摘要：在某些危险环境下需要拖车实施救援时,救援人员难以靠近,救援人员可以通过遥控操作拖车杠来完成拖车钩的挂装。针对被救援车辆拖车钩的检测与定位问题,提出了一种拖车钩检测与定位方法ECSA-YOLOv5,首先改进YOLOv5算法,设计了高效注意力模块ECSA,将其替换掉空间金字塔池化模块上一层的模块,并增加一个大小为160×160的小目标检测层,能够更准确的获得拖车钩在图像中的像素坐标;通过在SGBM立体匹配算法预处理阶段加入引导滤波、后处理阶段引入加权最小二乘法WLS滤波与异常值处理,从而获得更优化的视差图,得到更为准确的目标深度信息,提高拖车钩位置信息计算的精确度。基于JetsonAgxXavier开发板进行了实验验证,实验结果表明,ECSA-YOLOv5模型较YOLOv5s模型AP值提升了5.8%,达到了99.0%,平均实时检测帧率为14fps,定位测距在3m内时,误差在3.5%以下,能够满足拖车钩的检测与定位的准确性和实时性的要求。

摘要：变电设备是电网输变电过程的重要组成部分,为保证电网的正常运行,需对变电设备进行故障诊断,红外图像中变电设备的精确分割是故障诊断的关键步骤。针对红外图像复杂场景中变电设备分割时存在的分割精度低和漏分割的问题,提出一种基于改进YOLOv8n的变电设备红外图像实例分割算法。首先设计一种上下文引导的特征增强下采样块替换YOLOv8n中的下采样卷积层,充分利用上下文信息和全局信息,增强模型对复杂场景的理解能力;然后引入可变形卷积重构Backbone中的C2f模块,增强对不规则设备特征的提取能力;最后用Wise-IOUv2对损失函数进行优化,提高模型的泛化性和分类能力。使用变电设备红外图像数据集对该模型进行实验验证,实验结果表明,相较于YOLOv8n基准模型,本文所提方法的mAP50和mAP50:95分别提高了4.2%和3.5%,所提方法能够较好地解决复杂场景下设备漏分割的问题,有效提高变电设备实例分割的准确率。

摘要：为实现动力电池在机械载荷下安全防护设计的要求,对不同挤压载荷下方形锂离子电池的力学响应特性进行了研究。首先,对方形锂离子电池进行平面压缩和局部压痕试验,给出了电池的挤压力学响应和内部结构的失效机制;其次,建立方形锂离子电池的有限元模型,研究了不同挤压载荷下电池的力-位移曲线,讨论了不同挤压形式对锂离子电池力学响应的影响。研究结果表明:有限元分析结果与试验结果基本吻合,平面压缩将导致电池内部出现拉伸引起的面内断裂模式,而局部压痕将导致剪切引起的层间断裂模式;锂离子电池在不同挤压载荷下的力学响应受压头尺寸的影响,随着压头尺寸的减小,电池承受的载荷和失效位移会有不同程度减小。

摘要：设计了一种超临界二氧化碳(S-CO_(2))再压缩系统与地热双闪蒸系统相结合的新型燃机余热利用联合发电系统。基于所建联合系统参数优化模型,应用遗传算法计算分析了联合系统内部参数和边界参数对最大输出功和燃机余热利用率的影响。结果表明:通过系统参数优化,联合系统实现了余热在2个子系统中的合理分配,加深了燃机余热的进一步利用;当一级闪蒸压力取99.89 kPa、二级闪蒸压力取29.4 kPa、S-CO_(2)质量流量取22.68 kg/s、分流比取0.3085时,联合系统最大净输出功达到6.402 MW,对应余热效率为67.9%;当一级闪蒸压力在90~115 kPa、二级闪蒸压力在25~35 kPa时,联合系统均可实现较高的净输出功,与最佳值的相对偏差在0.8%以内;随着S-CO_(2)流量或分流比逐渐增大,联合系统的净输出功均呈现先增大后减小的规律;联合系统的最大净输出功随S-CO_(2)透平进口压力的增大而增加,随S-CO_(2)透平出口压力和预冷器出口温度的增大而减小。

摘要：针对滚动轴承的复合故障诊断问题,深入研究了一种基于优化特征模态分解和快速谱相关的复合故障诊断方法。首先,通过理论分析,提出脉冲能量因子指标来实现特征模态分解的参数选择以及最优分量的选取;然后,基于快速谱相关原理设计谱相关相对强度曲线和改进快速谱相关图,用于确定不同故障调制后对应的最优载波,对最优载波进行包络处理,从而分离轴承的复合故障特征,最终实现复合故障的准确性诊断。通过模拟故障试验和工程案例分析结果表明,该文所提方法相比于经验模态分解能够有效滤除噪声干扰,具有良好的鲁棒性,同时,避免了解卷积方法设定参数的缺陷,且与Autogram方法相比,能够有效分离复合故障特征,避免复合故障特征成分耦合。

摘要：为了进一步提高光学折射率传感器灵敏度,设计了一种金属-介质-金属(MIM)波导结构耦合椭圆八字形谐振腔的折射率传感器。首先,理论分析了该传感结构的原理及关键性能指标;然后,使用有限元分析仿真软件构建了仿真结构,研究其传感性能。仿真结果表明:当a=540 nm、b=340 nm、g=10 nm、l=70 nm时,所设计的传感器的灵敏度可以达到1323 nm/RIU,对应的品质因数可以达到16。

摘要：针对实现隐蔽攻击需要获取攻击目标高精度估计模型的问题,提出一种基于共生生物搜索算法优化长短期记忆神经网络(SOS-LSTM)的隐蔽攻击方法。首先,将攻击目标的反馈控制器输出和输入信号作为长短期记忆神经网络的数据集,通过训练得到受攻击区域的估计模型,再利用估计模型设计隐蔽攻击器向受攻击对象施加攻击信号。此外,使用SOS算法优化LSTM的网络参数来提升隐蔽攻击器的性能。对核电站一回路控制系统进行隐蔽攻击的仿真实验结果表明,该攻击方法在对目标控制系统输出信号实现预先设定攻击行为的同时具有较高隐蔽性。

摘要：为了提升定子励磁无刷电机的冷却能力,提出了一种基于端部绕组模块的定子励磁无刷电机冷却方法.在电机端部绕组和定子铁芯叠片端部的间隙中插入端部绕组冷却(EWC)模块,以减小定子绕组热点区域和冷却介质之间的间隙,从而提高端部绕组的冷却能力.对非重叠式集中绕组长度计算模型进行改进,评估采用EWC模块前后电机定子电枢绕组长度的变化,分析EWC模块的电导率对电机定子损耗的影响.采用计算流体动力学(CFD)模型,对比EWC模块在不同铜耗和励磁源损耗密度下的冷却性能.结果表明,采用EWC模块可以使端部绕组的稳态温升降低约50%,热态时的绕组电阻降低7.51%,从而改善了定子的冷却条件.

摘要：针对时序数据复杂的时间相关性,以及现有异常检测模型存在准确性低、训练不稳定等问题,提出一种结合BiLSTM和WGAN-GP的无监督时序数据异常检测模型。使用BiLSTM作为生成器和判别器的基础网络来捕获时序数据的时间相关性;为保证训练过程的稳定性,使用Wasserstein距离取代原有的衡量方法,在判别器损失中加入梯度惩罚项;将重构损失与判别损失相结合定义异常函数,采用局部自适应阈值方法判别异常,提高异常检测的准确性。为验证模型性能,在涉及多个领域的5类数据集上进行实验,其结果表明,该模型相比于Arima、LSTM等模型具有最高的平均F1分数。

摘要：以S-CO_(2)再压缩再热循环燃煤发电热力系统为研究对象,以循环热效率ηt和平准化度电成本C LCOE为系统的热力性能和经济性能指标,分析了系统关键参数对系统热力和经济性能的影响规律。基于非支配排序遗传(NSGA-II)算法建立了S-CO_(2)再压缩再热循环燃煤发电热力系统的多目标优化模型,以系统的热力学性能和经济性为目标,得到了系统关键参数的最优解。最后,以再热温度、透平入口温度、主压缩机出口压力、再热压力、主压缩机入口压力、主压缩机入口温度、分流系数为决策变量,对系统进行多目标优化。结果表明:透平入口温度、再热温度的升高会使系统的循环效率和平准化度电成本同时增大,系统的热力性和经济性不能同时达到最优;多目标优化后ηt和C LCOE分别为53.07%、453.43元/(MW·h),相较于设计工况,ηt提高了5.42%,C_(LCOE)降低了5.91%。