超网络体系作战下的打击目标优选模型

针对当前进行海上作战体系目标优选分析与决策时对打击代价考虑不足的问题,提出综合考虑目标节点重要度和打击费效度的网络节点分析模型。利用超网络构建海上作战体系网络模型,通过度和介数等指标评估网络中节点的重要度;利用打击费效比为指标评估网络中节点的打击代价,进而将目标分析与选择问题转化为多目标优化问题,建立寻优模型,并通过人工鱼群算法进行寻优求解。最后对模型进行案例仿真应用,通过专家Delphi法评估检验,结果表明所建立的模型方法可行,对水面舰队体系的目标分析与选择具有借鉴作用。

基于车体加速度的超大跨度桥上线路纵断面优化方法

合理的线路纵断面是高速列车安全平稳通行的必要条件。超大跨度铁路桥梁成桥线形较设计线形易出现较大偏差,由于线路调整能力有限,桥上线路纵断面难以达到设计高程,故需在成桥线形基础上变更线路纵断面设计。在满足道床厚度要求的前提下,变更后的纵断面线形难以满足线路设计规范要求,严重影响了工程验收及列车达速运营。为此,以实测桥梁线形为基准,充分考虑道床厚度及线路衔接,依据傅里叶级数原理建立线路线形频域特征与车体加速度的关联关系,进而构建纵断面目标优化模型,提出一种适用于超大跨度铁路桥上线路纵断面的优化方法。以某超大跨度悬索桥为例,研究结果表明:该方法可使线路纵断面的最小波长远离车体加速度敏感波长,降低车体振动加速度;优化后的线路纵断面车体加速度响应最大值为0.15 m/s2,优于工程实际中所采用的多坡段纵断面;优化后的线路纵断面具有良好的平顺性及适应性。本方法可直观反映优化后线路纵断面的频域特性,并从波长的角度实现了纵断面优化与高速列车行车性能的关联,可用于指导桥上线路纵断面设计及优化。

超冗余柔性臂在狭小空间内改进RRT算法轨迹规划

为清理变电站联排变压器狭小空间内的异物,设计了一种超冗余多关节机械臂;根据机械臂的运动学特性在机器人工具箱建立了运动学模型,利用正运动学分析了万向节角度和驱动绳长,并利用蒙特卡洛法建立了机器人的工作空间;为缩短轨迹路线、减少随机树点数目,提出了基于改进后的RRT算法的轨迹规划方法,利用贪心算法进行轨迹优化,仿真结果显示路径长度减少20%且规划时间提高60%;利用多阶贝塞尔曲线进行轨迹平滑,降低轨迹路线曲率;改进后的RRT算法可以有效避障,且轨迹更为精确、曲率较小、处理速度更快,可以快速有效地完成异物清理工作。

融合超分辨率和特征增强的轻量化遥感图像小目标检测

为了应对遥感图像目标检测中小目标像素低、背景复杂、硬件资源有限等问题,提出一种融合超分辨率(SR)和特征增强的小目标检测模型。采用GhostNet网络中的Ghost卷积层替换YOLOv8网络中的传统卷积层Conv,在不影响检测精度的情况下降低网络模型的参数量和计算量。在主干网络中,构建超分辨率辅助增强(SRAE)模块提升图像的分辨率和特征提取能力。利用三层特征融合(TFF)模块,获取主干网络较低层的空间特征,改善快速空间金字塔池化(SPPF)层特征空间提取不足的问题,提高小目标空间定位能力。设计自注意力信息转移(SAT)模块,在保证模型轻量化的同时增强小目标的语义信息和全局信息。实验结果表明,改进模型在DIOR数据集上实现了90.5%的mAP@0.5、15.1×10^(6)的参数量和30.3×10^(9)的每秒浮点运算次数(FLOPs),相比于其他模型在实现网络轻量化的同时提升了小目标检测精度。

教师支持儿童游戏的困境、立场与出路

作为学前课程的重要组成部分,儿童游戏质量的高低,关乎高质量学前教育体系构建的成败。其中,以课程目的而存在的游戏,是教师支持儿童游戏的靶向发力之源。当前,教师支持儿童游戏面临着休闲价值强化与教育期待隐退、求知理性盛行与审美超理性式微、儿童立场迷失与行动框架虚无的现实困境。突破困境的关键在于找到清晰准确的立场与切实可行的路径。游戏主客融合的本质、超理性精神,以及在场与不在场持续共同出场的现实表现框架,既是确立、把握应然立场的最高依据,也是落实行动框架的根本解释原则。教师唯有注重彰显游戏真实本质,弘扬游戏超理性精神,体现游戏的现实表现框架,方能支持儿童发展出高质量游戏。

基于超分辨率重建的反无人机检测方法研究

现如今无人机技术在民用和军用领域得到了广泛应用,但是由于无人机技术的易于获取和操作,导致无人机的“黑飞”与“滥飞”问题严重。传统的反无人机检测方法在复杂的飞行环境下常面临误检、漏检等问题,导致对无人机的检测不够准确。因此,文章提出了一种基于超分辨率重建与YOLOv5s融合的检测方法。该方法使用改进的增强型超分辨率重建生成对抗网络(Real-ESRGAN)提升图像分辨率,使得检测网络能够提取到小目标的更多特征信息;使用优化的YOLOv5s对重建后的图像进行检测。实验结果表明,该方法在反无人机检测方面表现出色,精度高达90.3%,相较SSD、YOLOv7等经典目标检测模型效果更好。

不对称故障下低电压穿越的多目标解耦控制策略

在传统不对称故障低电压穿越控制中,由于控制自由度有限,并网逆变器控制存在无法同时实现输出电流负序分量和直流侧电压二倍频波动抑制的问题。对此,文中提出一种不对称故障下两级式光伏并网系统低电压穿越的多目标解耦控制策略。该策略将逆变器的控制目标设置为输出电流负序分量抑制,给出了综合考虑逆变器输出电流限幅和无功输出需求的逆变器电流内环控制参考值计算方法;通过双向Buck-Boost变换器将超级电容接入直流母线电容两端维持其电压稳定,并将直流侧电压二倍频波动转移至超级电容输入侧进行抑制。仿真结果表明,相比传统控制方法,所提控制策略有效降低了逆变器三相间的不平衡度,改善了输出电流畸变,减小了直流侧电压二倍频波动。

仿生层级薄壁方管耐撞性数值分析及优化

为提高传统薄壁方管的吸能效率,受甲虫翅鞘微观小梁结构启发,提出了一种仿生层级薄壁方管(Bionic Hierarchical thin-walled Square Tube,BHST)。基于超折叠单元理论,建立了BHST平均压溃力理论模型。通过非线性有限元法分析BHST与传统多胞薄壁方管轴向吸能特性,研究了结构参数对BHST4-2结构耐撞性的影响。结果表明,理论预测与数值模拟结果吻合,相对误差均在7%以内。BHST具有优异的耐撞性。与二阶方管边长相比,壁厚对BHST4-2结构的耐撞性影响更显著。采用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)模型和遗传算法对BHST4-2结构进行了多目标优化,得到了结构最优参数。研究结果为设计具有优异吸能特性的薄壁方管提供了新思路。

基于BIM和NSGA-Ⅲ的超高层建筑施工进度多目标优化研究

基于BIM与NSGA-Ⅲ算法优化框架,结合目标控制优化机制,构建了BIM和遗传算法的高层标准层施工考虑工前和施工阶段延误场景下的两阶段优化模型,解决了超高层建筑工程信息采集、进度-成本-资源需求均衡目标评估分析和施工优化决策等关键技术问题。基于NSGA-Ⅲ算法对模型求解获帕累托前沿解集,后采用优劣解距离法(TOPSIS)获得目标值和工序时间参数部署的最优解。并在实际案例中验证了其可行性和有效性,为科学动态的管理提供决策支撑和算法依据。该模型的应用可以提高超高层施工进度动态优化决策能力,促进施工过程面向智能化、数据化和科学决策化。

基于Real-ESRGAN和改进YOLOv8n的输电线路绝缘子故障检测

为解决无人机在输电线路巡检时遇到的绝缘子故障难以检测的问题,提出一种绝缘子故障检测新方法。该方法结合了真实世界增强超分辨率生成对抗网络(Real-ESRGAN)和改进的YOLOv8n。首先,利用Real-ESRGAN对数据集进行超分辨率重构,优化数据集质量,有效减少复杂背景的干扰;然后利用高效视觉变压器框架替换YOLOv8的主干,加强模型的特征提取能力,同时使模型在推理阶段有更快的处理速度;再对YOLOv8的检测头进行轻量化处理,进一步加速模型推理。试验结果显示,该方法的均值平均精度达86.7%,证明了其在复杂背景下的卓越目标检测性能。通过分析热力图,展示了该算法与传统YOLOv8在关注区域上的差异,从而揭示了模型的内部工作机理。

某超高层框筒结构的中大震设计分析研究

通过实际工程案例,探讨中震计算对框筒结构的抗震设计作用,找出框筒结构中需要按中震验算设计截面的构件;同时按照中震验算结果调整这些构件在截面设计后进行大震作用下的弹塑性时程分析,考察这些构件在通过中震验算调整后是否能满足“大震不倒”的性能目标,以说明中震设计对于部分框架剪力墙结构设计的重要性。

融合超分辨率重建技术的多尺度目标检测算法

目前大多数目标检测算法,由于尺度跨度较大而导致模型整体精确率和召回率不高,容易出现错检、漏检等现象。针对上述问题,提出一种融合超分辨率重建技术的多尺度目标检测算法。首先,算法以单阶段目标检测算法YOLO框架为基础,在颈部网络实现多尺度特征融合时加入超分辨率重建模块,避免进一步丢失较深层特征图中的细节特征。其次,使用通道注意力模块将较浅层特征图中的无关特征进行抑制,重点关注含有目标轮廓特征的通道信息,进一步增强浅层特征的表达能力。最后,在PASCAL VOC 2007和MS COCO 2017公开数据集上进行了消融实验和对比实验。实验结果表明,所提模块对检测性能有不同程度的提升,相比当前其他多尺度目标检测算法,所提算法在大、中、小三种尺度下目标平均精确率分别提升约1.20%、1.20%和1.30%,平均召回率分别提升约4.20%、3.50%和4.20%,算法整体检测性能得到进一步改善。

框架-核心筒混合结构抗震性能分析

抗震性能化设计方法的发展对结构的抗震分析产生了较大的影响。针对性能分析的一系列问题,以一个带有加强层的框架–核心筒混合结构为例,分析了抗震性能化设计在实际工程中的应用。在小震、中震及大震下,对如何进行结构性能目标的选取及是否满足构件性能目标的评估方法给予说明,为此类建筑进行抗震性能化分析时提供参考。

残差对抗目标检测算法的遥感图像检测

针对遥感图像目标检测的目标尺度小、分辨率过低的问题,提出残差对抗目标检测算法的遥感图像检测方法。通过残差对抗的方式对图像的特征信息进行重构,完成图像分辨率的提升。在Backbone主干网络提取图像特征信息的基础上由Neck结构将特征进行融合,最后由CIoU_Loss损失函数提高定位回归精度,提高模型性能。实验结果表明,与其他算法相比,在平均精确率、平均召回率、平均综合指标F1值、平均mAP值方面分别提高了8.15%,6.9%,7.15%,6.75%。所提算法在低分辨率遥感图像目标检测方面准确性较高,对遥感图像小目标检测效果较好。

基于目标检测和迁移时间序列的教室人员检测

为了解决教育智能化重构中对于教室人员的高效监督管理和数据分析,结合单阶段目标检测算法的优良特性和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)良好的特征提取能力,提出了一种基于注意力机制网络和迁移时间序列改进YOLO目标检测算法的教室人员目标检测算法.首先,对源视频流进行逐帧抽取和非畸变的图像放缩,通过生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)进行图像超分辨处理;其次,对每帧图像进行多尺度采样和初步目标检测;然后,根据不同尺度得到的候选结果进行非极大抑制(non maximum suppression,NMS)以去除置信度较低的个体;之后,对候选结果进行融合,再使用交并比(intersection over union,IoU)进行重叠度计算以更新数据、去除重合或过于紧密的定位位置,然后将当前帧的检测结果与先前时间区间中的检测结果作为时间序列进行统计学数据迁移融合(time series migration,TSM)获得最后的检测结果.实验结果表明,本文方法不仅有效地提升了教室人员目标检测的准确率,并且可以进行实时检测.

阵列相机图像邻近目标超分辨方法

空天威胁目标通常距离成像系统较远,导致其在图像中信噪比低、尺寸小,即呈现为弱小目标。由于系统分辨率限制,当目标以密集目标群出现时,往往在图像中形成未分辨目标簇,对目标发现、跟踪、识别等带来挑战。阵列相机可以提供多个视角的互补观测信息,采用融合阵列相机图像的超分辨技术,可有效提升弱小目标分辨能力,为分辨密集多目标提供技术途径。该文分析了空间邻近目标与阵列相机之间的几何关系,并提出一种基于阵列相机图像稀疏重建的邻近目标超分辨率方法。利用空间邻近目标在像平面上稀疏性先验假设和阵列相机多视图之间关于目标的投影约束,仿真实验结果表明所提方法能够有效分辨空间邻近目标,实现对空间邻近目标位置和数量的准确估计。

省级电网最大供电能力优化调度研究

高比例新能源接入电网后,电网安全稳定受多重不确定性因素的影响显著提升,为在新能源大幅度波动造成功率缺口的场景下快速形成功率调整方案以维持源—网—荷动态平衡,亟需量化评估电网的最大供电能力。为此,以供电能力最大、重要断面最小断面裕度最大作为优化目标函数,以电量平衡、片区备用容量、断面裕度作为约束条件建立省级电网最大供电能力评估场景模型,分别采用多阶段的约束多目标进化(CMOEA-MS)算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ求解模型,并基于解集的收敛性、均匀性、广泛性3个指标对两种算法的解集质量进行评价。算例仿真结果表明,CMOEA-MS算法在求解所提模型时超体积值更大、性能更好,能有效提高省网的最大供电能力。

提高深度模型小目标检测性能的解决方法综述

小目标检测一直以来都是计算机视觉领域极具价值且有挑战性的任务。现有的大多数检测算法不能很好地解决小目标检测困难的问题。小目标检测技术广泛应用于卫星遥感、智慧交通、国防安全和工业自动化等领域,具有重要的实用价值。针对近年来基于深度学习的小目标检测研究成果,对小目标检测这一研究热点进行了系统全面的分析与总结,综述了利用数据增强、超分辨率检测、特征增强和改进损失函数等提高小目标检测性能的方法,最后总结了小目标检测未来的研究方向。

基于重建卫星影像的铁路外部环境飘浮物隐患监测技术

针对卫星影像飘浮物调查工作中影像分辨率不足、识别自动化程度低的问题,利用生成对抗网络超分辨重建算法提升卫星影像分辨率,增强飘浮物隐患边界;构建飘浮物隐患样本库,完成典型飘浮物隐患智能识别,进而有效提升铁路沿线外部环境飘浮物调查精度与效率,辅助相关部门开展隐患整治工作。

商丘金融中心超高层结构分析与设计

商丘金融中心由两幢36层169.3m高南、北双子座菱形塔楼及三层裙房组成,塔楼结构高度156.1m,属于非标准体型超高层结构。通过风洞试验结果与规范取值对比,得到了合适的风荷载取值;参考安评数据与规范数据,包络确定地震动参数;根据塔楼的结构超限情况,合理设定抗震性能目标。通过对结构在多遇地震、设防地震及罕遇地震下采取相应不同的抗震分析方法,计算判断结构安全性,找出结构薄弱部位并采取相应的加强措施,提高结构的抗震性能。