基于迁移学习的滚动轴承剩余使用寿命预测

为解决轴承剩余使用寿命预测模型预测泛化能力低,不能准确预测出未训练轴承剩余使用寿命的问题,本文提出了一种迁移轴承状态知识的剩余使用寿命的方法。利用计算时域、频域特征以及模糊熵作为预测特征,使用“3σ”准则将轴承全寿命过程划分为正常阶段、退化阶段,以实现对退化阶段轴承剩余使用寿命的预测。构建基于门控循环单元的轴承剩余使用寿命预测模型,并使用某一轴承的全寿命周期数据进行训练,使模型学习到新轴承的状态信息。研究表明:相较于未使用迁移学习的方法,其预测所有轴承的轴承剩余使用寿命平均均方根误差减小了52.53%,平均百分比误差减少了68.87%。本文提出的方法可以有效、准确地预测出轴承的轴承剩余使用寿命。

融合金字塔和注意力机制的文物子图检索模型

随着中国文化研究工作的深入以及数字化文物采集技术的发展,文化资源数据和文化数字内容的数量也随之增长,如何对文化数据进行有效存储、管理以及检索成为一项重要的工作。针对文物图像数据检索任务中因尺度变化和特征选择造成检索精度不高的问题,提出了一种融合折叠多空洞金字塔池化和注意力机制的文物子图检索模型。模型为提高不同尺度的文物子图检索精度,通过在图像特征提取模块使用优化后的折叠多空洞金字塔池化提取图像的多尺度信息;为避免密集局部特征和无关特征影响检索准确率,使用注意力机制对局部特征进行关键特征选择。最后在所构建的文物数据集上进行了消融实验和性能对比实验,实验结果取得了良好的效果,mAP达到85.3%。

基于多层字典学习的服饰纹样多标签标注算法

中国传统服饰作为中华文化重要的符号,图像内容丰富,在图像分类领域有着巨大的潜在价值。针对图像分类中传统判别字典学习方法存在的原子局部特征利用不足且单层结构在多标签分类上的局限性,提出了一种结合全局约束和支持向量引导的多层字典学习算法,实现单层到多层的过渡来获取高层复杂语义信息。该算法通过引入全局约束增强非相邻原子间相似性的考量,更精准地捕捉图像特征的非线性关系;同时采用支持向量判别项优化编码向量对的权重分配,提高模型的泛化能力。实验结果显示,此算法在明清服饰纹样数据集上相较于局部约束和单层字典学习方法,分类精度分别提高了3.33%和1.57%,在扩展耶鲁B人脸数据集上也展示了较高的分类准确度。

改进粒子群优化算法在潜艇深度控制系统的应用

针对基本粒子群优化(PSO)算法收敛率低,局部搜索精度不够等缺点,提出了一种基于混沌变异思想的改进PSO算法,即LCPSO算法。一是利用混沌运动的遍历性和随机性对粒子进行混沌初始化;二是当判断算法已经停滞时,通过变异混沌扰动来增加粒子的多样性。典型测试函数验证结果表明,LCPSO算法能有效增强PSO算法的全局搜索能力,并且能避免算法的早熟收敛问题,具有较强的鲁棒性。LCPSO算法在模型潜艇深度控制系统中的水动力系数优化问题和PID算法中的控制参数优化问题中的应用,证明了该算法的有效性和实用性。

通信距离约束下的无人船集群覆盖搜索方法

针对通信距离受限时水面无人船(unmanned surface vessel,USV)集群对未知水域的覆盖搜索问题,提出一种竞拍协同边界探索算法。首先根据边界探索的思想提取地图探测边界,然后以基于层次聚类思想进行改进的K-means++聚类算法划分任务区间,消除不安全或低收益的目标搜索点,再以分布式竞拍算法为USV集群动态分配搜索任务,使集群搜索效率最大化,各艇经过多轮分配、执行搜索任务直至覆盖全水域。仿真实验表明,在相同集群规模下,相较于无协作的几种边界探索算法,该算法任务用时和集群航行总路程更少;在相同任务地图下,覆盖搜索效率随USV集群规模增大而提高。

回收沥青胶浆多尺度参数再生效果评价

为了研究不同再生剂掺量下再生沥青胶浆的再生效果、特征官能团和细观力学参数的演变及其对高温流变特性的影响,采用动态剪切流变试验(DSR)和傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术,分别测试了KL90基质沥青及其压力老化(PAV)沥青、回收沥青胶浆、再生剂掺量为6%、9%、12%的再生沥青胶浆的特流变特性和征官能团,同时采用规划求解的方法得到了沥青胶浆细观力学参数,并对沥青胶浆的宏观流变特性参数与细观力学参数的关系进行了公式推导。结果表明,温度对沥青胶浆的流变特性有重要影响,再生剂的加入使得沥青胶浆的流变特性得到恢复,同时也降低其抗车辙能力,当再生剂掺量为9%时,回收沥青胶浆的高温流变特性恢复较好;相比KL90基质沥青,PAV老化沥青和回收沥青胶浆羰基指数(CI)增加;回收沥青胶浆在1260 cm-1处、1018 cm-1和1089 cm-1处出现了C-O-C键和Si-O-Si键的特征峰,再生沥青胶浆在1744 cm-1处和1160 cm-1处出现了饱和脂肪酸酯C=O键和直链C-C键的特征峰;回收沥青胶浆的细观力学参数E1、η1、E2、η2显著高于KL90基质沥青及再生沥青胶浆,随着再生剂掺量增加,E1、η1、E2、η2逐渐减小。

新型深海水下开孔机的研发与试验

水下开孔机是开展海上沉船油液回收作业的重要装备.研制了具有自主知识产权的新型深海开孔机,从总体设计原理、船板表面吸附预定位、船板自攻螺钉安装固定、船板开孔、开孔后封堵及开孔后抽油等6个方面介绍该机的工作原理,还介绍了水下无人遥控潜水器搭载水下开孔机的工作方法.重点介绍主钻机液压驱动技术.并提供了陆上功能试验、水池试验以及海上试验数据.试验结果表明这项新型深海开孔机的研制是成功的,它对今后同类开孔机的广泛应用和发展具有重要的工程意义.

一种分布式CPS异常检测的无监督图模型

在分布式信息物理融合系统(CPS)中,由于各子系统间的强耦合性,常常会因为故障的传播导致整个系统的物理故障和网络异常。针对这一问题,提出了一种新的基于数据驱动的框架用于检测系统范围内的异常。该框架是用于发现和表征CPS各个子系统间相互作用的一种基于符号动力学的时空特征提取方案,并将提取的特征通过受限玻尔兹曼机(RBM)学习到一个系统级的模型。实验结果表明,该框架可以通过一个图模型捕获CPS的多模态,同时可用于异常检测。

双层圆柱壳舷间声通道对壳体声振性能的影响

针对水下航行器壳体辐射噪声问题较大的现状,将其简化为加肋双层圆柱壳结构,采用AML自动匹配声学辐射边界条件技术,考虑内外壳体与舷间/舷外流体之间的耦合,建立了含有舷间流体的双层圆柱壳模型,研究分析了有限元声振耦合法与附加质量法的差异,进而分析了舷间/舷外流体负载、舷间介质及托板对圆柱壳振声性能的影响规律。结果表明:基于AML技术的声振耦合方法对研究水下双层圆柱壳的声振性能更有效;舷间/舷外不同流体负载对结构声振性能影响较大,水的负载效果明显高于空气,低频段起到抑制振动、削减共振峰的效果,而高频段则加大了耦合作用,提高了结构振动响应及辐射效率;在150Hz以下的低频段,舷间为空气时的托板,对结构的振动和声辐射影响较大。

基于高斯滤波运动预测模型改进RSSI测距算法研究

在测距模型中有多种信号传播模型,经常被用到的是RSSI(Received Signal Strength Indication)测距。由于复杂的室内环境对信号的强度变化影响很大,传统的RSSI测距已经不能满足实际应用的需求,为了减小对实测信号的扰动,在RSSI基本测距算法的基础上,提出一种改进的RSSI测距算法——基于高斯滤波运动预测模型的改进RSSI测距算法,仿真结果表明改进后的算法相比传统的RSSI测距算法在精度上有了明显的提高。

垂向载荷作用下的冰层破裂及其影响因素分析

为了研究冰层在垂向载荷作用下的破裂过程及其影响因素,应用显式动力学分析软件LS-DYNA,基于罚函数接触算法,开展圆柱体-冰层垂向相互作用下的数值模拟。分析了垂向载荷作用下冰层的破裂过程和裂纹扩展,以及圆柱体与冰层不同的相对速度、接触角度和接触面积对冰层突破载荷的影响。计算结果表明:冰层在垂向载荷作用下,当最大拉应力大于冰的抗拉强度时,冰层会相继生成径向裂纹和周向裂纹,径向裂纹产生时的突破载荷小于冰层最终破裂时的突破载荷;集中载荷作用下的冰层相比于均布载荷作用下的冰层更易发生破裂;不同相对速度下,冰层突破载荷曲线会有较明显变化;当圆柱体与冰层之间有接触倾角时,冰层的破坏模式会发生较大改变。

基于变步长随机行走算法的IC电源网络动态分析

针对传统随机行走算法加速策略在处理大规模电源网络时存在局限性的问题,提出一种基于变步长的随机行走加速算法.首先,基于不同节点数目和阈值大小的实验对比,分析传统随机行走加速算法和变步长随机行走加速算法的时间效率,并证明变步长随机行走加速算法使电源网络分析效率得到极大提高.其次,证明随机行走算法具有空间局部性特征,能进一步使运行空间得到释放.通过对不同规模电源网络进行实验验证表明,该方法能使算法运行空间得到优化.

基于卷积神经网络的桩完整性分类

桩身完整性是反映桩身截面尺寸相对变化、桩身材料密实性和连续性的综合定性指标,然而常规人工检测具有成本高、效率低、主观性强等不足。为了实现桩身完整性的自动分类,利用低应变应力波反射法现场采集波形图构建数据集,使用卷积神经网络(CNN)模型进行训练和验证。提出了基于卷积神经网络的桩身完整性分类方法,该网络模型结构简单,能有效地减少模型参数,节约计算资源,通过在网络中加入Dropout层和L2正则化来防止过拟合。结果表明卷积神经网络理论解决用传统手段难以辨析基桩完整性分类的工程技术问题是适用的;通过试验评价指标对该方法的有效性进行验证,表明本文所构建算法模型具有良好的鲁棒性和泛化性,能在测试集上可获得达到96.51%的平均准确率,可以满足预测精度要求,能有效实现桩身完整性的分类。

故障滚动轴承的非线性动力学建模与振动分析

为分析推进电机中故障滚动轴承的振动特征,本文基于赫兹接触理论和能量守恒定律分别建立了轴承各部件的能量方程和滚动体与故障区域之间的冲击激励方程,进一步,根据拉格朗日方程推导并建立了故障滚动轴承的非线性动力学模型,采用Newmark-β方法求解所建立的动力学模型并进行了试验验证。仿真和试验结果表明:所推导的模型可以有效地模拟故障轴承的振动响应,可为滚动轴承的监测和故障诊断提供理论依据。

盐渍土环境下钢筋混凝土恒电流加速锈蚀试验及可靠性分析

采用恒电流加速锈蚀试验,结合石蜡层控制氯离子扩散路径的方法,将钢筋混凝土一维和二维试件作为研究对象,结合极化曲线(LPR)、氯离子含量分析、宏观形貌分析、扫描电子显微镜(SEM)和能谱分析(EDS)等手段,研究了盐渍土环境下钢筋混凝土的恒电流加速锈蚀规律.建立了基于可靠性的恒电流加速锈蚀与氯离子扩散腐蚀双因素作用下钢筋混凝土的劣化模型.结果表明:劣化模型推导的一维和二维试件平均寿命分别为927、618 h,石蜡层能有效隔离腐蚀性离子,实现单加速因素控制试件劣化的试验目的;钢筋混凝土的劣化主要受恒电流加速锈蚀与氯离子扩散腐蚀双因素耦合作用的影响;钢筋混凝土在恶劣环境下服役,建议以“前防锈,后防渗”的研究思路探索,即正常服役期间重点关注由钢筋锈蚀引起的腐蚀劣化,裂缝出现后重点关注由氯离子扩散引起的腐蚀劣化.

基于自适应阈值的大象流检测方法

针对数据中心网络异常流量检测难的问题,提出一种自适应阈值的大象流检测系统。系统结合数据中心网络高度灵活性和全局可见性的特点,采用基于高斯分布的加权优化动态流量学习方法实时预测大象流检测阈值,降低检测错误率,通过基于差分估计的平滑机制,降低检测阈值配置更新频率。仿真实验结果表明,该系统可以有效识别数据中心网络中的大小流,识别错误率较低,通过平滑机制处理减少了流表抖动,控制平面的开销和检测时延相对较低,实现了数据中心网络流量的实时有效监控。

带电作业机器人三维环境重建与监控系统设计

为在远端实现对带电作业机器人系统状态和所处环境的感知,使电力线路维护人员远离高空高压的危险环境,提出了一种基于结构化环境预建模和视觉测量动态修正的带电作业环境重建方法,并基于开源机器人操作系统ROS完成了监控系统的开发。系统主要由运动学求解、机器人通信及驱动、视觉系统通信服务器端以及场景重建和可视化四大模块组成,各模块通过ROS灵活的进程间通信方式实现功能集成。试验结果表明,开发的带电作业机器人监控系统可实时获取机器人状态和环境信息,实现作业场景的重建和可视化,达到了对机器人带电作业过程进行安全、可靠远程监控的目的。

基于位置的发布/订阅索引结构

为了使空间文本数据的处理更加快捷准确,针对基于位置的发布/订阅提出了将R-tree与布尔表达式有效结合的索引结构TR-tree.TR-tree主要由文本索引与空间索引组成,其中文本索引根据订阅中谓词的数量和不同的关键谓词将空间文本数据进行订阅分组和谓词分组.文本索引中使用了操作符列表储存谓词,以达到避免重复储存谓词、减少内存使用的目的.空间索引根据关键谓词与谓词数量构建不同的R-tree,增强了空间修剪的性能.实验结果表明TR-tree具有高效的匹配能力与较好的内存管理性能.

雷达测风组合的舰面稳态风向风速估计

船体上层建筑致使测风传感器布置区域流场发生畸变,导致风参数测量误差增大,严重影响舰载机起降安全。依据流体力学理论对舰面流场特性进行了仿真研究,本文提出了一种以雷达测得风向为基础的四传感器加权融合算法,应用这种组合策略进行寻优,使用航海雷达遥测的风向值与风传感器现场测量风向、风速值进行联合估计,分别在理想条件与考虑传感器噪声条件下对算法性能进行了评估。结果表明:相较于四传感器加权融合算法,在理想条件下所提算法的风向绝对误差和风速相对误差分别降低了2.54°、2.14%,在考虑传感器噪声条件的风向绝对误差和风速相对误差分别降低了2.37°、0.13%。

基于多尺度卷积神经网络的胶囊内窥镜出血点快速识别

无线胶囊内窥镜技术WCE已广泛应用于胃肠道疾病辨识中,然而随之产生的海量影像学数据为医生阅片带来了沉重负担。针对WCE图像出血点自动识别中存在的颜色和纹理特征不明显、易与正常器官混淆,细节特征模糊与病灶尺寸大小不一,以及含有较多杂质等问题,提出残差多尺度全卷积神经网络对含出血点的WCE图像进行快速分类辨识。通过引入残差学习网络中跳跃连接以及Inception网络中多尺度卷积核的思想,使简洁的网络结构能够有效提取图像的各类病灶细节特征。从实验结果看,网络的灵敏度达到98.05%,特异度达到97.67%,准确率达到97.84%,优于ResNet50和Inception-v4网络,识别效率高,且收敛速度更快,计算性能有所提升。总之,该网络兼顾出血点识别效率和性能,实用性较强。