原子力显微镜-扫描电子显微镜共定位表征系统的研发与应用

微纳加工过程中,常有样品需要进行聚焦离子束(FIB)溅射、切割,扫描电子显微镜(SEM)以及原子力显微镜(AFM)表征,而这三类仪器都需要将样品固定在样品台上才可测试,固定不佳会影响表征结果.但固定好的样品在不同仪器之间转移、拆卸、再固定的过程中极易受到破坏.基于以上问题,设计了AFM-SEM-FIB样品共定位系统,可实现样品在此三种仪器之间的无损转移及共定位,避免珍贵样品破坏及目标丢失,以及解决AFM扫描无法控制方向、迅速调整位点等问题.在微纳表征中有优异的表现,系统已被开发成产品并量产销售.

基于BA-MKELM的微电网故障识别与定位

提出一种基于贝叶斯算法优化多核极限学习机的微电网故障识别和定位方法。针对极限学习机输入参数和隐含层节点数随机选取导致回归能力不足的问题,引入核函数,将多项式与高斯径向基核函数加权组合构成多核极限学习机建立故障识别与定位模型,并采用贝叶斯算法对多核极限学习机相关参数进行优化,进一步提高模型的逼近能力。为了验证所提模型的故障识别与定位性能,选用极限学习机和多核极限学习机分别建立故障诊断模型进行比较分析。实验结果表明,所提方法能够高性能地识别和定位微电网中任何类型的故障,识别和定位精度更高。

基于优化领先狼群算法的微震源定位研究

为分析不同启发式方法对求解微震源定位精度问题的影响,提出一种优化领先狼群算法。该算法在领先狼群算法的基础上,调整搜索步长和围攻步长两个参数,提高了在搜索过程中跳出局部最优解的能力。通过理论模型反演和工程数据分析,验证了优化领先狼群算法的有效性。与常用的粒子群算法和模拟退火算法两种启发式算法相比,优化领先狼群算法收敛更快,精度更高,受P波波速误差影响更小。该算法为智能启发式算法应用于微震源定位提供了新思路。

CBCT引导下新型专用定位弹簧圈与传统微弹簧圈定位肺小结节的对比研究

验证新型专用定位弹簧圈辅助肺结节术前定位的临床优势。方法 分析在我院行肺结节定位和胸腔镜切除的患者资料,比较新型定位弹簧圈在操作时间、穿刺次数和并发症等方面与传统弹簧圈的差异。结果 两种定位法均能实现肺结节胸腔镜术前的精准定位;而相较于传统为弹簧定位法,新型弹簧圈定位法表现出更高的的效率高和较低的并发症发生率。结论 新型弹簧圈定位法不仅在效率上更为卓越,而且在患者的适度性方面也表现得更为出色,因此我们建议在临床实践中进行推广。

基于宏微导向的ACO-MUSIC两级相控声源定位算法

针对传统的多重信号分类(multiple signal classification,简称MUSIC)算法定位声源位置时存在计算量大的问题,提出了一种基于宏微导向的蚁群(ant colony optimization,简称ACO)-MUSIC两级相控声源定位算法。首先,利用ACO估算出声源所在的宏观位置,再用MUSIC算法精确搜索声源所在的微观方位;其次,对提出的算法进行数值仿真,并搭建实验系统进行验证。仿真和实验结果表明,所提出的算法可以高精度、快速地定位出声源所在的位置;在搜索步距为0.05°时,算法的计算复杂度和计算时间仅为传统MUSIC算法的0.25%和2.8%。

音圈电机驱动微定位平台线性自抗扰滑模控制

针对音圈电机驱动柔性微定位平台控制速度和精度低以及抗干扰能力弱等问题,设计了一种将滑模控制和线性自抗扰控制相结合的复合控制器来提高平台系统的控制性能。首先,搭建了音圈电机驱动复合双平行四杆柔性机构的微定位平台和实验系统,并进行了系统辨识;其次,设计了线性自抗扰控制器,利用线性扩张状态观测器估计系统的内外扰动并在线进行扰动补偿,针对线性自抗扰控制器性能优化上的局限性,提出滑模控制器解决相位滞后问题来进一步提升轨迹跟踪精度;最后,利用所搭建的实验平台对控制方法进行了实验验证。结果表明,滑模和线性自抗扰复合控制器能够很好地克服内外干扰,与经典PID控制和单独的线性自抗扰控制相比,跟踪正弦波信号的最大误差分别减小了52.98%和21.26%,满足了微定位平台高精高速的控制要求。

基于优化波形叠加的井中微地震定位方法

基于波形叠加的微地震事件偏移定位技术因其具有不依赖于初至拾取精度的优势,逐渐被应用于非常规油气储层压裂监测资料处理。然而在相对低信噪比情况下,该类技术的常规成像函数分辨率会在一定程度上受到影响。为此,基于前人的研究成果,对波形相似性加权振幅叠加的成像函数构造方法进行了改进,提出一种优化波形叠加的井中微地震定位方法。首先将纵、横波波形相似性基函数进行相乘,再将其振幅叠加基函数进行相乘,然后将这两个乘积再相乘,最后在整个时窗内对其求和。该方法可提高波形叠加成像函数的分辨率。理论测试结果表明,与常规方法相比,改进方法具有更强的抗噪性和更高的定位精度。最后将常规方法与改进方法应用于井中监测的实际微地震数据,验证了方法的有效性。

面向精密微装配的视觉复合定位

基于机器视觉的微小特征定位是精密自动化装配的关键环节,外界干扰和零件本身差异等容易引起视觉引导错误,影响装配成功率,因此提出一种由粗定位与精定位两步组成的复合定位方法。首先通过基于卷积神经网络的目标框检测算法提取感兴趣区域实现粗定位,在此基础上通过轮廓几何特征配准的方式实现零件精定位,算法中还采用自动标注辅助的动态学习机制解决不同批次零件间差异导致定位失败率较高的问题。在自研的装配设备上对该方法进行测试,分析了亮度、离焦和位姿变化对视觉定位算法鲁棒性的影响,并进行了定位精度及小批量装配实验测试。结果表明:本文方法在多种干扰下的装配成功率达到97%,视觉定位的绝对精度与重复精度均优于2μm,装配精度优于10μm,能够满足精密微装配对定位算法精度与稳定性的要求。

基于改良Kronlein定位法的微球囊扩张脑组织牵开配合神经内镜在高血压性脑出血中的应用

目的 探究基于改良Kronlein定位法的微球囊扩张脑组织牵开配合神经内镜在高血压性脑出血(HICH)中的应用效果。方法 选取2018年5月至2021年2月广安市人民医院HICH患者106例,按照随机数字表法分为观察组(n=53)、对照组(n=53)。对照组实施血肿穿刺引流术治疗,观察组予以改良Kronlein定位法的微球囊扩张脑组织牵开配合神经内镜治疗;观察2组手术情况(手术时间、术中出血量)、住院时间、血肿清除情况(周围水肿持续时间、术前血肿量、残余血肿量、血肿清除率)、术前及术后1和3 d的神经递质包括天冬氨酸(Asp)、谷氨酸(Glu)、甘氨酸(Gly)水平,神经功能指标包括神经肽Y(NPY)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、脑源性神经营养因子(BDNF)的变化,并发症和术后6个月患者日常生活能力。结果 与对照组比较,观察组的手术时间更长、住院时间更短、水肿持续时间更短,残余血肿量更少、血肿清除率更高(均P<0.05)。2组术后1和3 d Glu、Asp水平均较术前降低,且观察组低于对照组;血清Gly水平较术前升高,且观察组高于对照组;NSE、NPY水平较术前降低,且观察组低于对照组;血清BDNF水平较术前升高,且观察组高于对照组(均P<0.05)。观察组肺部感染发生率较对照组低(9.43%比35.85%,P<0.05)。观察组术后6个月日常生活能力明显优于对照组(P<0.05)。结论基于改良Kronlein定位法的微球囊扩张脑组织牵开后神经内镜血肿清除术能改善手术情况,提高血肿即时清除率,减轻血肿对神经的损伤,降低并发症的发生,改善患者的预后。

正畸微种植体定位方法研究进展

正畸微种植体(orthodontic mini-implant,OMI)较传统支抗有体积小、应用灵活、患者依从性要求低等优势,是目前临床中常用的支抗手段。OMI的应用前提是安全与稳定,其应位于足够数量和质量的骨内,避免邻近解剖结构损伤,在此基础上准确设计OMI的位置和方向有利于实现预期力学机制,进一步提高临床疗效。本文主要阐述OMI的定位方法,以期为临床中安全高效地应用OMI,实现精准正畸理念提供参考。

一种面向微服务的多维度根因定位算法

伴随着Docker等虚拟化容器技术的逐渐成熟,因其可扩展性、灵活性等特点与微服务架构完美契合,工业界逐渐将微服务架构应用部署在基于容器的云环境下,并用Kubernetes等容器编排工具来管理应用的全生命周期。在这样复杂的微服务架构下,如何使用人工智能技术高效发现异常并且定位根因成为重中之重。首先,文章总结了在微服务系统环境下进行异常检测和根因定位所面临的主要挑战和现有的关键技术;然后,针对现有技术异常检测覆盖范围不全面的问题,文章提出了一种基于无监督学习的多维度的异常检测方法,在调用链Trace数据的基础上结合服务和机器资源利用数据进行综合分析,确保能够检测出服务响应时间异常的同时,也能够识别服务资源利用异常和环境异常;最后,在异常已知的情况下,为了减少根因定位时间,拓展定位范围和缩小粒度,文章提出了一种轻量的基于异常传播子图的方法,将服务接口和机器节点两种维度的数据统一到异常传播子图中进行根因定位。实验表明,文章所提方法与已有方法相比,定位时间更短,不仅拓宽了根因定位场景,而且准确率也有明显提升。

基于卷积降噪自编码器和Softmax回归的微地震定位方法

本文提出了一种基于卷积降噪自编码器和Softmax回归的微地震定位方法.该方法首先将微地震数据输入到卷积降噪自编码器中进行随机噪声压制,利用卷积降噪自编码器的编码器提取微地震数据的鲁棒性特征.然后根据震源的地理位置,对每个微地震数据生成多个独立的位置标签.使用带有震源位置标签的微地震特征训练多输出的Softmax分类器模型,同时预测一个输入微地震数据的多个位置标签,进而获得精确的震源位置.合成地震记录的实验结果表明,该方法能够准确快速地定位低信噪比的微地震事件.

三山岛金矿地表微地震系统监测竖井爆破定位方法研究

针对滨海深部地质条件下采动灾害隐患突出现状,开展了滨海深部工程微地震监测研究。在三山岛金矿建立地表微地震监测系统,实现对矿山微地震活动的实时不间断监测。利用地质勘察孔的测井数据建立区域地层波速模型,通过应用预警空间搜索定位法,提前给出各个监测点的预警空间,确定好搜索网格模型。分析了竖井爆破信号的定位结果,预警空间搜索定位法既保证了震源定位精度,又提高了计算效率,特别是随着矿山监测区域的扩大和监测点数量的增加,预警空间搜索定位法准确、高效的特点将会更加突出。研究结果表明,地表微地震系统能够满足矿山监测要求,并能保证监测数据的时效性和可靠性,可以为类似矿山的微地震系统建设提供参考。

注入信号式低压直流微网单极接地故障定位方法

为了提高低压直流微电网供电的可靠性,提出新的线路故障定位方法。向故障线路注入电流信号,计算出电流衰减频率和故障距离,确定发生故障的具体地点。在MATLAB中搭建故障定位模型,在不同故障电阻与不同故障距离下进行测试,并对测试结果进行详细分析,验证了文中方法的可行性。

基于抗差自适应估计的微纳卫星相对定位算法

为了解决微纳卫星编队执行姿态机动任务时,差分定位性能降低甚至不能定位的问题,提出基于全视角天线组件的GPS接收和差分定位系统方案.针对星载高动态环境,改进基于几何无关(GF)差分组合和衰减窗口的伪距粗差探测方法.采用抗差自适应扩展卡尔曼滤波算法,将基于新息向量的观测噪声协方差矩阵开窗估计法应用于实时差分定位.建立半物理仿真平台,开展不同场景下的差分定位性能对比验证.结果表明,在全弧段侧摆与区间“侧摆-回正”机动条件下,所提出的基于全视角方案的滤波和估计算法相比于常规方案的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法在定位星数、定位精度上均有大幅提升,在短、长基线情况下分别可以达到厘米、分米级的相对定位精度.

基于多电容接地方式的低压直流微电网故障定位

为提高低压直流微电网故障定位的准确性,提高电力系统运行的可靠性,提出一种基于多电容接地方式的低压直流微电网故障定位方法。首先,运用从馈线端子和接地电容器获得瞬时电流和电压,推导了直流微电网一般故障馈线的数学模型。其次,利用基于非线性优化方法的故障测距算法对故障及相关故障电阻进行了精确定位,并通过评估接地电容器在故障期间的响应,计算故障的准确距离。最后,通过搭建直流微电网实验室模型对所提方法的可靠性及有效性进行验证,实验结果表明所提方法具有较高的故障定位准确性。

一种基于深度学习的微服务性能异常检测方法

微服务架构因具有良好的可扩展性和可维护性越来越受到云应用软件的青睐.与此同时,微服务之间复杂的交互使得系统的性能异常检测变得更加困难.现有的微服务性能异常检测方法均不能很好地建立跨不同调用路径的微服务及其对应的响应时间之间的复杂关系,导致异常检测准确率不高、根因定位不准确.提出了一种基于Transformer的微服务性能异常检测与根因定位方法TTEDA(Transformer trace explore data analysis).首先将调用链构建为微服务调用序列和对应的响应时间序列,然后借助自注意力机制捕捉微服务之间的调用关系,并通过编码器-解码器建立微服务的响应时间与其调用路径之间的关联关系,从而获得微服务在不同的调用链上的正常响应时间分布.基于学习到的正常模式判断调用链的异常,并可将异常精确到微服务级别.进一步地,利用微服务之间的调用关系以及异常的传播方式,对出现性能异常的微服务进行反向拓扑排序,实现了准确快速的根因定位.在开源基准微服务系统Train-Ticket的数据集和AIops挑战赛数据集评估了TTEDA的有效性,相比于同类异常检测方法AEVB,Multi-LSTM,TraceAnomaly,精确率平均提高了48.6%,30.2%,3.5%,召回率平均提高了34.7%,1.1%,4.1%.相比于根因定位算法MonitorRank和TraceAnomaly,根因定位的准确率分别提高了35.4个百分点和6.1个百分点.

公共传播视域下微电影的角色定位

新媒体传播的实时性和互动性使得人们开始关注微电影并参与其中,也将微电影推向更广阔的公共空间。近年来,微电影迅猛崛起并呈现出专业化的创作趋势,微电影的公共性与社会文化功能特性也更加凸显。微电影作为公共传播的一种新型传播手段,承担着一定的社会责任,同时,微电影的意义生成与价值传播也需要借助公共传播的力量参与到公共领域。

压电微纳定位平台自适应陷波滤波在线谐振抑制

压电驱动柔性微纳米定位平台通常呈现低阻尼谐振模态,高速运动时易激发机械谐振,从而严重影响控制系统稳定性、控制带宽和轨迹跟踪精度。为消除当前谐振控制器对平台动力学建模精度的依赖性,该文设计了一种自适应陷波滤波器来实现压电微纳定位平台的在线实时抑制谐振。首先,搭建了压电驱动柔性微纳定位平台系统并建立其机电耦合动力学模型;其次,利用快速傅里叶变换方法在线分析了闭环系统误差信号,设计平台频率特性提取算法,实现了对陷波滤波器参数的在线自适应整定;最后,利用所设计的自适应陷波滤波器对阶跃信号和三角波信号进行轨迹跟踪实验。实验结果表明,自适应陷波滤波器可以很好地实现谐振的在线抑制,能够有效提升平台的稳定性和轨迹跟踪精度。

MicroAFL:一种云上微服务故障自动定位方法

随着云上微服务系统规模的不断扩大,微服务之间的依赖关系变得更加紧密复杂,某个微服务的故障可能会通过微服务之间的互相调用传播至其他微服务,进而导致整个微服务系统发生异常。面对依赖关系复杂的微服务系统,考虑到故障的传播性,设计了一种云上微服务故障自动定位方法MicroAFL。首先,MicroAFL实时监测与收集微服务系统运行指标数据,基于自编码器模型对运行指标数据进行分析,判断微服务系统是否存在异常;一旦检测到异常,MicroAFL通过解析云上微服务运行实例之间的通讯数据获取微服务之间的调用关系,进而构建服务调用关系图以刻画故障传播途径;其次,将各个微服务的运行状态与系统资源利用率相关联从而计算服务调用关系图中每个节点的异常权重,并通过改进的加权PageRank算法推断和定位引发异常的故障微服务;最后,在华为云上搭建名为Sock-shop的微服务系统对MicroAFL的故障定位准确性进行评估,实验结果表明MicroAFL的故障定位准确率相较对比方法有所提升。