,为此提出一种改进的遗传算法(GA)求解用户的多维匹配。为满足系统总容量最大并降低时间复杂度,将遗传算法的编码方式设计为一种多维映射过程;为防止陷入局部最优并提高全局搜索能力,对选择算子进行确定性和随机性的结合。实验结果表明,该算法相对于贪婪算法和双边匹配算法,具有收敛速度快和全局性更好等优点。

摘要：红外弱小目标的检测识别是军事侦察和遥感探测领域的一项关键技术。针对现有的传统目标检测方法普遍存在的检测误报率高、环境适应性差等问题,设计提出了一种基于Swin Transformer和多尺度特征融合的红外弱小目标检测方法。该方法首先在基于编解码Unet网络架构的基础上,通过引入Swin Transformer的自注意力机制代替常规的卷积核来进行目标特征的分层提取,从而有助于在更大的感受野下挖掘目标在不同尺度下的潜在信息;之后,通过设计一个自底向上的跨层特征融合模块作为网络模型的解码器,可以从复杂背景中保留红外弱小目标特征,并将目标的浅层局部信息和深层语义信息进行充分融合。试验测试结果表明,所提方法在红外小目标公共测试数据集SIRST上能够实现0.747的交并比指标(IoU),以及0.752的归一化交并比指标(nIoU),其性能均优于其他典型方法,在不同复杂场景下均拥有更好的检测效果。

摘要：建立车辆-设备-座椅的19自由度动力学模型,导出车体、设备及座椅的振动加速度频响函数表达式,以德国垂向轨道不平顺作为轮轨激励,研究有无设备及设备与座椅悬挂参数对高速列车垂向乘坐舒适度的影响规律。研究结果表明:合理设计车下设备与座椅悬挂参数能够改善列车乘坐舒适度。当设备悬挂位置偏离车体中部6.25 m且设备悬挂刚度范围为3.87~6.71 MN/m,座椅悬挂刚度在1.09~1.138 MN/m时,列车各座椅乘坐舒适度能够满足工程要求。

摘要：为了提高微量气体的拉曼散射强度,本文设计并搭建了注入锁定腔增强拉曼光谱微量气体检测平台。半导体激光器(波长为638nm,功率为15mW)输出到由三块高反镜组成的V型增强腔中,结合注入锁定技术,腔内激光强度达到7.5 W,实现了500倍的增强效果。利用该实验平台对微量单一气体及其混合气体进行了拉曼检测,并根据拉曼特征谱峰选取原则及信噪比大于3的原则,确定了H2、CO、CO2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2的特征拉曼谱峰分别为4 156,2 143,1 388,2 918,2 955,1 344,1 975cm-1,最小检测极限分别为10.2,21.7,9.4,2.1,8.9,4.9,3.3Pa。腔增强拉曼光谱法可以实现微量同核双原子气体检测及利用单一波长激光的混合气体同时检测,具有替代气体检测传统光谱方法的潜力。

摘要：富水隧道的涌水问题是目前隧道施工中要解决的首要问题,尤其是涌水量特别大、水流速度大的隧道。目前针对该问题多采用注浆加固圈的方法,以排为主,后注浆加固。这种方法对于涌水量不大、渗透率低的围岩可行,而对于水压力大、地下水丰富的隧道,其效果差、成本高。针对该问题,文章提出一种幕墙堵水技术。首先分析渗透力与浆液的黏滞系数之间的关系,通过计算得出多孔介质中注浆浆液在渗透力作用下的地下水临界流速,确定幕墙距离隧道的最佳间距为2m,并提出了24种不同尺寸的注浆方案。采用数值模拟方法,分别计算了24种注浆方案的堵水或限排效果。最后在所建的24个模型中得出注浆深度为30.6m,注浆长度为20m的方案为最佳堵水方案,并应用到工程中。结果显示该方案堵水效果明显,洞内积水降低80%,能保证隧道下一步施工。研究表明:通过临界流速分析方法能够经济、快速地确定堵水或限排方案,满足现场施工及注浆堵水限排的要求,研究成果可为类似工程设计提供理论依据。