摘要：质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)的热管理,是影响PEMFC安全、稳定、高效运行的核心关键因素。该文在分析PEMFC热管理子系统的结构,以及关键组成部件(包括空气压缩机、冷却液循环泵和冷却风扇)的工作原理基础上,首先搭建耦合热管理子系统的PEMFC非线性仿真模型,进一步将其简化处理得到用于控制的线性模型;在此基础上,设计基于卡尔曼滤波的状态观测器,以实现对状态和不可测量扰动的估计,从而消除模型稳态误差;随后设计目标计算器,以净输出功率跟踪误差最小化和系统效率最大化为目标,对PEMFC系统工作状态进行优化;进而基于线性控制模型,设计无偏显式模型预测控制(offset-free explicit model predictive control,offset-free EMPC),对优化工作状态进行跟踪控制;最后,搭建一个软件在环(softwareintheloop,Si L)测试平台,通过与传统MPC控制策略的仿真结果对比可得,无偏EMPC控制策略可以显著将净输出功率的平均跟踪误差绝对值从344.29W减小到82.19W,系统效率从40.32%提升到46.56%,算法平均单步计算耗时从26ms降低到11.8ms,并且可以约束PEMFC系统运行在稳定和安全的工况。

摘要：针对传统人工设计的特征描述符在面对几何差异和辐射差异较大、地物变化明显的多时相遥感影像时,容易造成大量误匹配问题,提出一种适用于遥感影像的双筛选双约束的卷积神经网络匹配算法,通过CNN提取影像深层语义特征图,在特征图中筛选同时满足优先最大原则和精确极值原则的关键点,并在对应位置提取512维描述符。在特征匹配阶段,通过由粗到精的反向匹配约束和RANSAC约束相结合的策略,保证了误匹配点有效剔除的同时保留一定数量的正确匹配点对,提高了匹配的精度。实验结果表明:该方法的匹配数量适中,正确匹配率较实验选取的其他算法相比有所提高,影像配准误差减小2个像素左右,匹配运行时间提升明显,匹配效果良好并且具有一定的适应性和鲁棒性。

摘要：工厂生产线上的商品包装外箱文本印刷存在残缺,无法及时检出会影响流通销售。制作工业商品外观信息数据集,提出基于深度学习的工业视觉箱体字符识别与匹配判断方法。合并YOLOv3中的卷积层和批量归一化层,引入GIoU作为边界框损失函数并设计自适应调整定位坐标的方法,优化在原始图像上进行文本检测定位的速度与精度。同时,训练并对比CRNN和Tesseract两种识别引擎在已裁剪文本图片上的识别性能,设计字符匹配方法判断字符识别正确与否并输出结果,从而减少误判。对基于该方法的系统进行生产线实测,实验结果表明,其识别准确率可达99.5%,单件商品的外观拍照、检测识别、输出结果耗时仅3 s左右,表明所提方法能够实现实时监测。

摘要：为了研究海底沉管隧道管节接头的防火构造与防火性能,采用自主设计建造的燃气式高温试验炉,以国际RABT标准温升曲线作为火灾边界输入,进行了多工况1∶1全尺寸构件明火试验,分析了管节接头在2种防火构造下的防火性能与温度分布。结果表明:作为一种包含钢剪力键的复合材料构件,管节接头的防火性能最终受制于耐温极限仅为100℃的Ω橡胶止水带;管节接头的防火效果取决于防火隔断的设计,采用外挂防火板与内置防火隔断的双层防护方案,即2cm厚外挂防火板+防火隔断(1cm厚防火板+1cm厚防火棉+3cm厚防火板+轻钢龙骨),可确保管节内Ω橡胶止水带的火灾历时温度低于其防火极限;当双层防护构造采用分离式铆固时,受明火火灾动力冲击影响大,外挂防火板首先开始破坏,进而导致管节接头整体防火失效。通过试验,推荐海底沉管隧道管节接头采用双层防护整体式铆固防火构造方案。

摘要：采用传统的关联规则用于岩土工程监测预警领域的知识发现,在数据庞大情形下单机机器学习实时性差,无法获得多因素综合作用的规则。由于未对前后部项进行约束,得到的关联规则冗余度高,含有大量不符因果逻辑的规则。基于此,提出一种前后部项约束关联规则并行化FRPFP (fore-part and rear-part parallel FP-growth)算法,并在大数据分布式处理平台Spark下进行实现。通过对三峡库区奉节至江津库段滑坡的孕灾因子统计分类,采用7个滑坡发育基础因子和4个滑坡诱导因子作为前部集合,滑坡前缘、中部、后缘监测点位移参数为后部集合,采集研究区25个滑坡11年监测数据。以FRPFP算法为模型架构基于关联规则的滑坡监测预警大数据系统,设计区域滑坡危险性规则挖掘、典型滑坡危险性规则挖掘、滑坡发生原因分析挖掘3个功能,用于库岸滑坡稳定性预测和分析,为认清库岸滑坡的破坏机制和提升其预报水平提供新的思路。

摘要：针对经典的小波纹理不能准确地表达影像纹理特征的问题,以及影像分割结果缺少对像元空间相关性和分布关系的考虑。本文提出了结合双树复小波(DT-CWT)纹理和马尔可夫随机场(MRF)模型的高分辨率遥感影像分割方法。首先,通过双树复小波变换提取影像纹理特征,联合光谱特征形成表达影像信息的混合特征向量;然后,将混合特征向量高斯归一化处理,并用K-means聚类的方法对特征空间中的混合特征向量聚类得到初始分割图;最后,借助马尔可夫随机场模型在初始分割结果中引入上下文信息,基于贝叶斯最大后验概率准则得到最终的分割结果。本文通过双树复小波纹理提高了特征表达的准确度,同时使用马尔可夫随机场模型减弱了分割结果中同质区域的“椒盐噪声”,从而进一步提高了高分辨率遥感影像分割的精度。

摘要：光离子化检测器(photoionization detector,PID)中需要微电流检测电路模块,而传统的跨阻式微电流检测电路稳定性差,测量范围小,设计成本高,且整体结构较为复杂。采用对数放大器LOG112与微处理器STM32F103VCT6相结合,设计一种宽范围对数式微电流检测电路。通过TINA-9软件仿真,所设计对数前置放大电路应用于500 pA^8 nA的微电流检测,误差低于1%。搭建实验系统,将所设计检测电路检测结果与直接用商用皮安表(吉利时6485型)搭建的检测系统实验结果对比,2种测量方法具有较高的重复性,且整个检测系统线性度良好,拟合优度达到0.987。利用所设计系统与购置的空气检测仪在相同环境下分别测试同种浓度的异丁烯气体,发现所设计系统响应时间更快,准确度更高。实验测得系统响应时间小于6 s,系统短期重复性约为±1.37%,长期测试的重复性约为±2.28%。实验结果表明,所设计宽范围对数式微电流检测电路能够应用于光离子化检测器中。

摘要：提出BP神经网络的分布式区域滑坡预测方法,算法设计在大数据分布式处理平台Spark下实现,通过构造包含均方误差和L2正则化的代价函数,提高运算实时性和算法泛化能力。统计影响滑坡评价因子的量化指标和定义监测剖面危险级别评价值,并进行评价因子特征选取,用于三峡库区忠县区域9个滑坡11年月监测海量数据挖掘,对研究区所有滑坡监测剖面每月进行危险级别评价,实现以月为周期的区域滑坡危险程度空间预测。试验表明,采用所述方法得到的拟合精度、准确度、效率均比梯度提升决策树、随机森林算法好,预测的滑坡危险级别准确,该方法可作为区域滑坡空间预测的一种新思路。

摘要：为了获得良好的不锈钢激光切割质量,确定合理的切割工艺参数,本文以3 mm厚304不锈钢为研究对象,采用响应面法进行试验方案的设计和分析,利用超景深显微镜进行了试样表面切缝宽度、表面纹理最大峰值、挂渣量的测量,利用最小二乘法进行数据处理,研究了激光功率(X1)、切割速度(X2)、离焦量(X3)以及辅助气体压力(X4)对不锈钢切割表面切缝宽度、表面纹理最大峰值、挂渣量的影响规律,并基于响应面法得到了3个响应目标的预测函数.实验结果表明:X2=2.48 m/min,X3=-1.05 mm,X4=1 MPa时,随着激光功率的增加,切缝宽度不断增大;X1=300 W,X4=1.2 MPa时,随着切割速度的加快切缝宽度逐渐减小,随着离焦量的增大切缝宽度先减小后增大;X1=300 W,X3=0 mm,X4=1.40 MPa时表面纹理的最大波峰值RZ随着激光功率、离焦量以及切割速度的增大先减小后增大。以切缝宽度最窄、表面纹理最大峰值最小、挂渣量最少为响应目标确定了3 mm厚304不锈钢激光切割的最佳工艺参数为X1=365.86 W,X2=2.75 m/min,X3=0 mm,X4=1.4 MPa。试验验证发现:切缝宽度、表面纹理最大峰值、挂渣量的预测误差应分别控制在8.4%~12.7%、21%~24.9%、16.7%~19.5%。

摘要：文中设计一种可用于光离子化检测器的微弱电流信号检测电路。分析了前置放大电路中反馈电阻和反馈电容的选择,对比了跨阻式和T型电阻反馈网络两种前置放大电路结构的输出端噪声大小,设计了能够消除输入端共模电压干扰,并可有效消除环境温差等外界干扰影响的差分输入前置放大电路。所设计微电流检测系统还包括二阶有源低通滤波器、次级电压放大电路及运放双极性供电电源电路。搭建了微电流发生电路测试所设计检测电路,输出电压与输入电流呈现良好的线性关系。将所设计微电流检测电路应用于光离子化检测平台,通入异丁烯气体进行测试,发现在异丁烯浓度为0~178.5 ppm范围内,输出电压与气体浓度间成良好的线性关系,拟合优度为0.983。通过测试酒精和丙酮挥发物证明,该系统可以推广到用于其他挥发性有机物检测。