ChatGPT的工作原理、关键技术及未来发展趋势

ChatGPT是自然语言处理领域的一项重要技术突破,专注于对话生成任务,在多种任务中表现出卓越的性能。主要探讨ChatGPT的演变历程、关键技术,并分析了其未来可能的发展方向。首先,介绍了ChatGPT的模型架构和技术演进过程。随后,重点讨论了ChatGPT的关键技术,包括提示学习与指令微调、思维链、人类反馈强化学习。然后,分析了由于基于概率生成原理所造成的固有局限,包括事实性错误、垂直领域深度性弱、潜在的恶意应用风险、可解释性及模型实时性差等。最后,探讨了其在典型应用中存在的问题和相应的解决途径,包括在训练评估过程中考虑道德和安全性因素,以降低潜在风险;结合外部专家知识和迁移学习,以提高模型对特定领域的理解能力,更好地适应特定任务场景;引入多模态数据,以提高模型信息理解能力,增强模型通用性和泛化性。通过对ChatGPT模型框架、技术演变与关键技术的分析,为深入理解ChatGPT提供帮助;结合原理分析其固有缺陷,并结合实际应用中存在的问题,挖掘未来可能的研究方向,为自然语言处理领域的深入研究提供有益参考。

基于改进模拟退火遗传算法的高速公路服务区自洽能源系统高能效优化

针对高速公路自洽能源系统高能效优化的问题,基于改进模拟退火遗传算法(SA-GA),提出了一种综合考虑经济目标和环保目标的自洽能源系统高能效优化运行策略。首先根据高速公路服务区自洽能源系统中各电力单元特性,建立一种综合考虑系统经济性和环保性的能效目标函数;其次根据高速公路服务区自洽能源系统的分类,建立了不同类型系统对应的约束条件;为避免遗传算法易陷入局部最优的缺陷,引入模拟退火算法,对改进后的SA-GA算法采用降温函数,寻找全局最优解;利用新疆某高速公路服务区自洽能源系统发电和负荷数据,并在传统服务区负荷的基础上进一步考虑新能源汽车充电站的影响。测试函数测试结果表明:SA-GA算法在求解速度和稳定性方面有明显提升,改进SA-GA算法对夏季、冬季典型日能效优化的结果,相较于遗传算法,在寻优精度提升约为20.33%。

某型高温涡轮叶片冷却性能的实验研究

为了有效监测高温涡轮叶片的安全运行状态,基于响应面模型对某型高温涡轮叶片进行了实验研究,旨在探究关键工况参数对其冷却性能的影响,以提供可靠的数据支持。采用中心复合表面设计对某型叶片的工况参数进行设计,研究了主流入口温度、主流出口压力、主流进出口压比、冷气与主流温度比及流量比对某型叶片冷却效率分布、无量纲温度分布及温度非均匀度的影响规律,并在此基础上构建了响应面模型,探究了工况参数的耦合作用对某型叶片冷却性能的综合影响。实验结果表明:拟合得到的响应面模型有较高的精度,其均方根误差均小于0.001,决定系数均大于0.99;主流入口温度和出口压力对叶片冷却性能的影响均较小;在实验工况范围内,当主流进出口压比、冷气与主流温度比及流量比分别从1.3~1.5、0.6~0.7、3~8增大时,叶片的平均冷却效率分别增大了9.67%、9.39%、30.49%;叶片的平均无量纲温度分别提高了2.98%,降低了1.34%、3.78%;叶片的温度非均匀度分别降低了2.69%、28.79%,提高了50.27%。

面向复杂工况的液力变矩器与变速箱效能优化协同控制策略

针对工程机械在复杂工况下能源利用率不高的问题,提出了一种液力变矩器与变速箱效能优化协同控制策略。首先,在装载机功率与力学平衡的基础上,构造了基于牵引性能理论的装载机动力传动系统仿真平台,并通过装载机循环工况采集到的实验数据验证了其有效性和可靠性;其次,基于发动机与液力变矩器台架实验,研究了ZL50型装载机的牵引特性,对比了其在起步、举升、铲掘、匀速4种不同牵引阶段的动力性能,分析了液力变矩器的闭锁点对装载机动力性、平顺性和经济性的影响;最后,提出了面向复杂工况的液力变矩器与变速箱效能优化协同控制策略,并对优化前后的装载机效能进行了对比分析。研究结果表明:在相同的V型循环工况下,采用所提出的控制策略,装载机等油耗输出能量从372.69 kW·h·mL^(-1)提高到420.51 kW·h·mL^(-1),整机效能提高了约12.8%。所提策略可为大型工程机械传动效率低、燃料消耗大、污染排放严重等问题提供解决方案。

融合多小波分解的深度卷积神经网络轴承故障诊断方法

针对卷积神经网络及其与信号降噪预处理集成方法面临高噪声环境和低质量数据挑战时难以有效地提取信号有用特征的问题,提出了一种融合Geronimo-Hardin-Massopust多小波分解的深度卷积神经网络模型(GHMMD-DCNN)。该模型思想是将多小波包分解与卷积神经网络深度融合,即设计多个一级多小波分解层以提取信号的低频分量和高频分量,再将多个一级多小波分解层与卷积层交替联接,使模型能够多尺度地提取并学习信号有用的时频域信息,信号分解和特征学习交替执行,进而实现强噪声鲁棒特征提取。在不同工况下的航空高速轴承振动数据上进行测试,结果表明:所提模型训练时能够快速达到稳定收敛,并且识别准确率均能达到99.9%以上;提出的方法在强噪声干扰下的故障辨识准确度和识别稳定性均优于对比方法,验证了其优秀的抗噪声干扰能力;在少训练样本测试中,提出的方法在单类训练样本数量为60时的平均诊断准确率高达91.19%,相比于其他方法最低提升了13.19%,验证了GHMMD-DCNN模型具有更优的低样本泛化能力。

氨/氢燃料射流点火船用发动机燃烧特性

为突破氨在发动机中的燃烧局限性,促进氨燃料高效快速燃烧,提出了一种利用氢气射流火焰点燃氨燃料的方案。通过向主动式预燃室供给氢气,进气道内预混氨/氢燃料,实现氨在大缸径船用发动机上的稳定高效燃烧。基于数值模拟计算方法,在改进了Otomo氨/氢机理基础上,探究了进气温度、掺混氢气的质量分数和主燃室当量比对氨/氢燃料着火与燃烧特性的影响。研究结果表明,射流火焰可以在主燃烧室形成燃烧所需的热力学环境和高活性热射流。在当量比为0.4、不掺混氢气的条件下,450 K进气温度可以实现氨燃料发动机的稀薄燃烧,在掺混氢气的质量分数较低时,射流点火对火焰发展促进作用更显著;掺混氢气的质量分数提高至10.0%可以使燃烧相位提前18°,但爆震风险增加;在进气温度为320 K和掺混氢气的质量分数为2.5%条件下,主燃室在当量比最小为0.45时可正常着火,但随着更接近理论空燃比的燃烧,指示热效率略有提升,主动预燃室氢射流点火的燃烧模式在实现氨发动机高效快速燃烧方面具有良好的潜力。

天然气井多相流强化携液理论及排液采气关键技术

天然气田稳产是保障我国能源安全的重大需求,气井积液是制约稳产的瓶颈,排液采气是保障稳产的关键。我国60%气井因积液年均产气量递减23%以上,且积液井数以年均5%的速率快速递增。由于对气井多相流动特性认识不足,传统排液采气技术仅适用于积液轻微的浅直井且排液率较低。研究团队近年来聚焦天然气井排液采气难题,构建了基于气液流动结构调控的强化携液理论,突破了经典临界流速携液理论仅适用于环雾状流的局限;发明了抗油耐矿化度泡沫排液、复杂井筒速度管柱排液、超声速喷嘴雾化排液、气举柱塞接力举升排液等适用气井不同积液状态的高效低成本排液采气系列关键技术。研究成果已推广至长庆气田、中外合作开发区等11个气区,累计应用近12000口气井,占我国积液气井总数的30%以上。

重卡传动轴用高强7075铝合金热流变行为及径向锻造微观组织演变

为研究重型卡车轻量化传动轴用高强7075铝合金在径向锻造时的热变形行为,将大直径7075铝合金挤压棒料预热退火后,取样进行了不同变形条件下的等温压缩试验。分别考虑温度与应变速率对应变强化及软化的影响,构建了适用于中大型7075铝合金传动轴热加工的改进Hansel-Spittel本构模型。根据动态材料模型理论获得了7075铝合金的热加工图,并据此分析了7075铝合金棒料在典型径向锻造工艺中的组织变化。研究结果表明:改进Hansel-Spittel模型能更准确地模拟预热退火态7075铝合金的峰值和稳态流变应力,预测值与试验值的平均相对误差仅为2.71%;7075铝合金在温度为350~450℃、应变速率为0.01~10 s^(-1)范围内具有较高的热加工稳定性,高温及低应变速率的变形条件有利于材料的微观组织演化;预热退火态7075铝合金棒料在经过截面收缩率为55.6%的径向锻造工艺和T6热处理后,原始板条晶粒转变为细化大转角晶粒组织,抗拉强度提高至651 MPa,延伸率提高至12.5%,综合性能得到显著改善。

采用局部-全局区域重检测机制的无人机长期跟踪算法

为解决基础跟踪器面对遮挡和移出视野等长期跟踪场景时易出现跟踪失败等问题,提出了一种基于局部-全局区域重检测的无人机长期跟踪算法。设计了基础滤波器,将高置信度样本与其结合,并融入自适应时空正则化,解决了滤波器退化问题,提高了模型鲁棒性以及复杂场景下的性能;优化了滤波器更新策略,通过评价跟踪结果进行自适应更新;设计快速尺度滤波器,解决了跟踪过程中的尺度变化问题;设计了局部-全局区域重检测机制,跟踪失败时启动重检测器恢复跟踪目标,先完成局部区域重检测,若恢复跟踪失败,再利用全局区域重检测器继续恢复目标跟踪状态。实验结果表明:所提算法在UAV20L数据集上的精确度和准确率分别可达0.724和0.621,与基于时空正则化相关滤波器的跟踪算法(STRCF)相比分别提升了25.9%和20.6%,与同类主流算法相比,跟踪效果得到提升,证明了算法的有效性。

ODS MA754合金传热界面接触热阻实验研究

鉴于ODS MA754合金传热界面的接触热阻参数对全固态堆芯空间反应堆系统的热量导出具有重要影响,研发和设计了高温高压接触热阻实验装置,测量了不同温度(20~800℃)、压力(0~80 MPa)、气体氛围(He、CO_(2))以及试件表面粗糙度(1.6、3.2μm)下ODS MA754合金传热界面的接触热阻,并基于测试获得的宽量程数据点,建立了ODS MA754合金的接触热阻数据库。实验结果表明:随着接触面温度和压力的升高,界面接触热阻降低,且热阻降低的速率逐渐减小;相较于表面粗糙度为1.6μm的试件,粗糙度为3.2μm试件表面的界面接触热阻明显偏大,实验得到的定量关系可为工程样件的加工粗糙度要求提供依据;He气氛下的接触热阻远小于CO_(2)气氛,在0.1 MPa、100℃工况下,He气氛接触热阻约为CO_(2)气氛接触热阻的1/4。该研究结果可为空间反应堆的热工设计提供数据参考。

先进抽水压缩空气复合储能技术

储能技术的创新突破成为带动全球能源格局革命性、颠覆性调整的必经之路,是实现“碳中和、碳达峰”目标的重要举措。为此,西安交通大学“先进物理储能技术”研究团队创新性地发明了新型抽水压缩空气复合储能技术。该技术采用空气和水作为混合工作介质,利用水力机械设备和空气透平作为系统的复合做功设备,实现储能介质高效等温压缩/膨胀。相比于传统压缩空气储能技术,新型气液复合空气储能技术具有响应快、效率高、投资成本低等优点。团队通过10余年的攻关研究,完成了关键设备与储能系统的性能表征、时域特性研究、流体机械关键共性技术集中攻关、空气储能技术全寿命周期性能评估软件的研发及应用,研究成果可为气液复合压缩空气储能技术的规模化推广应用提供坚实的理论与数据支撑。

融合设备状态和产品要求的电解铜箔制造工艺参数优化

针对当前电解铜箔制造工艺参数的优化仅考虑产品要求的问题,提出了一种融合设备状态和产品要求的电解铜箔制造工艺参数优化方法。首先,为辨识铜箔制造中工艺、设备与产品参数之间的非线性关系,建立了基于神经网络的“工艺-设备”与产品参数的映射模型,并通过构建当前生产模式与历史生产模式的相似性度量方法,确定当前工艺参数的优化初始点;然后,基于所建立的映射模型、设备状态和产品要求构建多目标约束函数,并利用遗传算法优化工艺参数,获得同时满足设备状态和产品要求的最佳工艺参数。企业的生产验证表明:相较于仅考虑产品要求的工艺优化方法,所提方法优化后的工艺参数能在相同的设备状态下获得质量更好的产品,在常温/高温抗拉强度、常温/高温延伸率和树脂剥离强度这5项关键指标上,分别提升了6.1 MPa、6.1 MPa、1.9%、0.7%和0.22 N/mm,生箔制备和表面处理的生产效率也提高了2.65%和7.5%,能够有效保证并提高铜箔的质量和生产效益。

采用社会约束自适应动态窗口法的服务机器人路径规划

针对传统动态窗口法在行人密集环境下动态路径规划存在灵活性差、效率低、安全性缺乏等问题,提出一种社会交互空间下基于社会约束自适应动态窗口法(social_DWA),并采用其解决服务机器人局部路径规划问题。首先,采用非对称高斯公式对单行人以及多人群组交互空间进行模型化描述;其次,在传统动态窗口法的基础上,采用动态行人方位角约束对动态行人进行避让;改进距离评价函数,分类决策与行人、多人群组、一般障碍物的安全距离;最后,提出速度权重自适应调整策略,优化服务机器人在途经不同密集度社会交互区域时的移动速度。为验证算法有效性,在两种模拟社会场景下,先后开展了social_DWA算法与传统DWA算法、FIDWA算法的路径规划仿真对比实验。结果表明:采用social_DWA算法所消耗的运动时间在场景1中较传统DWA和FIDWA算法分别缩短了1.53、0.43 s,在场景2中较传统DWA和FIDWA算法分别缩短了26.3、2.86 s;相较于传统DWA算法和FIDWA算法,social_DWA算法能保持有效的行人安全距离,并使运行轨迹更加合理。social_DWA算法在行人避让、环境适应能力等方面具有一定的优越性。

新一代通用视频编码标准H.266/VVC:现状与发展

相比于上一代标准,新一代通用视频编码标准(H.266/VVC)在同等质量下能够节省大约50%的码率,且适用于多种多样的视频应用场景。论文从H.266/VVC的关键技术出发,对标准的现状、实现和应用发展进行深入探讨。H.266/VVC沿用既往标准中的双层码流体系和混合编码框架,针对帧内预测、帧间预测、变换、量化、环路滤波等所有主要编码模块进行了技术革新,并为屏幕内容视频等应用提供了高效的专用编码工具。H.266/VVC标准目前已处于实用化阶段,官方参考软件VTM和开源编解码器VVenC/VVdeC是目前最具代表性的软件编解码实现。对H.266/VVC的性能分析可以看出:H.266/VVC针对高分辨率视频取得的编码增益更为突出;主要编码工具对性能的贡献通常以复杂度为代价,但也有部分编码工具在提升编码性能的同时可降低整体编码复杂度。H.266/VVC的硬件实现面临诸多挑战,发展明显滞后于软件实现,现有研究主要集中在对具体编码模块的硬件加速方面。H.266/VVC标准发布之后,下一代视频编码标准的发展目前仍围绕混合编码框架进行探索,聚焦在两大方向:超越VVC的增强压缩关注更为先进的、非神经网络的编码工具,基于神经网络的视频编码则探索采用神经网络的编码工具。除此之外,部分或完全跳出现有混合编码框架的端到端视频编码也在飞速发展,未来视频编码标准与神经网络结合成为趋势,但面临着计算资源依赖和稳定结构两方面的考验。

采用混合策略联合优化的模糊C-均值聚类信息熵点云简化算法

针对传统聚类算法处理点云简化问题时精度低、耗时长且易丢失特征信息等问题,提出了一种基于动态精英自适应混合策略的鹈鹕算法(DEAMPOA)与加权熵法联合优化的模糊C-均值聚类(FCM)信息熵点云简化算法。采用动态自适应种群混合策略,同时融合了精英反向化思路,显著提升了鹈鹕优化算法(POA)的收敛趋势和全局寻优能力,提高了寻找FCM最优聚类中心的成功率;利用DEAMPOA结合加权熵法对FCM进行优化,提高鲁棒性的同时增强了搜索精度,得到较好的聚类结果;在8种UCI标准数据集上与4种算法对比进行聚类性能评估实验,验证了所提方法综合性能优越;将所提方法与信息熵融合,并应用在三维点云KITTI数据集简化中。实验结果表明:与包围框简化法、随机采样简化法和特征选择简化法对比,所提方法全局误差简化前后点集之间平均欧式距离(MED)指标分别降低了2.25%、6.93%、5.74%,点云简化效果最优且运行速度满足要求。

高速飞行器气动控制耦合优化设计方法研究

针对传统串行设计过程由于空气动力学和控制系统数学模型复杂、无法综合考虑气动和控制的多目标优化的问题,提出了一种面向高速飞行器气动控制耦合优化设计方法。基于气动单学科代理优化(SBO)算法,将飞行器主动控制技术(ACT)的思想与多学科优化方法(MDO)相结合,构建了高速飞行器气动控制耦合多目标优化流程架构。在2马赫来流条件下,对带有控制舵的双锥体外形开展了气动耦合优化设计研究,以提升飞行器的气动性能和控制能力为优化目标。结果表明:经过气动控制耦合优化后的最优模型在超声速环境下,升力系数和升阻比分别提升了0.401%、2.999%,同时超调量与控制增益分别降低了2.769%、0.655%,气动性能和控制能力得到提升,验证了耦合策略的可行性;气动控制耦合优化的最优模型不仅使飞行器在超声速工作环境下性能更卓越,还有助于降低后续控制系统的设计难度,提高飞行器设计效率。所提气动控制耦合优化设计方法为高速飞行器的先进设计提供了必要的技术支撑。

融合多源数据挖掘信息的非轴对称端壁/叶身联合成型设计空间知识挖掘

为厘清联合成型设计空间各造型方法对涡轮叶栅性能提升的贡献,将基于总变差分析的全局敏感性分析方法与平行坐标系及直方图、散点图等可视化技术相结合,提出了将多源数据挖掘信息进行融合的设计空间知识挖掘框架,并利用该框架对某小展弦比叶栅端壁/叶身联合成型设计空间进行知识挖掘。结果表明:叶栅气动损失增减对基元型线微调十分敏感;非轴对称端壁所带来的损失减少量与型线微调接近,但设计空间内不同非轴对称端壁样本性能波动较小,导致其重要性被全局敏感性分析方法低估;虽然单独采用弯叶片难以整体降低小展弦比叶栅损失,但将弯、型线微调和非轴对称端壁造型相结合可获得“1+1+1>3”的性能增益;在端壁/叶身联合成型设计空间内,将基元型线朝着后加载方向微调,并采用喉部附近下凹较深的非轴对称端壁造型及反弯叶片设计,可获得气动损失较小的叶栅设计。研究结果明晰了端壁/叶身联合成型设计空间优化解特征,可为类似小展弦比叶栅设计优化提供借鉴。

吹风比和肋板对叶片尾缘开缝气膜冷却特性的影响

为了阐明吹风比和肋板对燃气透平叶片尾缘开缝区域气膜冷却性能的影响,采用延迟-分离涡模拟方法求解了尾缘开缝模型的流量系数、非定常流场结构和气膜冷却效率,采用实验数据考核了延迟-分离涡模拟方法对流量系数和气膜冷却效率预测的有效性,获得了使尾缘开缝壁面气膜冷却效率最佳吹风比。结果表明:流量系数随吹风比增加而增大,但吹风比大于0.65后,流量系数几乎不受吹风比影响;在吹风比0.20~0.65范围内,尾缘开缝壁面气膜冷却效率随吹风比增加而增加;在吹风比0.80~1.25范围内,冷热气掺混剧烈,冷却效率略微下降;肋板结构增加了冷气通道的阻塞效应,并限制了开缝区域冷气旋涡的发展,导致展向涡提前扭曲、变形和分解;相对于无肋板结构,带肋尾缘开缝结构的流量系数下降了约5%,气膜冷却性能提升了约10.8%。开缝下游的旋涡脱落和冷热气流间的掺混是影响开缝壁面冷却效率的主要原因,综合考虑冷气消耗和气膜冷却效率,无肋板时最佳吹风比为0.65,带肋板时最佳吹风比为0.5。

机械蒸汽再压缩蒸发结晶系统自适应逐时优化研究

为实现工业废水处理过程中进料流量和进料浓度波动状态下的机械蒸汽再压缩系统逐时优化,建立了基于自适应SPAE2算法的逐时优化模型。采用SPEA2算法并结合自适应交叉概率、变异概率以及组合权重法的多目标逐时优化,以系统总功耗和总换热面积为优化目标,得到蒸发温度、压缩温升的最优组合。在原始研究的基础上,改进了SPEA2算法,并且将原始数据与优化结果进行对比,自适应SPEA2算法具有更强的全局寻优能力,优化结果具有更高准确性。利用最小二乘法对优化结果进行数据拟合,优化结果与恒定蒸发工况下结果相比:系统总功耗平均降低123.7 kW,换热面积平均减少36.3 m^(2);性能系数和㶲效率分别平均提高8.8%和26.6%,㶲损失平均降低102.3 kW。研究结果表明,所建立的系统逐时优化模型可以得到系统进料波动状态下各设备参数逐时变化值,提高了目标系统的能量利用率和热力学完善度。

高压共轨柴油机国产芯片控制系统研究

针对现有高压共轨柴油机电控单元高度依赖进口芯片、自主不足的问题,提出了基于全国产芯片的高压共轨柴油机电控单元方案。所设计的国产控制单元选用兆易创新的GD32F450芯片为控制核心,承担发动机数据采样、处理、存储与控制任务。首先,采用Boost升压电路提供喷油器峰值电流,利用分立器件设计双边驱动与电流反馈电路,在不依赖进口专用芯片的条件下,对喷油器驱动电流进行闭环控制;然后,基于FreeRTOS操作系统,开发高压共轨柴油机底层驱动软件,实现对不同任务调度周期的精准控制;最后,对所设计的电控单元进行了实验验证。结果表明,所设计的国产高压共轨柴油机电控单元功能齐全、工作稳定,双边驱动电路典型峰值电流为22 A,维持电流为10 A,最小喷射间隔时间为200μs,多次喷射性能与Bosch系统相当。发动机不同转速条件下任务调度周期精准、实时性好,研究证实了高压共轨柴油机电控单元全国产化方案的可行性,对推动发动机电控技术自主可控提供了有益参考。