混凝土铺装层开裂对正交异性钢桥面疲劳性能劣化作用研究

为合理评估混凝土铺装层开裂对正交异性钢桥面板疲劳性能劣化的影响,开展足尺模型疲劳试验并进行数值仿真分析,得到铺装层开裂后钢桥面板典型易损细节疲劳应力,并提出疲劳应力增大系数量化分析裂缝尺寸对各细节疲劳应力的影响效应。结果表明:混凝土裂缝深度不超过其厚度20%时,正交异性钢桥面典型细节疲劳应力增幅很小;混凝土层正下方的横隔板-U肋-顶板及横隔板-U肋细节疲劳应力对混凝土裂缝长度、深度变化较敏感,混凝土开裂对横隔板弧形开口处及U肋圆弧处的影响较小;纵桥向裂缝对疲劳应力的影响比横桥向裂缝显著,且多裂缝会明显增大疲劳细节处应力水平,会加速桥面结构疲劳性能劣化,因此须设钢筋网阻滞裂缝扩展。

基于Gram-Schmidt正交化和HSIC的核函数选择方法

核方法是一种解决非线性、异构数据的有效方法,核函数的选择问题是核方法中的一个重要课题,对于不同的应用问题,如何选择合适的核函数还没有足够的理论基础,不适当的核函数选取会降低核方法的性能。由此,提出了一种基于Gram-Schmidt正交化(GSO)和Hilbert-Schmidt独立准则的核选择方法(HSIC-GSO),该方法考虑了核函数选择过程中存在的不相关冗余信息。首先,利用GSO消除核函数之间的冗余信息;然后,使用HSIC度量核函数与理想核之间的相似性;最后,得到一组判别能力强、多样性大的基核函数。实验结果表明,HSIC-GSO方法选择的核函数泛化性好,并且提高了MKL的分类性能,验证了所提方法的有效性。

权重化QR分解的正交匹配追踪算法硬件实现

为在小型化、低成本的硬件平台实现正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法,针对OMP算法中最小二乘法的问题,该文构造一个确定性的传感矩阵,提出一种低复杂度、低资源的权重化QR分解的OMP(Weighted QR decomposition OMP,WQR-OMP)算法硬件结构,在ZYNQ 7020型号芯片上搭建WQR-OMP SOC系统.WQR-OMP算法在传感矩阵进行QR分解后,根据三角矩阵R中元素的分布特性,通过权重化运算只保留主对角线上的元素而其他余元素归零,得到对角矩阵D,然后近似计算稀疏向量的解.实验结果表明:与基于QR分解的OMP(QR decomposition OMP,QR-OMP)和Batch-OMP算法的硬件结构相比,WQR-OMP算法硬件结构的重构速度更快、存储资源更少.在压缩率为0.25的条件下,WQR-OMP SOC系统对256×256分辨率图像的重构时间为400 ms左右,其速率比仅使用ARM处理器的重构速率提高了约6.3倍.与其他现有研究对比,该系统在Block RAM存储资源消耗较少的情况下,进一步提升了重构速度,适用于存储资源受限的硬件平台.

基于正则化正交非负矩阵分解的旋转目标检测方法

小样本的旋转目标检测是指在样本数少的情况下进行旋转目标检测模型的训练,深度学习在旋转目标检测领域往往需要庞大的样本数和计算算力。现有的基于机器学习的旋转目标检测方法大多有着对目标尺度和姿态敏感的缺点。因此提出一种基于正则化正交非负矩阵分解的旋转目标检测方法,来解决小样本的旋转目标检测难题。首先,针对样本不具有各种角度的图片,对样本进行旋转后进行背景填充,这样便于更好的表征学习。其次,提出一种基于正则化正交非负矩阵分解算法对旋转样本的梯度直方图特征进行表征学习。最后,为了测试算法在特征学习后的有效性,利用支持向量机对特征提取后的数据进行训练和测试。实验结果表明本文的目标检测方法在多个数据集中可以取得不错的效果。

基于模块化布局和正交试验的天线骨架结构优化设计方法

针对大型相控阵雷达的天线骨架采用模块化布局的结构特点,开展基于模块化布局和正交试验的天线骨架结构优化设计方法研究。设计子模块惯性矩公式,分析影响天线骨架刚强度的主要因素;对影响天线骨架力学性能的主要因素进行正交试验,得到天线骨架的最优结构参数,为类似体制天线骨架的结构优化设计提供参考。

基于正交试验法的旧水泥路面共振碎石化参数优化研究

共振碎石化是旧水泥路面改造升级中为保障路面质量、解决反射裂缝等问题而引进的新技术,其破碎效果与技术参数密切相关。为了实现旧水泥路面共振碎石化参数优化,以四川S436巡场至玉和二级公路改造工程为依托,通过对共振碎石化基本原理和参数问题进行介绍,基于正交分析法等多元参数优化理论,选取锤迹横向净距、行进速度、锤头振动频率等关键参数,进行不同因素水平组合下原位共振破碎试验,通过现场试坑评价、室内颗分试验及合格赋分法进行共振碎石化技术参数优化。结果表明:共振碎石化后旧水泥路面粒径级配曲线连续性良好,但不同因素水平下碎石化效果差异显著;破碎效果评分随锤迹横向净距和共振频率的增加均呈先减小后增大的规律,随行进速度的增加而先增大后减小;共振频率是破碎效果的主控影响参数、锤迹横向净距的影响次之、行进速度的影响最小,进而提出了旧水泥路面共振碎石化的最优参数组合,可为中国西南地区旧水泥公路改造工程提供技术参考。

基于Gauss分布和Gram-Schmidt正交化的朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类算法是一种简单实用的分类方法,人们对它的属性间条件独立性假设做了许多研究,致力于消除冗余属性、减少属性间的关联性,以获得一些新属性来使用朴素贝叶斯算法,但新属性间的独立性却不易度量,因而改进之处的理论支撑有所不足,改进后的朴素贝叶斯算法的效果更多的是由数据实验进行佐证。本文定义了Gauss分布型数据,提出了经Gram-Schmidt正交化方法改进的朴素贝叶斯算法,使其可以方便地使用于Gauss分布型数据的分类。该改进方法不同以往显式的构造新属性集或属性变换矩阵,而是直接正交化属性的样本数据,并证明了正交后的属性数据所对应的抽象新属性的独立性。这说明对于Gauss分布型数据的分类,原朴素贝叶斯算法中的条件独立性的假设不会给算法的使用造成障碍,经Gram-Schmidt正交化后即可满足这个约束条件。

基于正交试验的内混式空气雾化喷嘴结构参数优化

为掌握结构参数对内混式空气雾化喷嘴雾化特性和降尘效率的影响规律,从而获得经济合理的喷嘴结构参数,采用自行设计开发的喷雾降尘试验平台,应用正交设计方法,开展了不同结构参数组合下的喷嘴雾化特性及降尘效率试验。试验结果表明:随着液体帽注水孔直径的增大,喷嘴水流量不断增加,而气流量不断减小;喷嘴气流量随液体帽注气孔数量增加而增大,喷嘴水流量受液体帽注气孔数量的影响较小。当逐渐增大注水孔直径时,索太尔平均粒径(Dsm)不断增大;Dsm随着注气孔数量的增加呈现出先减小后增大的变化规律,当注气孔数为4时达到最小值,雾化效果最好;空气帽出口直径为2.0 mm和2.5 mm时,喷嘴雾滴粒径较小。全尘和呼吸性粉尘降尘效率均随着液体帽注水孔直径和注气孔数量的增加呈现先增大后减小的变化规律,并分别在注水孔直径为1.5 mm和注气孔数量为4时获得最佳的降尘效果;随着空气帽出口直径的增大,全尘和呼吸性粉尘降尘效率均有所提高,但空气帽出口直径大于2.0 mm后,降尘效率增幅较小。综合考虑喷嘴雾化特性参数和降尘效率,对于喷嘴空气帽,其出口直径应选择2.0 mm;对于喷嘴液体帽,注水孔直径为1.5 mm和注气孔数量为4时较为合理,能够获得最高的降尘效率。工业应用现场采用以上结构参数组合的喷嘴较为合理,该种结构参数组合的喷嘴在耗气量和耗水量较低时,能获得较小的雾滴粒径和较高的降尘效率。

实对称矩阵正交特征向量的一种新解法

为克服“只在给定向量组的条件下,才能求得正交向量组”的局限性,利用特征向量和正交的定义及齐次线性方程组的非零解求解方法,给出实对称矩阵对应于重特征值的正交特征向量的一种新的求解方法。研究表明,该方法可以有效地减少计算量,并可以直接写出实对称矩阵对应于重特征值的正交特征向量。

基于线结构光双目测量系统的管片位姿正交化解算

针对管片拼装机工作过程中存在位姿误差和位姿检测智能化等问题,提出了一种基于线结构光双目测量系统的管片位姿测量方法。该方法减小了检测管片位姿时光照情况对检测结果的影响,无需要额外添加其他标记,可将由线结构光双目测量系统检测的管片边缘点世界坐标与管片拼装机机械手臂工作坐标下的三维坐标进行转换和解算。利用以隧道横截面圆心坐标O为基准的线结构光双目测量系统检测到检测点的位姿,通过运用三维空间点的坐标重心化和罗德格里矩阵的最小二乘法求解出管片位姿变换旋转矩阵,有效改进管片姿态旋转矩阵的正交性。随机进行多组检测点的位姿计算误差的比较,验证本方案的可行性。结果表明该方法能精准快速测量管片位姿,提高位姿测量精度。

“天问一号”着陆惯导安装矩阵正交化方法研究

“天问一号”的惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)产品是其导航系统的核心敏感器,IMU中的陀螺和加速度计在安装过程中存在安装误差以及标度因数非线性等因素导致安装矩阵非正交,从而影响IMU惯导精度。针对陀螺和加速度计安装矩阵误差特性进行分析,提出安装矩阵行向量正交化算法,提升了陀螺和加计安装矩阵正交性,降低了安装误差角在正交化过程中的畸变,开展了典型工况IMU惯导标定测试,试验结果表明:安装矩阵按行向量正交化处理后IMU惯导姿态精度提升15.8%~54.7%,位置精度提升45.2%~85.7%。采用上述方法,静态导航各工况位姿性能提升百分比较为一致且与试验时间不相关,动态导航各工况位姿性能提升百分比较为一致且与旋转角度累加和不相关。

参数化水平集法在正交各向异性结构多目标拓扑优化中的应用

利用全局支撑径向基函数插值初始水平集函数,以水平集函数为设计变量,以结构柔度和散热弱度的加权函数为目标函数,基于参数化水平集法(Parameterized level set method,PLSM)建立了正交各向异性结构的热力耦合多目标拓扑优化模型。结合数值算例研究了权系数、材料方向角、泊松比因子和热导率因子对PLSM多目标最优拓扑结构和目标函数的影响,并给出了相关参数的合理取值范围;在3D打印实物的基础上完成了最优各向异性拓扑结构的性能分析,并与各向同性结构进行了对比讨论。结果表明,PLSM最优拓扑结构比变密度法的拓扑结构边界更光滑、清晰,不会出现中间密度和锯齿等现象;同时正交各向异性结构的温度场、位移场和应力场比各向同性结构均有较好地改善,加权目标函数、结构柔度和散热弱度分别降低了55%、3.18%和81.1%。

基于GANs网络的条纹图正交化方法

提出一种利用深度学习强大的隐式建模能力解决单帧条纹图正交化存在的欠采样问题,结合条纹图降噪归一化技术,利用对抗生成网络的特征先验,构造了一种条纹图轮廓项数字方式的π/2相移网路,实现了单帧条纹图的正交化,放松了应用解析模型法实现条纹图正交化时的严格要求。通过标签图像对训练后,该网络成功地实现了归一化后的条纹图的正交化,进而高精度地实现了单帧条纹图的相位解调。仿真和实验分析证明,与基于Riesz变换的数字相移方法相比,所提方法求解更可靠,能有效地恢复测量相位。以现有的多帧高精度相移算法的解调结果作为参考值,实验结果表明所提方法的相位误差分布在0.05 rad以内,为瞬变场和物体三维轮廓测量提供了一种途径。

基于双倍双精度施密特正交化方法的QR分解算法

当矩阵的规模较大或者条件数较高时,格拉姆-施密特(Gram-Schmidt)正交化算法和其相关修正算法时常表现出数值不稳定性的现象。为了解决该问题,探索了修正Gram-Schmidt算法(MGS)中舍入误差的累积效应,然后基于无误差变换技术和双倍双精度算法,设计并实现了双倍双精度修正Gram-Schmidt正交化算法(DDMGS)。该算法的精度测试中显示所提算法较分块施密特正交化(BMGS_SVL,BMGS_CWY,BCGS_PIP与BCGS_PIO)的变体算法具有更好的数值稳定性,证明了DDMGS算法能够有效地减少矩阵的正交性损失,提升数值精度,展示了所提算法的可靠性。在算法的性能测试中,首先计算并比较了不同算法的浮点计算量(flops),随后将所提DDMGS算法与修正施密特正交化算法在ARM和Intel两款处理器上作比较,虽然DDMGS算法的运行时间分别是MGS的5.03倍和18.06倍左右,但获得了明显的精度提升效果。

三维欧氏空间中标准正交基的求解新方法

本文对标准正交基的计算方法加以分析,分别采用Schmidt正交化方法、初等变换法、合同变换法和Givens变换法进行标准正交基的求解。并在三维欧氏空间中,把向量积与这些方法结合,使得计算更为简单。

智能反射面辅助的非正交多址系统协作多点传输方案研究

智能反射面(Intelligent Reflection Surface,IRS)和非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)被认为是6G的关键创新型技术,将两者融合可以大幅提高通信系统的频谱效率与能量效率。文中针对IRS辅助的双小区协作多点与非正交多址接入融合系统展开研究,具体地,将IRS部署于两小区中间的小区边缘附近,用来提升边缘用户的信号质量。在考虑用户服务质量(Quality of Service,QoS)与基站发射功率限制的条件下,建立了最大化小区边缘用户可达速率的优化问题。由于该问题是非凸的,很难直接求解,将此问题分解为两个子优化问题,采用交替优化算法进行求解。具体地,采用二分法解决功率分配系数优化问题;采用均方误差(Mean-Square Error,MSE)方法将优化问题转化为等效形式,再通过最大最小化(Majorization-Minimization,MM)算法进一步解决相移优化问题。仿真结果显示,所提出的解决方案使得边缘用户可达速率明显高于其他基准方案。

正交试验优选麝香化瘀醒脑颗粒水提工艺

目的 优选麝香化瘀醒脑颗粒的水提工艺。方法 以样品提取液中总蒽醌含量和干浸膏质量的综合评分为评价指标,以加水量、浸泡时间、煎煮时间、煎煮次数为考察因素,采用L_(9)(3^(4))正交试验法优选麝香化瘀醒脑颗粒的水提工艺。结果 优选的最佳水提工艺参数为加10倍量水,浸泡0.5 h,煎煮2次,每次1.0 h。结论 该水提工艺简便、可行,结果稳定,可用于麝香化瘀醒脑颗粒的提取。

施密特正交化的几何构建与代数刻画

本文从几何空间中向量正交化的构造出发,分析了施密特正交化方法的几何构建过程以及推广到高维上的基本思路和底层逻辑,深化了对其几何意义的认识;借助齐次线性方程组解的理论和正交的代数表示,从代数的角度全新推导出其正交化公式,展示了几何问题代数化处理的转化思想.同时也讨论了一些非施密特正交化方法.

随机散斑图正交优化计算鬼成像

为克服随机散斑图照射下统计噪声对计算鬼成像成像质量的影响,提出了随机散斑图正交优化计算鬼成像方法。首先在计算鬼成像的基础上分析随机散斑图对目标物体重构质量的影响;然后结合实对称矩阵性质,通过空间映射矩阵,将原有随机散斑图正交化;再利用重构的正交散斑图对未知物体进行照射并由桶探测器测量,测得的一系列桶探测器值与计算机存储的重构散斑图通过二阶关联运算对目标物体进行重构;最后参考重构散斑图的协方差矩阵特征,对重构结果进行补偿,进一步提升物体重构质量。该方法不仅能有效提升随机散斑图计算鬼成像的成像质量,同时还具有算法结构简单的特点。仿真实验结果表明:相比于传统的随机散斑图照射下的计算鬼成像,该方法能有效地对目标物体进行重建,并表现出良好的性能。

非负正交约束优化问题的理论、算法及应用

非负正交约束优化问题是同时带有非负约束和正交约束的优化问题,该类问题在机器学习和数据科学中有着重要的应用。常见的非负正交约束优化问题包括二次指派问题、图匹配问题、非负正交矩阵分解问题、非负主成分分析和K-指示模型等。由于非负约束和正交约束的共同作用,该类问题具有一定的组合结构,一般是NP-难的。本文主要介绍非负正交约束优化问题的基本理论性质、求解算法以及相关的应用模型。