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Numerical simulation of the welding deformation for the side sill of the bogie frame based on local-global method 被引量:13
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作者 杨鑫华 王春生 +2 位作者 常力 李娅娜 兆文忠 《China Welding》 EI CAS 2007年第4期11-16,共6页
Considering the limitation of computational capacity, a new finite element solution is used to simulate the welding deformation of the side sill of railroad car' s bogie frame based on the local-global method. Firstl... Considering the limitation of computational capacity, a new finite element solution is used to simulate the welding deformation of the side sill of railroad car' s bogie frame based on the local-global method. Firstly, a volumetric heat source defined by a double ellipsoid is adopted to simulate the thermal distributions of the arc welding process. And then, the local models extracted from the global model are computed with refined meshes. On these bases, the global distortions of the subject studied are ascertained by transferring the inner forces of computed local models to the global model. It indicates that the local-global method is feasible for simulating the large welded structures by comparing the computed results with the corresponding actual measured values. The work provides basis for optimizing the welding sequence and clamping conditions, and has theoretical values and engineering significance in the integral design, manufacturing technique selection of the bogie frame, as well as other kinds of large welded structures. 展开更多
关键词 welding deformation numerical simulation local-global method
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A Multiscale Superpixel-Level Salient Object Detection Model Using Local-Global Contrast Cue
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作者 穆楠 徐新 +1 位作者 王英林 张晓龙 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2017年第1期121-128,共8页
The goal of salient object detection is to estimate the regions which are most likely to attract human's visual attention. As an important image preprocessing procedure to reduce the computational complexity, sali... The goal of salient object detection is to estimate the regions which are most likely to attract human's visual attention. As an important image preprocessing procedure to reduce the computational complexity, salient object detection is still a challenging problem in computer vision. In this paper, we proposed a salient object detection model by integrating local and global superpixel contrast at multiple scales. Three features are computed to estimate the saliency of superpixel. Two optimization measures are utilized to refine the resulting saliency map. Extensive experiments with the state-of-the-art saliency models on four public datasets demonstrate the effectiveness of the proposed model. 展开更多
关键词 突出的目标察觉 superpixel 多重规模 本地对比 全球对比 TP 391.4 A
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基于三分支对抗学习和补偿注意力的红外和可见光图像融合
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作者 邸敬 任莉 +2 位作者 刘冀钊 郭文庆 廉敬 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第5期510-521,共12页
针对现有深度学习图像融合方法依赖卷积提取特征,并未考虑源图像全局特征,融合结果容易产生纹理模糊、对比度低等问题,本文提出一种基于三分支对抗学习和补偿注意力的红外和可见光图像融合方法。首先,生成器网络采用密集块和补偿注意力... 针对现有深度学习图像融合方法依赖卷积提取特征,并未考虑源图像全局特征,融合结果容易产生纹理模糊、对比度低等问题,本文提出一种基于三分支对抗学习和补偿注意力的红外和可见光图像融合方法。首先,生成器网络采用密集块和补偿注意力机制构建局部-全局三分支提取特征信息。然后,利用通道特征和空间特征变化构建补偿注意力机制提取全局信息,更进一步提取红外目标和可见光细节表征。其次,设计聚焦双对抗鉴别器,以确定融合结果和源图像之间的相似分布。最后,选用公开数据集TNO和RoadScene进行实验并与其他9种具有代表性的图像融合方法进行对比,本文提出的方法不仅获得纹理细节更清晰、对比度更好的融合结果,而且客观度量指标优于其他先进方法。 展开更多
关键词 红外可见光图像融合 局部-全局三分支 局部特征提取 补偿注意力机制 对抗学习 聚焦双对抗鉴别器
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基于面部全局抑郁特征局部感知力增强和全局-局部语义相关性特征融合的抑郁强度识别
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作者 孙强 李正 何浪 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期2249-2263,共15页
现有基于深度学习的大多数方法在实现患者抑郁程度自动识别的过程中,主要存在两大挑战:(1)难以利用深度模型自动地从面部表情有效学习到抑郁强度相关的全局上下文信息,(2)往往忽略抑郁强度相关的全局和局部信息之间的语义一致性。为此,... 现有基于深度学习的大多数方法在实现患者抑郁程度自动识别的过程中,主要存在两大挑战:(1)难以利用深度模型自动地从面部表情有效学习到抑郁强度相关的全局上下文信息,(2)往往忽略抑郁强度相关的全局和局部信息之间的语义一致性。为此,该文提出一种全局抑郁特征局部感知力增强和全局-局部语义相关性特征融合(PLEGDF-FGLSCF)的抑郁强度识别深度模型。首先,设计了全局抑郁特征局部感知力增强(PLEGDF)模块,用于提取面部局部区域之间的语义相关性信息,促进不同局部区域与抑郁相关的信息之间的交互,从而增强局部抑郁特征驱动的全局抑郁特征表达力。然后,提出了全局-局部语义相关性特征融合(FGLSCF)模块,用于捕捉全局和局部语义信息之间的关联性,实现全局和局部抑郁特征之间的语义一致性描述。最后,在AVEC2013和AVEC2014数据集上,利用PLEGDF-FGLSCF模型获得的识别结果在均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)指标上的值分别是7.75/5.96和7.49/5.99,优于大多数已有的基准模型,证实了该方法的合理性和有效性。 展开更多
关键词 抑郁强度 人脸图像 局部感知力增强 全局和局部特征融合 语义一致性
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宽卷积局部特征扩展的Transformer网络故障诊断模型
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作者 张新良 李占 周益天 《国外电子测量技术》 2024年第2期139-149,共11页
视觉Transformer网络的高精度诊断性能依赖于充分的训练数据,利用卷积网络在提取局部特征上的优势,构造能同时描述故障局部和全局特征的提取层,提高诊断模型的抗噪声干扰能力。首先,引入卷积网络模块将原始振动信号转换为Transformer网... 视觉Transformer网络的高精度诊断性能依赖于充分的训练数据,利用卷积网络在提取局部特征上的优势,构造能同时描述故障局部和全局特征的提取层,提高诊断模型的抗噪声干扰能力。首先,引入卷积网络模块将原始振动信号转换为Transformer网络可以直接接收的特征向量,提取故障局部特征,并通过增加卷积网络的感受野。然后,结合Transformer网络多头自注意力机制生成的全局信息,构建能同时描述故障局部和全局特征的特征向量。最后,在Transformer网络的预测层,利用高效通道注意力机制对特征向量的贡献度进行自动筛选。在西储大学(CWRU)轴承数据集上的故障诊断结果表明,在信噪比-4 dB的噪声干扰下,改进后的Transformer网络轴承故障诊断模型的准确率达90.21%,与原始Transformer模型相比,准确率提高了13.2%,在噪声环境下表现出优异的诊断性能。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 视觉Transformer 宽卷积核 自注意力机制 局部-全局特征 高效通道注意力
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基于物体单视图的隐式曲面重建
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作者 邢燕 牛赛虎 +1 位作者 洪沛霖 檀结庆 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第5期642-648,共7页
基于隐式曲面的三维重建方法在保真度、灵活性和压缩能力方面提供了良好的权衡。文章利用隐式曲面网络学习物体形状的三维表面,首先利用视觉几何群(visual geometry group-16,VGG-16)网络从图像中提取全局特征,对建模空间中的每个采样点... 基于隐式曲面的三维重建方法在保真度、灵活性和压缩能力方面提供了良好的权衡。文章利用隐式曲面网络学习物体形状的三维表面,首先利用视觉几何群(visual geometry group-16,VGG-16)网络从图像中提取全局特征,对建模空间中的每个采样点从VGG-16网络中获取局部特征;其次对每个采样点利用多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)进行位置编码得到点特征;然后将全局特征和局部特征分别与点特征串联起来送入2个解码器中,获得隐式场中采样点的符号距离函数(signed distance function,SDF)的大小与符号,并最终得到物体的隐式曲面。文中所提出的方法应用于ShapeNet数据集上进行三维对象重建任务,定性和定量评估均优于现有方法,特别是对于具有孔洞和薄结构的复杂拓扑物体。 展开更多
关键词 三维重建 全局特征 局部特征 深度学习 符号距离函数(SDF)
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中华文化主体性的总体性呈现
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作者 韩升 《中州学刊》 北大核心 2024年第3期5-12,共8页
中华文化主体性是深刻理解习近平文化思想作为强大思想武器和科学行动指南的核心概念,要从更悠远的历史纵深、更宽阔的时代视野、更美好的未来图景的协调贯通中加以总体性呈现。中华文化主体性以中华历史文化传统为立基之本,以铸牢中华... 中华文化主体性是深刻理解习近平文化思想作为强大思想武器和科学行动指南的核心概念,要从更悠远的历史纵深、更宽阔的时代视野、更美好的未来图景的协调贯通中加以总体性呈现。中华文化主体性以中华历史文化传统为立基之本,以铸牢中华民族共同体意识为现实关注,以中华优秀传统文化“接着讲”为核心命题,由此确立了本土化定位的基本依据。中华文化主体性意味着中国式现代化在打破“现代化=西方化”的迷思中确立了高度的主体自觉,在深化“第二个结合”的理解中坚定了强烈的文化自信,在推进全体人民精神富有的历程中找准了明确的价值目标,由此明确了现代化追求的内生动力。中华文化主体性渗透着世界文明交流互鉴的根本原则,蕴含着建设中华民族现代文明的世界意义,彰显着人类文明新形态的光明前景,由此展现了全球化发展的开放胸怀。中华文化主体性是新时代中国特色社会主义文化建设实现传统赓续发展、精神独立自主和文明交流互鉴三方面贯通融合、有机统一的充分彰显。 展开更多
关键词 文化主体性 本土化 第二个结合 现代化 全球化
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聚焦可解释性:知识追踪模型综述与展望
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作者 杨文阳 杨益慧 《现代教育技术》 2024年第5期53-63,共11页
模型的可解释性是评估其实用性和实际应用价值的重要指标,但目前基于深度学习的知识追踪模型普遍存在可解释性差的问题,导致教学决策过程不透明。对此,文章首先介绍了知识追踪的流程,分析了知识追踪模型的可解释性,并根据可解释性方法... 模型的可解释性是评估其实用性和实际应用价值的重要指标,但目前基于深度学习的知识追踪模型普遍存在可解释性差的问题,导致教学决策过程不透明。对此,文章首先介绍了知识追踪的流程,分析了知识追踪模型的可解释性,并根据可解释性方法在模型训练过程中作用的时间,将可解释知识追踪模型分为事前可解释的知识追踪模型和事后可解释的知识追踪模型。随后,文章分别对这两种模型进行再分类,并从优点、缺点两个维度,对不同类型的事前、事后可解释知识追踪模型进行了对比。最后,文章从模型可视化、融入教育规律、多模态数据融合、解释方法探索、可解释性评估等方面,对未来可解释知识追踪模型的教学应用进行了展望。文章的研究有助于提升知识追踪模型在教学中的实用性,推动教育数字化的进程。 展开更多
关键词 知识追踪 可解释性 全局可解释性 局部可解释性 智慧教育
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基于跨模态交叉注意力网络的多模态情感分析方法
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作者 王旭阳 王常瑞 +1 位作者 张金峰 邢梦怡 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第2期84-93,共10页
挖掘不同模态内信息和模态间信息有助于提升多模态情感分析的性能,本文为此提出一种基于跨模态交叉注意力网络的多模态情感分析方法。首先,利用VGG-16网络将多模态数据映射到全局特征空间;同时,利用Swin Transformer网络将多模态数据映... 挖掘不同模态内信息和模态间信息有助于提升多模态情感分析的性能,本文为此提出一种基于跨模态交叉注意力网络的多模态情感分析方法。首先,利用VGG-16网络将多模态数据映射到全局特征空间;同时,利用Swin Transformer网络将多模态数据映射到局部特征空间;其次,构造模态内自注意力和模态间交叉注意力特征;然后,设计一种跨模态交叉注意力融合模块实现不同模态内和模态间特征的深度融合,提升多模态特征表达的可靠性;最后,通过Softmax获得最终预测结果。在2个开源数据集CMU-MOSI和CMU-MSOEI上进行测试,本文模型在七分类任务上获得45.9%和54.1%的准确率,相比当前MCGMF模型,提升了0.66%和2.46%,综合性能提升显著。 展开更多
关键词 情感分析 多模态 跨模态交叉注意力 自注意力 局部和全局特征
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融合目标检测与DWA算法的AGV路径
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作者 李筠 刘虎 +3 位作者 杨海马 王原 徐文成 黄宏欣 《电子科技》 2024年第7期33-42,共10页
针对AGV(Automated Guided Vehicle)叉车处于环境信息未知或环境动态变化情况下的路径规划及导航问题,文中提出了一种由YOLOv5(You Only Look Once version 5)目标检测算法获取目标位置。根据目标位置规划出全局基础路径,再融合DWA(Dyna... 针对AGV(Automated Guided Vehicle)叉车处于环境信息未知或环境动态变化情况下的路径规划及导航问题,文中提出了一种由YOLOv5(You Only Look Once version 5)目标检测算法获取目标位置。根据目标位置规划出全局基础路径,再融合DWA(Dynamic Window Approach)局部动态路径规划算法进行AGV路径规划与导航,使AGV叉车在未知环境或局部环境信息未知的环境中能快速识别目标位置并完成路径规划到达目标位置。实验结果表明,相较于改进前方法,文中所提方法在路径长度、耗费时间以及AGV叉车航向误差方面均有良好表现,路径长度平均减少12%,耗费时间平均减少约5%且AGV航向与目标航向的平均误差在5°以内。所提方法提高了AGV叉车在未知环境中的工作效率以及工作灵活性。 展开更多
关键词 AGV YOLOv5 DWA算法 全局路径规划 局部路径规划 目标检测 导航 自动导引
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合作网络嵌入对企业技术创新绩效的影响——基于知识网络凝聚性视角
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作者 张慧 李荟祎 周泯非 《杭州电子科技大学学报(社会科学版)》 2024年第2期17-26,35,共11页
基于网络嵌入理论和知识基础理论,利用我国电子信息产业114家企业的面板数据,实证分析了合作网络嵌入对企业技术创新绩效的影响,并进一步探究企业知识网络的凝聚水平对该过程的调节作用。结果表明,合作网络中的关系嵌入对企业技术创新... 基于网络嵌入理论和知识基础理论,利用我国电子信息产业114家企业的面板数据,实证分析了合作网络嵌入对企业技术创新绩效的影响,并进一步探究企业知识网络的凝聚水平对该过程的调节作用。结果表明,合作网络中的关系嵌入对企业技术创新绩效具有正向影响,结构嵌入对技术创新绩效具有负向影响;企业知识网络的全局凝聚性在结构嵌入对企业技术创新绩效的影响中具有正向调节作用,在关系嵌入对技术创新绩效的影响中不具有调节作用;企业知识网络局部凝聚水平在关系嵌入和结构嵌入对技术创新绩效的影响中均具有正向调节作用;合作网络嵌入对东部地区企业的技术创新绩效影响更为显著。 展开更多
关键词 合作网络 关系嵌入 结构嵌入 全局网络凝聚性 局部网络凝聚性
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基于锚点的快速三维手部关键点检测算法
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作者 秦晓飞 何文 +2 位作者 班东贤 郭宏宇 于景 《电子科技》 2024年第4期77-86,共10页
在人机协作任务中,手部关键点检测为机械臂提供目标点坐标,A2J(Anchor-to-Joint)是具有代表性的一种利用锚点进行关键点检测的方法。A2J以深度图为输入,可实现较好的检测效果,但对全局特征获取能力不足。文中设计了全局-局部特征融合模... 在人机协作任务中,手部关键点检测为机械臂提供目标点坐标,A2J(Anchor-to-Joint)是具有代表性的一种利用锚点进行关键点检测的方法。A2J以深度图为输入,可实现较好的检测效果,但对全局特征获取能力不足。文中设计了全局-局部特征融合模块(Global-Local Feature Fusion,GLFF)对骨干网络浅层和深层的特征进行融合。为了提升检测速度,文中将A2J的骨干网络替换为ShuffleNetv2并对其进行改造,用5×5深度可分离卷积替换3×3深度可分离卷积,增大感受野,有效提升了骨干网络对全局特征的提取能力。文中在锚点权重估计分支引入高效通道注意力模块(Efficient Channel Attention,ECA),提升了网络对重要锚点的关注度。在主流数据集ICVL和NYU上进行的训练和测试结果表明,相比于A2J,文中所提方法的平均误差分别降低了0.09 mm和0.15 mm。在GTX1080Ti显卡上实现了151 frame·s^(-1)的检测速率,满足人机协作任务对于实时性的要求。 展开更多
关键词 人机协作 三维手部关键点检测 锚点 深度图 全局-局部特征融合 ShuffleNetv2 深度可分离卷积 高效通道注意力
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基于全局-局部图嵌入的轴承故障诊断
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作者 宋国珍 李海锋 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期769-779,共11页
传统基于图的故障诊断框架通常是利用高维数据某种结构关系构造相似图以揭示样本间的几何结构,造成数据其他结构信息丢失,无法准确提取出表征轴承运行状态的低维特征。提出了一种新的基于图的无监督特征提取方法,该方法在构造图的过程... 传统基于图的故障诊断框架通常是利用高维数据某种结构关系构造相似图以揭示样本间的几何结构,造成数据其他结构信息丢失,无法准确提取出表征轴承运行状态的低维特征。提出了一种新的基于图的无监督特征提取方法,该方法在构造图的过程中同时考虑了高维数据的全局和局部结构,称为全局–局部图嵌入,该方法首先利用数据的全局结构信息构造一个无向图。然后,通过构造局部结构信息赋予无向图中边相应的权重,得到一个全局–局部图联合表示凸优化问题,并根据得到权重评估样本间的相似性。最后,通过在低维空间中保持样本间的相似性不变计算低维嵌入结果。相较于单一的图结构表示法,构造的全局–局部联合图充分利用了高维数据固有的全局和局部结构信息。此外,通过保持样本间的相似性能有效提取出高维轴承数据的本质特征,实验结果表明,提出的基于全局–局部图嵌入的特征提取方法较现有的方法具有明显优势。 展开更多
关键词 故障诊断 高维数据 特征提取 全局结构 局部结构 全局–局部图嵌入
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基于胶囊网络的恶意评论检测
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作者 李公瑾 邵玉斌 +2 位作者 杜庆治 龙华 马迪南 《云南大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期452-459,共8页
针对传统恶意评论检测模型无法适应不断更新的网络文化和语言习惯以及神经网络丢失信息的问题,提出了一种基于胶囊网络的检测模型.首先,采用BERT模型提取词向量的特征,以保留文本的潜在语义信息;然后,通过胶囊网络在局部范围内提取特征... 针对传统恶意评论检测模型无法适应不断更新的网络文化和语言习惯以及神经网络丢失信息的问题,提出了一种基于胶囊网络的检测模型.首先,采用BERT模型提取词向量的特征,以保留文本的潜在语义信息;然后,通过胶囊网络在局部范围内提取特征表示,并结合Bi-LSTM在全局范围内提取特征表示,以获得更全面的特征表示;其次,利用注意力机制将局部和全局的特征表示进行融合,提取关键信息并降低特征表示的维度;最后,使用Sigmoid分类器对结果进行分类,并输出检测结果.实验结果表明,所提出的组合模型相对于传统模型能够提取到更精细的语义信息,有效地提高了分类效果,在恶意评论的检测任务中,准确度达到了0.922. 展开更多
关键词 恶意评论检测 胶囊网络 局部特征 全局特征
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基于语义一致性约束与局部-全局感知的多模态3D视觉定位
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作者 罗寒 马浩统 +2 位作者 刘杰 严华 雷印杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第7期2203-2208,共6页
3D多模态数据稀缺,使得传统方法进行监督训练时文本与视觉特征缺乏语义一致性。同时传统方法还易忽视局部关系与全局信息,从而导致性能不佳。针对上述问题,提出了一种基于语义一致性约束与局部-全局感知的多模态3D视觉定位方法。首先,... 3D多模态数据稀缺,使得传统方法进行监督训练时文本与视觉特征缺乏语义一致性。同时传统方法还易忽视局部关系与全局信息,从而导致性能不佳。针对上述问题,提出了一种基于语义一致性约束与局部-全局感知的多模态3D视觉定位方法。首先,该方法通过蒸馏2D预训练视觉语言模型知识,帮助3D模型提取到点云-文本语义一致性特征;其次设计了局部-全局感知模块,不断补充增强候选目标特征,以更精确匹配目标。在现有的3D视觉定位数据集ScanRefer上进行的实验表明,该方法在Acc@0.25 IoU和Acc@0.5 IoU两个指标上分别达到了50.53%和37.67%,超越了现有大多数3D视觉定位算法,证实了该方法的有效性。 展开更多
关键词 3D视觉定位 多模态 特征一致性约束 局部关系 全局位置信息
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几何偏差对多螺栓复合材料接头螺栓载荷和应力分布的影响研究
16
作者 万朋 李志敏 +3 位作者 郑丞 杨礼睿 王淼 刘涛 《力学季刊》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期187-199,共13页
本研究建立了考虑间隙的复合材料双搭接结构的半解析模型,描述了几何偏差对螺栓载荷和应力分布的影响.首先,从典型复合螺栓接头中提取螺栓/孔局部结构作为代表单元,建立考虑随机几何偏差与接触状态的螺栓/孔对的局部刚度模型.基于Reddy... 本研究建立了考虑间隙的复合材料双搭接结构的半解析模型,描述了几何偏差对螺栓载荷和应力分布的影响.首先,从典型复合螺栓接头中提取螺栓/孔局部结构作为代表单元,建立考虑随机几何偏差与接触状态的螺栓/孔对的局部刚度模型.基于Reddy高阶剪切板理论,建立复合材料层合板有限元分析模型.将螺栓/孔对的局部刚度模型与层合板全局刚度模型相结合,形成了综合考虑螺栓/孔间隙和孔拉伸变形的多螺栓复合材料接头装配力学分析模型.随机螺栓/孔组合间隙分析结果表明,合理的螺栓间隙设置可以得到更均匀的钉载分布,为多螺栓接头的排孔设计提供理论指导. 展开更多
关键词 复合材料 多螺栓连接 几何间隙 局部/全局刚度 螺栓荷载分布 板应力
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基于多策略融合改进粒子群算法的路径规划研究 被引量:1
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作者 陈旭东 杨光永 +1 位作者 徐天奇 樊康生 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第2期44-50,共7页
针对传统粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)在路径规划中易陷入局部最优使得规划路径较长以及搜索后期由于种群多样性降低容易陷入停滞等问题,提出一种多策略融合粒子群算法(multi-strategy fusion particle swarm optimizat... 针对传统粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)在路径规划中易陷入局部最优使得规划路径较长以及搜索后期由于种群多样性降低容易陷入停滞等问题,提出一种多策略融合粒子群算法(multi-strategy fusion particle swarm optimization,MFPSO)并将其应用于路径规划中。首先,利用中垂线算法(midperpendicular algorithm)的粒子位置更新方法提升粒子的收敛速度;其次,在最优粒子附近采用生成爆炸粒子的策略使算法跳出局部最优;然后,引入线性动态惯性权重调整方法,增加算法的搜索能力;最后,在路径规划应用中采用全局最优解局部搜索策略,在算法后期得出的最优路径再进行局部搜索得出更优的路径,增加机器人路径规划能力。仿真结果表明,多策略融合粒子群算法在路径规划中具有更高的路径搜索能力。 展开更多
关键词 路径规划 中垂线算法 爆炸粒子 全局最优解局部搜索
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基于高度角随机模型的GNSS外辐射源雷达定位算法
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作者 杨东凯 谭传瑞 +1 位作者 王峰 李唐 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1373-1381,共9页
针对GNSS外辐射源雷达定位时不同卫星对定位的误差贡献不同的问题,提出基于高度角随机模型的定位算法,理论分析目标位置估计量的克拉美罗界和统计特性,并计算卫星位置误差和地面站位置误差对定位误差的影响。仿真结果表明:所提出算法对... 针对GNSS外辐射源雷达定位时不同卫星对定位的误差贡献不同的问题,提出基于高度角随机模型的定位算法,理论分析目标位置估计量的克拉美罗界和统计特性,并计算卫星位置误差和地面站位置误差对定位误差的影响。仿真结果表明:所提出算法对不同GNSS卫星的直射、反射路径的伪距差测量值误差进行了合理分配,定位性能达到了克拉美罗界,且不会因为选星方案的改变而大幅恶化。对地面站位置误差和卫星位置误差的分析表明:地面站位置的标准差小于10 cm、卫星位置的标准差小于1 km时对定位总误差的贡献可以忽略不计。 展开更多
关键词 高度角随机模型 GNSS 定位 克拉美罗界
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多视野精细分析下的弱监督目标定位算法
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作者 张英俊 贾聪聪 谢斌红 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第6期1750-1756,共7页
针对多尺度目标定位精度较差,难以捕获完整目标边界的问题,设计一种多视野精细分析模块并融入通道与空间注意力机制抑制背景噪声的干扰,获取多尺度目标的高分辨率特征。利用随机特征选取模块获取特征图随机位置的组合,聚合多个位置图获... 针对多尺度目标定位精度较差,难以捕获完整目标边界的问题,设计一种多视野精细分析模块并融入通道与空间注意力机制抑制背景噪声的干扰,获取多尺度目标的高分辨率特征。利用随机特征选取模块获取特征图随机位置的组合,聚合多个位置图获取最具辨别性的位置及其它位置的信息,融合浅层生成的类激活图与聚合类激活图获取细粒度位置信息,捕获完整的目标边界。与现有的弱监督定位方法相比,在解决多尺度目标定位效果差和局部最优问题上具有一定的优势。 展开更多
关键词 弱监督学习 目标定位 多尺度特征融合 注意力机制 全局平均池化 类激活图 正则化
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基于分层生成对抗网络的短临降水预报方法研究
20
作者 曾强胜 郭敬天 +2 位作者 任鹏 黄文华 王宁 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期23-32,共10页
本文使用深度学习方法中的生成对抗网络(GAN)来提升短临降水预报的准确率,提出了一个基于历史雷达回波图序列预测未来雷达回波图序列的分层生成对抗网络(HGAN)方法。HGAN方法由全局生成器和局部鉴别器两部分组成,全局生成器以多子网的... 本文使用深度学习方法中的生成对抗网络(GAN)来提升短临降水预报的准确率,提出了一个基于历史雷达回波图序列预测未来雷达回波图序列的分层生成对抗网络(HGAN)方法。HGAN方法由全局生成器和局部鉴别器两部分组成,全局生成器以多子网的层次结构构建,采用上采样过程训练模型,捕捉雷达回波的演变趋势,有利于生成清晰的未来雷达回波图。局部鉴别器根据局部区域将预测的雷达回波图与观测的雷达回波图区分开,并引入缓冲区机制,保存历史预测序列,使最终预测的结果更加符合时序性。两者以对抗的方式加以训练,得到的模型能够生成足够清晰且接近真实的未来雷达回波序列,对于回波强度极值和范围的刻画更为准确。对HGAN和GAN进行测试集检验及个例分析,分析结果验证了HGAN对雷达回波预测的有效性。同时在检验反射率阈值相同的情况下,HGAN的临界成功指数命中率高于GAN,而虚警率低于GAN,且在相同预测时长下,HGAN结构相似性指数(SSIM)优于GAN。 展开更多
关键词 短临降水 雷达回波 分层生成对抗网络 全局生成器 局部鉴别器
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