磁流变弹性体及其振动控制应用综述

磁流变弹性体是将磁性颗粒(微米级)分散到聚合物弹性体中制备而成的一种磁控智能材料,其不仅拥有颗粒增强复合材料的优异力学特性,还具备迅速、连续且可逆的磁控特性,在智能传感、电磁屏蔽及缓冲减振等领域具有广泛的前景。为了促进磁流变弹性体及其振动控制技术的发展,综述了磁流变弹性体的材料组成,制备方法。总结了磁流变弹性体在振动控制领域的应用现状及对应用前景进行了展望。

一种具有尺度不变性的人体姿态估计算法

针对现有的人体姿态估计算法无法准确检测小尺寸、大尺寸人体关键点和精确度较低的问题,提出一种具有尺度不变性的卷积神经网络用于估计人体姿态。首先设计图像缩放网络将输入图像缩放到标准尺寸。该网络能够抑制由插值引起的特征丢失。其次引入非局部卷积,增加网络的感受野。再次为多分辨率特征融合引入分辨率注意力机制,提高网络的尺度不变性。最后设计优化网络,抑制由采样引起的量化误差。在COCO数据集进行实验的结果表明,所提算法的平均精度均值达到79.2%高于其他算法,因此所提算法的尺度不变性和准确度优于现有人体姿态估计算法。

一种融合表征的农产品推荐算法

针对农产品电商平台,产品季节性强、地域性强、用户行为多变,导致推荐效果不理想的问题,提出了一种融合表征的农产品推荐算法。首先,用长短期记忆网络和注意力网络相结合组成深度兴趣网络,以此来捕获物品的潜在特征;其次,构建用户-商品二部图;再次,利用图神经网络提取图数据的连接信息对每个节点的影响,并更新节点的嵌入式表示,以获取用户的潜在特征;最后,将两种潜在特征通过多层感知机得到待推荐农产品的购买概率,进一步提取和利用了用户行为序列中的用户深度兴趣,并将其融合深度兴趣网络进行推荐。实验结果表明:融合表征的农产品推荐算法相较于原有模型AUC指标提高9%以上,准确率和召回率提高约6%以上;相较于不考虑节点嵌入式表示的情况,AUC和准确率、召回率也均有提高。

内孔式旋转空化器参数对空化效果的影响

通过控制变量法使用Fluent软件对内孔式旋转空化器进行数值模拟,得到结构参数(盲孔的孔径、孔深,单排盲孔个数)和操作参数(转速、入口压力)对空化效果的影响规律:转子盲孔孔径、孔深、单排盲孔个数增加,转速(2000~3000 r/min)增加,则盲孔中气体体积增加;入口压力(1 MPa~4 MPa)增加,则盲孔中气体体积减小。实验中以纯水水样空化过程中温升和电导率的变化为空化效果检验标准,在3000~9000 r/min随着转速的增加,温升和电导率显著增加,间接验证数值模拟的结果。本文为内孔式旋转空化器的结构参数优化提供参考。

多元结构柔性支架在复杂外周血管中的力学行为

自膨式NiTi合金支架逐渐被广泛用于治疗人体的外周动脉狭窄,但由于外周动脉复杂的生理环境与高频次的弯曲变形,传统结构的支架在植入后的治疗效果仍不理想,并且伴随着较高的疲劳断裂风险。因此本文设计了一种新型的具有多元结构的柔性支架,基于有限元计算分析了新型支架在多重狭窄型外周血管环境中,斑块偏心率对支架柔顺性、扩张均匀性、外周血管管腔通畅率和血管及斑块应力的影响。结果表明:在相同的外周血管模型中,新型柔性支架的柔顺性、扩张均匀性和血管管腔通畅率均优于常规支架;在多重狭窄型血管中,斑块的偏心率越大,新型支架柔顺性能越好,在偏心率为25%的斑块模型中,支架扩张均匀性最差,管腔通畅率最大,斑块上的应力峰值最小。本文的研究结果可以为面向多重狭窄的外周支架的优化设计和临床上支架的选择提供理论基础和科学依据。

面向不平衡类的联邦学习客户端智能选择算法

在联邦学习应用场景下,若客户端设备之间的数据呈现非独立同分布特征,甚至出现类不平衡的情况时,客户端本地模型的优化目标将偏离全局优化目标,从而给全局模型的性能带来巨大挑战。为解决这种数据异质性带来的挑战,通过积极选择合适的客户端子集以平衡数据分布将有助于提高模型的性能。因此,设计了一种面向不平衡类的联邦学习客户端智能选择算法—FedSIMT。该算法不借助任何辅助数据集,在保证客户端本地数据对服务器端不可见的隐私前提下,使用Tanimoto系数度量本地数据分布与目标分布之间的差异,采用强化学习领域中的组合多臂老虎机模型平衡客户端设备选择的开发和探索,在不同数据异质性类型下提高了全局模型的准确率和收敛速度。实验结果表明,该算法具有有效性。

基于特征与数据增强的城市街景实例分割算法

城市街景分割是智能交通领域中一项关键的技术,对于城市街景环境中的客观因素例如遮挡、小目标等问题,提出一种基于特征增强与数据增强的城市街景实例分割算法DF-SOLO(data augmentation and feature en-hancement SOLO)。针对遮挡问题,通过非对称自编-解码器架构对城市街景图像进行数据增强,与传统方法相比处理后的图像更贴近真实的源数据分布。针对城市街景中的小目标分割问题,引入特征加权和特征融合的思想,特征加权模块在特征处理过程中能够根据特征的重要程度赋予不同的权值,提高对重要特征的利用率;特征融合模块从更细粒度的角度进行多尺度特征融合以解决尺度敏感问题,提高语义特征的描述性。通过在Cityscapes数据集上的实验表明,提出的实例分割算法在保证实时性的同时相较于单阶段SOLO算法和两阶段Mask R-CNN算法的mAP值上分别提升2.1%和2%,改善了对小目标和遮挡目标的分割效果。

双轮毂电机驱动力矩在线分配控制方法研究

针对双轮毂电机驱动汽车的高效低耗能问题,提出一种考虑双轮毂电机驱动力矩在线实时反馈的优化方法。首先,建立轮毂电机能耗模型、动力学模型以及转矩分配控制模型;其次,以轮毂电机驱动效率为目标,以轮毂电机转矩、转速和能耗为不等式约束,建立基于加入异变序列的QPSO-LSTM算法的优化模型;最后,搭建Lab-VIEW软件实验平台,使轮毂电机在716 N·m转矩峰值和1000 r/min转速峰值的约束条件下稳定输出。结果表明,软件平台可实时监测并调整驱动车辆系统数据,在FTP-75工况下,加入异变序列的QPSO-LSTM算法比量子遗传算法和粒子群算法的单循环能耗分别降低了2.98%和4.64%;在CLTC-P工况下,单循环能耗分别降低了3.06%和4.81%。

基于多域特征结合CBAM模型的脑电信号抑郁识别

目前脑电信号(EEG)的抑郁症识别方法主要采用单一特征提取方法,无法覆盖多域特征信息,导致现有模型分类性能不高,因此提出了一种多域特征结合CBAM模型(CNN-BiLSTM-attention mechanism)的抑郁症识别算法。首先利用连续小波变换(CWT)提取时频域特征,并结合脑电电极空间信息构成2D特征图像,共同保留脑电的空间、时间和频率信息;然后使用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取空间和频域特征,再输入双向长短时记忆网络(bidirectional long and short-term memory,BiLSTM)以捕获时间信息;最后结合注意力机制(attention mechanism,AM),对网络提取的多域特征赋予不同的权重,以筛选出更具代表性的抑郁特征,从而提高识别抑郁症的准确性。实验表明,本文提出的基于CBAM模型的抑郁症识别算法在公共数据集上取得了99.10%的准确率,为脑电信号抑郁症识别研究提供了一种有效的新方法。

多元化渐进域迁移弱监督实时目标检测

针对像素级自适应较大的图像翻译偏差,特征级自适应的源偏判别风险以及弱监督学习无法兼顾检测准确性和实时性等问题,提出了多元化域移位器和伪边界框生成器以逐步调整预训练模型,在像素级与特征级渐进完成自适应的域迁移框架。通过域移位器从源域生成多样化的中间域图像调整检测模型以弥合域差距,减小图像翻译偏差。将中间域作为监督的源域,并结合目标域中的图像级标签生成伪标注图像调整检测模型以改善源偏判别性。基于SSD算法构建与域迁移框架相匹配的实时目标检测器,实现弱监督条件下的实时目标检测。在PASCAL VOC迁移至Clipart1k等数据集上的mAP优于现有方法0.4%~4.7%,检测速度为32 FPS~47 FPS,提高准确率的同时满足了实时检测的要求,具有更优越的迁移检测性能。

基于双角度多尺度特征融合的无锚框目标检测算法

针对无锚框目标检测算法CenterNet中特征利用不充分且检测精度不足的问题,提出一种基于双角度多尺度特征融合的改进算法。首先,通过使用Res2Net网络替换主干网络,使网络从更细粒度的角度提高网络的多尺度表达能力。其次,使用重复加权双向特征金字塔网络从层级角度提升多尺度加权特征的融合能力。最后,加入坐标注意力机制,在避免增加计算资源消耗的前提下增强感受野,将坐标信息嵌入通道注意力中以提升模型对目标的定位提高模型的检测精度。实验结果表明:改进算法在PASCAL VOC数据集和KITTI数据集检测准确率分别达到了82.3%和87.8%,与原CenterNet算法相比精度分别提升5.5%和2.4%。

一种融合多尺度技术和并行网络的DR检测方法

针对糖尿病视网膜病变(DR)检测模型在下采样过程中关键信息丢失和模型鲁棒性差的问题,构建一个PM-Net模型(Parallel Multi-scale Network)。在下采样过程中,利用信息增强的方式设计了多尺度最大池化和多尺度卷积模块并对ResNet-50改进。进一步,为了提高模型的鲁棒性,使用双分支的架构对模型进行扩展。提出的多尺度模块使得模型在下采样的过程中获得了更加丰富的视网膜眼底图像特征,从而提高了DR检测的性能,同时提出的双分支模型在DR检测过程中用局部信息辅助全局信息保证了模型的鲁棒性。模型在EyePACS、DDR和私有数据集进行了实验验证。实验结果表明:与主流的模型相比,本模型在EyePACS数据集上的准确率和二次加权Kappa分数分别提高了2.58%和1.31%。

正压呼吸防护面罩中无刷电机的模糊PID控制

正压呼吸防护面罩是作为医护工作者抗击新型冠状病毒(SARS-CoV-2)所使用的个体防护装备。本文忽略呼吸扰动等因素对送风子系统所产生的干扰,以送风子系统中的无刷直流电机为研究对象,建立无刷直流电机的数学模型;在MATLAB/Simulink环境中建立无刷直流电机转速PID控制模型,但由于无刷直流电机存在非线性、时变性等特点,导致PID控制对送风子系统中无刷直流电机的控制效果并不理想。然而,由于模糊控制不需要被控对象的精确模型,所以可以使用模糊PID来完成对送风子系统中无刷直流电机的控制优化。通过仿真实验结果表明:使用模糊PID控制系统的稳定性优于PID控制系统,无刷直流电机控制性能得到提升。

SWISS整流器分数阶PID控制策略

针对SWISS整流器的传统整数阶PID控制策略动态响应速度较慢、鲁棒性较差的问题,提出一种基于分数阶PID的SWISS整流器控制策略。基于SWISS整流器的工作原理建立其小信号模型,得到SWISS整流器的等效传递函数,并设计基于分数阶PID电压控制的双闭环控制结构。为简化分数阶PID的阶次参数设计,采用整数阶PID参数预整定的方法得到参数初值,并利用粒子群算法对分数阶PID控制器参数进行进一步设计优化。仿真和实验结果表明,分数阶PID控制策略下的SWISS整流器发生参考电压突变时电压稳定时间小于7 ms、超调量小于2%,发生负载扰动时电压稳定时间小于4 ms、超调量小于3%,动态性能优于整数阶PID控制策略。

用于颈部超声图像的SED-UNet分割方法研究

超声图像作为目前常用的医疗诊断手段之一,人工判读超声图像很大程度上依赖于医生主观经验知识,耗时耗力,难以满足快速、批量的临床诊断需求,因此提出了一种基于深度学习和可变形卷积U-Net的图像分割模型SED-UNet。用可变形卷积结合BN和Dropout层对原网络的卷积运算进行优化改进,提升网络收敛性、增加网络模型的鲁棒性、提升模型的训练效率,用SENet模块在解码阶段的跳跃连接处进行优化改进,提升分割准确率,进而构建适用于颈部超声图像分割的卷积神经网络模型。测试结果表明,提出的SED-UNet模型在颈部超声图像的自动分割方面性能良好,F1系数、精确率、MIoU参数相比传统U-Net结构分别提升了3.94%、7.61%、7.15%,从客观评价指标上达到了较好的分割效果。

通过Glibc堆信息提取检测house of spirit类型攻击

目前有关堆的取证研究主要是针对Windows系统的堆和NT堆,然而怎样从转储文件中提取出Linux系统Glibc堆信息并没有得到充分的研究。为了重现Linux系统中Glibc堆的内部信息,采用内存对象vtype描述信息中字段偏移定位结合在内存中Glibc堆实现的方法提取Glibc堆内部信息。并基于此方法研发了基于Rekall框架的3个堆信息提取插件。还研究了house of spirit类型的堆攻击,建立了攻击模型并提取其攻击特征。基于提取的攻击特征设计出针对house of spirit攻击的检测算法。在堆信息提取插件的基础上研发了攻击检测插件。实验结果表明本方法可以有效地提取Linux系统进程中堆在内存中的信息,并且基于这些信息结合攻击检测算法成功检测内存中的house of spirit类型攻击。

通过交叉验证堆栈和VAD信息检测Windows代码注入

Windows 32/64位代码注入攻击是恶意软件常用的攻击技术,在内存取证领域,现存的代码注入攻击检测技术在验证完整性方面不能处理动态内容,并且在解析内存中数据结构方面无法兼容不同版本的Windows系统。因此提出了通过交叉验证进程堆栈和VAD信息定位注入代码方法,将基于遍历栈帧得到的函数返回地址、模块名等信息结合进程VAD结构来检测函数返回地址、匹配文件名以定位注入代码,并且研发了基于Volatility取证框架的Windows代码注入攻击检测插件codefind。测试结果表明,即使在VAD节点被恶意软件修改,方法仍能够有效定位Windows 32/64位注入代码攻击。

改进STSMO的PMSM无传感器直接转矩控制系统

为提高滑模观测器转子位置观测精度,抑制抖振频发,提出了一种基于超螺旋滑模观测器(STSMO)的双重滤波直接转矩(DTC)控制方法。传统滑模观测器为了提取连续的扩展反电动势估计值,通常需要外加一个低通滤波器滤除高频信号,采用STSMO来提取反电动势,在低通滤波器前提下增加了卡尔曼滤波器,形成双重滤波结构,进一步滤除噪声和干扰信号,减小估算反电动势中的纹波,同时用饱和函数替代原有的符号函数以减小抖振。实验和仿真结果证明,改进STSMO控制系统能有效抑制系统抖振,具有更好的控制精度和稳态品质。

进气参数对半面罩正压呼吸防护装置影响分析

通过采用数值模拟的方式,对半面罩式动力送风呼吸防护装置的呼吸腔内流场展开研究,采用控制变量方法,研究了进气口数量和进气口角度对呼吸腔内CO_(2)浓度、气流速度、压力、CO_(2)吸入量产生的影响。并对呼吸腔内部CO_(2)浓度场和气流速度场进行仿真分析,结合不同进气口数量及角度下的面罩内CO_(2)浓度分布云图和气流速度曲线,结果表明:在双进气口结构下、进气口方向朝向面罩前端,角度在20°~25°范围内,既能满足安全要求,又有利于呼吸腔内气体交换,人体佩戴舒适度良好,为半面罩结构优化提供相关的理论基础。

弹簧式安全阀启闭动态过程仿真与分析

为研究安全阀的启闭性能,采用数学建模方法对其性能进行仿真分析。首先,根据安全阀工作原理将其内部主要活动部件分别建立成等效模型,然后采用数值模拟方法对部件刚度进行求解,再通过流体分析及数据拟合来获得阀瓣推力,建立数学公式并采用龙格库塔法进行方程求解,以获得启闭过程的运动曲线。结果表明,根据数学模型求解出的运动曲线趋势与安全阀实际运动趋势相同。由此可知,数学建模结果为安全阀性能分析提供理论依据。