基于BP神经网络的长距离分布式光纤传感高空间分辨率定位算法

为解决基于数字编码移相-积分测距系统中,因发送序列与本地序列之间的真实相位差非1 bit码长的整数倍而影响测量结果准确性这一问题,文中提出一种基于BP神经网络长距离分布式光纤传感高空间分辨率定位算法。该算法根据BP神经网络判断1 bit内细分程度并与传统算法相结合实现动态测距。实验结果表明,基于BP神经网络长距离分布式光纤传感高空间分辨率定位算法的长距离定位精度平均相对误差从0.23降低到0.035,弥补了空间分辨率与准确率受数字码本身局限性的问题,为大规模基础设施的长距离、高精度实时监测提供了可能。

开放式上位数控软件架构及其组件间解耦问题研究

在分析上位数控软件功能特点的基础上,考虑开放式数控系统中关键部件更换时软件适应性,提出一种分层的开放式上位数控系统软件架构,并简述了各层及模块之间的交互关系;将依赖注入机制应用于开放式上位数控软件各组件间的解耦问题中,以后置处理模块内部、以及后置处理模块与代码仿真及干涉检测模块间的解耦问题为例,分别说明了构造子注入、设值注入的使用方法。

基于微格教学的新教师教学技能培训模式构建

针对高校大部分新教师缺乏基本的教学技能技巧,提出以微格教学为基础的新教师教学技能培训,给出一套详细的培训实施方案,旨在让新教师快速掌握一种课堂教学技能。四期的培训实践结果表明,该培训模式经过3天2晚紧凑而密集的训练,能够让新教师通过三次微课训练快速掌握BOPPPS模式课堂教学的基本技能,为新教师尽快融入大学教学提供有效的帮助。

UMAC下数控机床定位精度补偿技术研究

以某型号精密激光切割数控机床的定位精度补偿问题为例,重点分析利用UMAC对数控机床定位精度补偿的原理、步骤、数据处理方法,以及UMAC内部各类数据缓冲区创建与删除应遵循的原则,并实现上位机数控软件的定位精度补偿功能。利用激光干涉仪测量各轴补偿前、后的定位精度误差;测量结果表明,定位精度补偿使得该机床各轴的定位精度得到了有效提高,达到了X、Y轴±2μm、Z轴±4μm的定位精度要求。

开放式精密激光切割数控系统软PLC程序设计方法

开放式数控系统中,软PLC程序的性能优劣直接影响着数控设备的稳定性、可靠性及安全性,因此,软PLC程序设计是开放式数控系统开发的关键点之一。结合某型号开放式精密激光切割数控机床相关功能的开发经验,分析了软PLC程序的结构复杂性及其主要作用,阐述了软PLC程序的功能模块划分原则、程序结构及其运行流程。系统集成测试和实际使用表明,按照该方法所构建的软PLC程序具有功能完善、运行稳定可靠、响应及时、系统资源占用低等优点。

云制造环境下数控装备资源服务匹配方法研究

在资源服务匹配方法研究的基础上,结合资源概念之间的继承关系和同层关系,考虑数控装备资源的类别信息、状态信息、功能信息、Qo S信息以及综合信息等因素对查准率的影响,提出一种"刚性参数"与"分层匹配"相结合的云制造环境下数控装备资源服务匹配方法。依据该服务匹配方法的思想及流程,设计并开发了数控装备资源云制造平台系统原型。在此基础上,对该匹配方法开展了性能仿真实验。结果表明,该匹配方法能够精确、快速地匹配出符合资源请求者需求描述的资源,使得资源查准率得到较大幅度的提升。

多层局部块坐标下降法及其驱动的分类重构网络

卷积稀疏编码(Convolutional sparse coding,CSC)已广泛应用于信号或图像处理、重构和分类等任务中,基于深度学习思想的多层卷积稀疏编码(Multi-layer convolutional sparse coding,ML-CSC)模型的多层基追踪(Multi-layer basic pursuit,ML-BP)问题和多层字典学习问题成为研究热点.但基于傅里叶域的交替方向乘子法(Alternating direction multiplier method,ADMM)求解器和基于图像块(Patch)空间域思想的传统基追踪算法不能容易地扩展到多层情况.在切片(Slice)局部处理思想的基础上,本文提出了一种新的多层基追踪算法:多层局部块坐标下降(Multi-layer local block coordinate descent,ML-LoBCoD)算法.在多层迭代软阈值算法(Multi-layer iterative soft threshold algorithm,ML-ISTA)和对应的迭代展开网络ML-ISTA-Net的启发下,提出了对应的迭代展开网络ML-LoBCoD-Net.ML-LoBCoD-Net实现信号的表征学习功能,输出的最深层卷积稀疏编码用于分类.此外,为了获得更好的信号重构,本文提出了一种新的多层切片卷积重构网络(Multi-layer slice convolutional reconstruction network,ML-SCRN),ML-SCRN实现从信号稀疏编码到信号重构.我们对这两个网络分别进行实验验证.然后将ML-LoBCoD-Net和ML-SCRN进行级联得到ML-LoBCoD-SCRN合并网,同时实现图像的分类和重构.与传统基于全连接层对图像进行重建的方法相比,本文提出的ML-LoBCoD-SCRN合并网所需参数少,收敛速度快,重构精度高.本文将ML-ISTA和多层快速迭代软阈值算法(Multilayer fast iterative soft threshold algorithm,ML-FISTA)构建为ML-ISTA-SCRN和ML-FISTA-SCRN进行对比实验,初步证明了所提出的ML-LoBCoD-SCRN分类重构网在MNIST、CIFAR10和CIFAR100数据集上是有效的,分类准确率、损失函数和信号重构结果都优于ML-ISTA-SCRN和ML-FISTA-SCRN.

一种直线电动机驱动轴数控手轮功能的实现方法

针对UMAC运动控制器的位置跟随方式在实现直线电动机所在轴的手轮功能时加工平台存在剧烈抖动的问题,深入分析了其产生剧烈抖动的原因,并提出一种适用于直线电动机驱动轴的数控手轮功能实现方法。该方法将一定时间间隔内手轮脉冲的增量乘上倍率的积,累加至随动轴通道的手动位移寄存器,再利用手动运动命令控制随动电动机运动。通过设置相关运动控制参数,可有效避免随动速度的剧烈变化,从而使得加工平台达到了平滑运动的理想状态。实验验证了该方法可显著提高随动运动的平滑性及手轮定位精度。

基于平均教师模型的弱标记半监督声音事件检测

为了利用大量不平衡和未标记数据,采用一致性正则化思想的平均教师模型用于弱标记半监督声音事件检测,可有效减少半监督学习中的过拟合问题.在教师模型的权重更新过程中,首次提出将随机加权平均算法(SWA)用于声音事件检测,可以加快预测速度并且节约成本.针对模型的架构问题,采用改进的门控卷积长短时记忆网络(GCLSTM)作为学生模型和教师模型,其中全局加权秩池化层可以克服平均池化和最大池化对声音事件的低估和高估的限制,有效地提高系统的性能.在对数据进行特征提取过程中,采用SpecAugment策略对语谱图进行增强,从而有效地解决过拟合问题.为了评估实验方法,在声学场景和事件的检测及分类(DCASE)2018挑战任务4数据集上进行测试,结果表明:评估集的平均F1分数可达24.9%,明显优于基线系统和其他方法的F1分数.

高校网络思想政治教育的困境与提升路径

目前网络已经在教育中全面推广,高校更是推出了网络思政教育形式,这是比较适合学生特点的教育方法,也是高校新的思政教育路径,这对于学生的思想政治教育会起到至关重要的作用。不过在实际网络思想政治教育过程中,仍存在较多的问题需要完善,只有真正利用好网络的优势,才能确保高校思想政治教育获得创新,并满足时代发展的需要,促使学生思想政治水平的提高。本文针对高校网络思想政治教育的困境与提升路径进行分析,以此推动高校网络思想政治教育的发展。

一种沟槽辅助气孔隔离的低串扰高密度异质多芯少模光纤

以单模光纤为基础的传统光通信系统的容量已趋近其理论极限,多芯少模光纤是突破现有传输容量瓶颈的一种有效方式.本文设计了一种低串扰5-LP模的弱耦合异质芯7芯光纤,采用沟槽辅助和气孔隔离相结合的方法,在标准125μm外径的情况下实现了芯间和模间的低串扰.利用有限元法计算了纤芯之间的串扰、有效模面积等.经过设计优化,光纤在光通信C+L波段可以稳定传输5个LP模式,其中LP_(21)与LP_(02)模之间的有效折射率差最小,且大于1.1×10^(–3);光纤中LP_(31)模式的芯间串扰最大且低于–50 dB/km,因此该光纤可以同时实现模间和芯间的低串扰传输.7个纤芯中5个LP模的有效模面积均大于86μm^(2),在波长1550 nm处相对纤芯复用因子为57.63,该光纤可用于大容量高速光纤传输系统.