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森林工程 2023年第5期39卷 133-143页

作者：任长清王涛丁星尘丁禹程杨春梅宋文龙东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

实现木窗的高质量加工,需要研究双端复合精铣加工机床主轴系统的动力学特性,可为其结构优化、减轻振动提供理论依据,使用软件Adams建立主轴系统的简化三维模型,计算铣床加工木窗时的切削力和主轴系统支承轴承刚度,并联合软件Ansys与Adam... 详细信息

实现木窗的高质量加工,需要研究双端复合精铣加工机床主轴系统的动力学特性,可为其结构优化、减轻振动提供理论依据,使用软件Adams建立主轴系统的简化三维模型,计算铣床加工木窗时的切削力和主轴系统支承轴承刚度,并联合软件Ansys与Adams建立柔性主轴的刚柔耦合模型,对主轴系统进行刚性体模型和刚柔耦合模型的仿真,提取主轴质心、切削力作用点和带轮连接点处的X向、Y向、Z向的振动曲线。仿真结果表明,切削力作用点的X向和Z向振幅最大,且当主轴为柔性体时质心和切削力作用点的振幅要远远小于主轴为刚性时的情况。此研究结果表明,将主轴设为柔性体时的动力学特性更符合实际工作情况,3点的振动曲线为主轴系统的结构优化提供一定的理论依据。

关键词：主轴系统刚柔耦合模型振动动力学分析仿真

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面向无线充电系统的磁耦合机构热特性研究

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哈尔滨理工大学学报 2023年第6期28卷 40-45页

作者：马骏李振杰刘一琦班明飞宋文龙东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

磁耦合机构作为无线充电系统能量传输的核心部件,其中线圈与磁芯的损耗引起温度升高,进而累积温升影响系统的安全性与可靠性。本文提出一套用于磁耦合机构热场建模与特性分析方法。首先,对DD型磁耦合机构进行建模,计算磁耦合机构中的热... 详细信息

磁耦合机构作为无线充电系统能量传输的核心部件,其中线圈与磁芯的损耗引起温度升高,进而累积温升影响系统的安全性与可靠性。本文提出一套用于磁耦合机构热场建模与特性分析方法。首先,对DD型磁耦合机构进行建模,计算磁耦合机构中的热损耗。其次,分析传热方式并且推导建模所需的热参数。最后,使用Icepak软件对磁耦合机构展开磁热联合仿真,获得其在不同散热条件下温度特性。结果表明,磁热联合仿真可以预测稳态时磁耦合机构的温度。

关键词：无线充电系统磁耦合机构磁热仿真

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基于AttentionSBGMC模型的引文情感和引文目的自动分类研究

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数据分析与知识发现 2021年第12期5卷 48-59页

作者：周文远王名扬井钰东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

【目的】提出AttentionSBGMC深度学习模型,以提升引文情感和引文目的分类的性能。【方法】采用SciBERT预训练模型得到语料集中句子的语义表示向量,根据文本特点,依次通过BiGRU神经网络和多尺度卷积神经网络(Multi-CNN)提取句子中的时序... 详细信息

【目的】提出AttentionSBGMC深度学习模型,以提升引文情感和引文目的分类的性能。【方法】采用SciBERT预训练模型得到语料集中句子的语义表示向量,根据文本特点,依次通过BiGRU神经网络和多尺度卷积神经网络(Multi-CNN)提取句子中的时序全局特征和局部关键特征,引入注意力机制对提取出的特征重新分配权重,达到突出关键特征的目的,最后通过线性层实现引文情感和引文目的自动分类。【结果】在Abu-Jbara数据集上,引文情感主客观、引文情感正负面、引文目的三项分类任务的F1值分别为86.74%、91.14%和84.92%;在Athar数据集上,引文情感主客观、引文情感正负面两项分类任务的F1值分别为88.50%和86.59%。【局限】鉴于公开的引文数据集的有限性,该模型仅在两个英文数据集上进行验证,在其他数据集上的泛化性能有待进一步验证。【结论】所提AttentionSBGMC深度学习模型能全面、有效地提取出语料文本中的重要特征,可以更为准确地实现引文情感和引文目的自动分类。

关键词：引用情感分类 SciBERT 注意力机制 BiGRU Multi-CNN

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文本立场检测综述

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计算机研究与发展 2021年第11期58卷 2538-2557页

作者：李洋孙宇晴景维鹏东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

文本立场检测是文本意见挖掘领域的基础性研究,旨在分析文本中对特定目标所表现的立场倾向.随着互联网的飞速发展,用户对于公共事件、消费产品等的讨论文本呈指数级增长,文本立场检测研究对产品营销、舆情决策等具有重要意义.从目标类... 详细信息

文本立场检测是文本意见挖掘领域的基础性研究,旨在分析文本中对特定目标所表现的立场倾向.随着互联网的飞速发展,用户对于公共事件、消费产品等的讨论文本呈指数级增长,文本立场检测研究对产品营销、舆情决策等具有重要意义.从目标类型、文本粒度以及研究方法3个角度对文本立场检测研究工作展开综述.首先,从目标类型角度,围绕单目标、多目标以及跨目标立场检测3个方面梳理了文本立场检测的不同研究任务;从文本粒度角度,对比了句子级、篇章级以及辩论文本立场检测的不同研究场景和方法;从研究方法角度,介绍了基于传统机器学习、主题模型、深度学习以及“2阶段”的方法,并指出各种方法的可取与不足之处.接着,对文本立场检测评测任务以及公开数据资源进行了归纳.最后,立足当前研究形势,总结了文本立场检测研究的应用领域,展望了未来发展趋势以及面临的挑战.

关键词：文本意见挖掘立场检测目标立场

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基于双目视觉的林间目标测距系统研究

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森林工程 2023年第5期39卷 111-117,127页

作者：庄培桎林文树东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

为解决传统双目视觉对树木和障碍物测距存在图像采集和处理速度较慢、CPU负载较大和采集图像分辨率较低等问题,设计一种基于双目视觉的林间目标测距系统,实现对树木和障碍物等林间目标距离的快速测量。采用双目摄像头和FPGA(Field Progr... 详细信息

为解决传统双目视觉对树木和障碍物测距存在图像采集和处理速度较慢、CPU负载较大和采集图像分辨率较低等问题,设计一种基于双目视觉的林间目标测距系统,实现对树木和障碍物等林间目标距离的快速测量。采用双目摄像头和FPGA(Field Programmable Gate Array)作为系统的图像采集和处理平台,结合千兆以太网将图像传输至PC端。然后使用MATLAB完成系统的双目标定,从而获取双目摄像头的内参和外参。最后基于VS2022平台,通过SGBM(Semi-Global Block Matching)算法和BM(Block Matching)算法进行立体匹配,得到视差图和深度图,进而通过树木和障碍物关键点的三维坐标信息得到当前的树木和障碍物距离。研究结果表明,在1.4 m范围内,SGBM和BM算法树木和障碍物距离测量结果的相对误差均小于2%,2种算法对图像的处理速度分别为130 ms和119 ms。此研究表明该双目视觉测距系统能够实现图像数据的快速处理,并能够较为准确地完成树木和障碍物等林间目标的测距,为计算机视觉技术在森林资源调查中的应用提供参考。

关键词： FPGA 双目视觉 SGBM算法 BM算法测距系统

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数据拟合算法在受电弓检测误差补偿中的应用

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传感器与微系统 2023年第2期42卷 157-160页

作者：殷家伟姜宗梁徐凯宏东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

由于生产环境、机械结构阻力、传感器的动态误差等因素,使得受电弓检测装置中的传感器在检测受电弓时精确度不高,仍有进一步优化的空间。为了克服传感器在检测时存在误差的问题,提出一种分段拟合方法。首先,根据数据的局部特性进行分段... 详细信息

由于生产环境、机械结构阻力、传感器的动态误差等因素,使得受电弓检测装置中的传感器在检测受电弓时精确度不高,仍有进一步优化的空间。为了克服传感器在检测时存在误差的问题,提出一种分段拟合方法。首先,根据数据的局部特性进行分段,在段内结合多项式拟合、指数拟合、傅里叶拟合、高斯拟合等拟合方式对区间内数据进行拟合;然后,以和方差作为模型评估指标,得到最优拟合函数,将各分段合并得到分段拟合函数。使用在机务段实际测量的数据,对本文提出的分段拟合方法进行实验和误差分析。实验结果表明:传感器的平均测量误差由6.32 N修正到0.12 N,说明本文提出的分段拟合方法是减少传感器误差的一种可行的方法。

关键词：受电弓检测最小二乘法分段拟合误差补偿

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装配式混凝土基层受力特性及影响因素分析

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武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2023年第6期47卷 1109-1113页

作者：贾艳敏于兵杰田志伟东北林业大学土木工程学院哈尔滨150040

在室内建造装配式基层结构缩尺模型,进行静力加载试验,研究装配式基层在不同荷载等级、不同加载位置作用时的受力特性.利用Abaqus对装配式基层进行模拟计算,将有限元计算结果与试验结果进行对比分析,研究预制板块弹性模量、厚度,以及土... 详细信息

在室内建造装配式基层结构缩尺模型,进行静力加载试验,研究装配式基层在不同荷载等级、不同加载位置作用时的受力特性.利用Abaqus对装配式基层进行模拟计算,将有限元计算结果与试验结果进行对比分析,研究预制板块弹性模量、厚度,以及土基弹性模量对基层力学行为的影响.结果表明:在进行装配式基层结构设计时,应尽可能使车辆荷载同时作用于多块预制板上;装配式基层板底最大拉应变随着荷载的增大呈线性增大,应严格限制重载情况;预制板块厚度对板底最大拉应变和荷载弯沉的影响大于预制板块弹性模量与土基弹性模量的影响.

关键词：道路工程装配式基层应变分析有限元

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基于多编码器的多模态MRI脑肿瘤分割

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计算机科学 2023年第S01期50卷 509-514页

作者：戴天虹宋洁绮东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

脑胶质瘤是起源于脑神经胶质细胞的原发性肿瘤,发病率约占全部颅内肿瘤的45%,其核磁共振图像(MRI)的精准分割有着非常重要的临床意义。文中提出了一种基于多编码器的脑肿瘤自动分割方法,模型采用U型网络结构,扩充单收缩路径为多路径以... 详细信息

脑胶质瘤是起源于脑神经胶质细胞的原发性肿瘤,发病率约占全部颅内肿瘤的45%,其核磁共振图像(MRI)的精准分割有着非常重要的临床意义。文中提出了一种基于多编码器的脑肿瘤自动分割方法,模型采用U型网络结构,扩充单收缩路径为多路径以深度挖掘不同模态语义信息;提出结合空洞卷积的Inception模块作为网络基础卷积层以获取图像多尺度特征;在网络瓶颈层和解码器中引入轻量型通道注意力Efficient Channel Attention(ECA)模块,使得模型更多地关注与分割相关的信息,忽略通道维度的信息冗余,从而进一步提高网络分割的精确率。在Brain Tumor Segmentation Challenge 2018(BraTS 2018)数据集上进行验证,提出的网络在整体肿瘤、肿瘤核心、增强肿瘤3个区域的平均Dice系数分别为0.880,0.784,0.757,结果表明所提算法实现了准确有效的多模态MRI脑肿瘤分割。

关键词：图像处理脑肿瘤分割多编码器空洞卷积通道注意力

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基于改进EfficientDet的雪豹红外相机图像检测方法

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哈尔滨理工大学学报 2023年第2期28卷 108-116页

作者：戴天虹刘超东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

针对红外相机图像中雪豹存在难检测、难辨认等问题,提出了一个基于域迁移和新型注意力机制的EfficientDet雪豹检测算法。该算法首先采用图像增强来扩充训练样本提高模型的鲁棒性,并添加非雪豹图像优化数据集结构;其次,使用生成式对抗网... 详细信息

针对红外相机图像中雪豹存在难检测、难辨认等问题,提出了一个基于域迁移和新型注意力机制的EfficientDet雪豹检测算法。该算法首先采用图像增强来扩充训练样本提高模型的鲁棒性,并添加非雪豹图像优化数据集结构;其次,使用生成式对抗网络对夜间红外灰度图像进行域迁移,融合图像迁移前后的预测结果解决夜间红外图像目标识别能力弱的问题;最后通过在主干特征提取网络中加入注意力机制细化特征图来提高RGB和红外图像中雪豹的视觉显著性,并且改进特征融合网络结构整合更多有效信息。分析对比实验和消融实验的结果表明,该方法相比Faster-RCNN、YOLOv3和SSD的检测速度和精度更好,改进后的算法平均精确度为97.4%且检测速度可达19张/s,该检测模型更适合定位识别雪豹RGB与红外图像。

关键词：雪豹红外相机图像目标检测图像增强域迁移注意力机制

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基于粒子群优化的主动稳定杆系统自抗扰控制

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华南理工大学学报（自然科学版） 2023年第6期51卷 52-61页

作者：赵强刘传卫 †张娜朱宝全谢春丽东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040 黑龙江科技大学电气与控制工程学院黑龙江哈尔滨150022

为了提高车辆的抗侧倾能力,设计了液压马达驱动式主动稳定杆控制系统,提出了基于粒子群优化(PSO)算法的分层控制策略。上层自抗扰控制器(ADRC)计算出整车所需反侧倾力矩,整车所需要的反侧倾力矩经过分配器分配到前后轴,下层三闭环比例-... 详细信息

为了提高车辆的抗侧倾能力,设计了液压马达驱动式主动稳定杆控制系统,提出了基于粒子群优化(PSO)算法的分层控制策略。上层自抗扰控制器(ADRC)计算出整车所需反侧倾力矩,整车所需要的反侧倾力矩经过分配器分配到前后轴,下层三闭环比例-积分-微分控制器(PID)接收到所要提供的反侧倾力矩后计算出控制电流输入到伺服阀,从而驱动马达输出轴旋转并通过稳定杆产生主动力矩,实现车辆的主动防侧倾控制。为了使控制器有更好的控制效果,采用PSO算法整体优化上、下层控制,优化后的ADRC和PID参数再输入到整车模型中,为了使仿真接近实际效果,把实验测得的横向稳定杆扭转刚度也代入到模型中。在C级路面上采用蛇形和双移线工况进行仿真,通过将PSO优化的自抗扰系统与被动系统、PID控制系统和未优化的自抗扰控制系统对比进行仿真验证。仿真数据表明:侧倾角的大小直接影响车辆侧倾稳定性,采用PSO算法优化的分层控制策略能显著降低车辆的侧倾角,有效抑制过度的车身侧倾运动带来的不稳定性;主动控制的稳定杆比传统被动式稳定杆能更好地给车辆提供所需要的反侧倾力矩,提高了车辆抗侧倾能力;优化后的ADRC控制器比被动系统和未优化的ADRC控制器有更好的主动控制效果,相同工况下侧倾角更小,抗侧倾能力更强,优化后的三闭环PID响应速度更快,有更佳的跟随性能。

关键词：主动稳定杆液压马达自抗扰控制器粒子群优化算法侧倾稳定性

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