检索结果-内蒙古大学图书馆

机电工程技术 2025年第1期54卷 108-112页

作者：宋彦辰沈梦雨东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

高速角接触球轴承在航空发动机、高速机床、风力发电机组等众多高速旋转机械中发挥着至关重要的作用。其作为传动和支撑系统的重要组成部分,直接影响着整个设备的运行稳定性和效率。然而,在实际工作中高速角接触球轴承的动态性能往往会... 详细信息

高速角接触球轴承在航空发动机、高速机床、风力发电机组等众多高速旋转机械中发挥着至关重要的作用。其作为传动和支撑系统的重要组成部分,直接影响着整个设备的运行稳定性和效率。然而,在实际工作中高速角接触球轴承的动态性能往往会受到各种工况波动的影响,而动态性能是衡量其服役性能的关键指标之一。针对工况参数对高速角接触球轴承动态特性的影响展开研究。首先,基于牛顿第二定律建立了高速角接触球轴承的动力学模型,并根据动力学模型计算结果,分析了轴承内圈输入角加速度、库仑摩擦因数对高速角接触球轴承动态性能的影响规律。结果表明:增大轴承内圈输入角加速度与库仑摩擦因数,会增加滚珠与轴承内圈之间接触力与摩擦力矩。

关键词：高速角接触球轴承动态特性动力学模型

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基于模糊熵的单木骨架重建方法

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现代电子技术 2025年第7期48卷 139-145页

作者：赵永辉颜培钰谷俊涛李振彭勋辉李超刘淑玉东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040 黑龙江省网络空间研究中心黑龙江哈尔滨150090

在对点云数据进行采集时,由于激光雷达设备和拍摄高度等因素导致点云质量存在差异,将影响后续重建结果。针对输入点云质量不高或拓扑结构不完整的问题,文中采用一种基于骨架的方法提取树木的原始骨架,通过最短路径算法构建一个最小生成... 详细信息

在对点云数据进行采集时,由于激光雷达设备和拍摄高度等因素导致点云质量存在差异,将影响后续重建结果。针对输入点云质量不高或拓扑结构不完整的问题,文中采用一种基于骨架的方法提取树木的原始骨架,通过最短路径算法构建一个最小生成树(MST),通过模糊熵迭代方法去除冗余部分简化原始骨架。利用基于优化的拟合圆柱体序列进行重建,以近似模拟树枝的几何形状。实验结果表明,在点云数量非常有限的情况下,该方法的单木重建精度也可以达到85%左右。而在点云数量较多的情况下,重建精度可提高至90%左右,且能够处理不同形状和结构的树木,对树木主干以及具有高密度点云的矮树具有良好的重建效果。

关键词：激光雷达树木骨架 MST 模糊熵迭代拟合圆柱体序列重建精度

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一种基于深度学习的手写签名识别技术

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科技创新与生产力 2025年第2期46卷 76-79页

作者：高娴婷刘嘉琦王梓函王行建东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040

随着信息化社会的深入发展,手写签名识别技术在保障信息安全与身份认证中越来越重要。针对当前技术在应对签名者情绪波动与书写状态变化时的局限性,本文提出一种基于深度学习的手写签名识别方法,旨在显著提升识别准确性与效率。该方法... 详细信息

随着信息化社会的深入发展,手写签名识别技术在保障信息安全与身份认证中越来越重要。针对当前技术在应对签名者情绪波动与书写状态变化时的局限性,本文提出一种基于深度学习的手写签名识别方法,旨在显著提升识别准确性与效率。该方法涵盖了在线与离线签名识别两部分,分别运用快速傅里叶变换(FFT)和BP神经网络、数字图像处理技术和改进的LeNet-5卷积神经网络模型实现。实验结果表明,该技术有效减少了签名状态对识别的影响,显著提升了识别率。

关键词：手写签名识别深度学习快速傅里叶变换 BP神经网络 LeNet-5卷积神经网络数字图像处理

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基于STM32的水流量自动调节控制系统设计

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仪表技术 2025年第2期 38-40页

作者：陈洪儒范依然范长胜东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040

开发了一种基于STM32的水流量自动调节控制系统。该系统采用STM32单片机作为核心控制器,集成各种功能模块,实现水流量的精确控制与调节。通过预设设定值,系统能自动调节并保持水流量稳定,提升水资源利用效率并节约能源。该系统实现了水... 详细信息

开发了一种基于STM32的水流量自动调节控制系统。该系统采用STM32单片机作为核心控制器,集成各种功能模块,实现水流量的精确控制与调节。通过预设设定值,系统能自动调节并保持水流量稳定,提升水资源利用效率并节约能源。该系统实现了水流量的智能化管理,降低了人工干预成本,有助于实现可持续发展目标,达成节水、卫生及智能控制的目的。

关键词：单片机电源模块舵机模块测距模块红外线传感器

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基于注意力机制与动态蛇形卷积的车道线分割算法

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山东科学 2025年第1期38卷 129-140页

作者：宋百玲李星禹刘伟邓俊熙牟俊麒东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150006

车道检测作为计算机视觉技术在交通领域的关键应用,具有深远的实用价值。尽管如此,现有的语义分割网络模型在道路语义分割任务中仍面临着精度不足和边缘模糊等挑战。针对这些问题,提出了一种基于UNet模型的改进型车道线图像分割网络架... 详细信息

车道检测作为计算机视觉技术在交通领域的关键应用,具有深远的实用价值。尽管如此,现有的语义分割网络模型在道路语义分割任务中仍面临着精度不足和边缘模糊等挑战。针对这些问题,提出了一种基于UNet模型的改进型车道线图像分割网络架构。在UNet模型的跳跃连接中,引入双重注意力机制,优先突出了车道线的重要性,并有效降低了噪声的干扰。此外,采用了动态蛇形卷积来替代传统的卷积方法,增强了网络对车道线的识别能力。考虑到在曝光不足或光线较暗的背景下进行车道线检测的挑战,在图像预处理阶段引入了一种改进的自适应Gamma校正技术,以增强检测的全面性和准确性。同时,在编码器末端引入了空洞金字塔池化技术。实验结果表明,在满足实时性要求的前提下,该模型TuSimple数据集上达到了98.93%的准确率,相较于其他5种基于语义分割的车道线检测算法,展现出更优越的识别效果,结果验证了应用动态蛇形卷积与双注意力机制改进的有效性。

关键词：车道线检测语义分割注意力机制动态蛇形卷积 Gamma校正算法

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基于滞后相位角的异丙醇溶液粘度测量方法研究

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林业机械与木工设备 2025年第2期53卷 52-56,63页

作者：张天祥朱子瑞赵雨菡张森赵辉东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040

传统粘度计大多为离线测量法,如落球法、毛细管法和旋转法等,需要将液体加入仪器内,不适合需要实时测量的工业应用场合。针对异丙醇溶液粘度的实时测量问题,提出了一种基于滞后相位角的异丙醇溶液粘度测量方法。应用无刷电机输出轴加装... 详细信息

传统粘度计大多为离线测量法,如落球法、毛细管法和旋转法等,需要将液体加入仪器内,不适合需要实时测量的工业应用场合。针对异丙醇溶液粘度的实时测量问题,提出了一种基于滞后相位角的异丙醇溶液粘度测量方法。应用无刷电机输出轴加装磁体带动容器中转动的转子,通过信号采集电路中的霍尔传感器,检测转子受到溶液阻力后与磁铁产生的相位角,从而实时计算出异丙醇溶液的粘度。通过搭建实验环境,采集实验数据,实现了对异丙醇溶液粘度的在线实时测量,可应用于3D打印件的后处理装置中,同时实现测量与搅拌功能。

关键词：粘度测量滞后相位角异丙醇溶液误差分析

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基于近红外光谱的林内枯叶跨林分间模型迁移的含水率检测方法

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森林工程 2025年第3期 439-450页

作者：张佳薇姜天杨春梅刘强韩哲刘泽盛李明宝东北林业大学计算机与控制工程学院

森林地表枯叶含水率是森林火灾发生的重要因素，其精准检测对森林火灾的预防尤为重要。近红外光谱技术可以根据光谱数据直接反演水分含量，从而实现枯叶含水率的快速检测，但不同可燃物光谱光照强度数据的特征波段不尽相同，需要对不同... 详细信息

森林地表枯叶含水率是森林火灾发生的重要因素，其精准检测对森林火灾的预防尤为重要。近红外光谱技术可以根据光谱数据直接反演水分含量，从而实现枯叶含水率的快速检测，但不同可燃物光谱光照强度数据的特征波段不尽相同，需要对不同树种的枯叶分别建立检测模型以匹配不同的光照强度与含水率反演关系，而对不同林分的光谱光照强度数据进行采集与标注也需要较高的时间成本，限制了光谱法的实际应用。为此，提出基于双向长短期记忆神经网络（Bi-LSTM）的森林地表枯叶含水率检测迁移学习方法，将训练好的模型参数迁移到新的模型中，避免重新训练模型，从而提高模型的学习效率、减小训练模型所需的数据量。结果表明，与经典反演方法长短期记忆网络（LSTM）相比，Bi-LSTM具有更好的检测性能，蒙古栎和落叶松的平均绝对误差（mean absolute error,MAE）分别减小了0.62%和0.87%，均方误差（mean square error,MSE）分别减小了0.28%和0.70%。且基于Bi-LSTM改进的迁移学习方法，大大降低了对标记近红外光谱数据的依赖。当目标域样本数为300个时，源域样本数为1 000个时，检测模型的MAE、MSE、决定系数（coefficient of determi nation,R2）分别为3.27%、1.10%、0.918。MAE和MSE比没有源域训练的检测模型分别缩小了2.36%和1.02%,R2提升了0.114。对比迁移前后说明迁移学习为降低光谱枯叶含水率建模时间成本、提高光谱检测实用性提供新的手段。

关键词：枯叶凋落物含水率迁移学习深度学习近红外光谱

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大兴安岭北部多年冻土现状及变化特征

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冰川冻土 2025年第1期47卷 126-138页

作者：常晓丽肖苓海金会军李晓英何瑞霞余田霞湖南科技大学地球科学与空间信息工程学院湖南湘潭411201 东北林业大学土木工程学院黑龙江哈尔滨150040 中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室甘肃兰州730000

冻土作为冰冻圈重要的组成部分,其存在分布及水热状态受到多种因素的影响。除了纬度、海拔等,局地因素如植被类型、积雪、土壤水分等也在很大程度上影响冻土的变化。特别是位于欧亚大陆多年冻土南缘的兴安-贝加尔型多年冻土,其发育、保... 详细信息

冻土作为冰冻圈重要的组成部分,其存在分布及水热状态受到多种因素的影响。除了纬度、海拔等,局地因素如植被类型、积雪、土壤水分等也在很大程度上影响冻土的变化。特别是位于欧亚大陆多年冻土南缘的兴安-贝加尔型多年冻土,其发育、保存和分布等状态特征与局地因素密不可分。本文结合40多个钻孔资料和现有研究成果,分析得出目前大兴安岭多年冻土温度和厚度总体上受纬度影响,由南往北随年平均气温降低,冻土温度由0℃降到-2.83℃,但局地因素的影响可使地温最低达-3.6℃;厚度范围为29~130 m,其中地温低、厚度大的多年冻土主要发育在谷底的塔头灌丛湿地区域。满归、根河、伊图里河、新林等地的监测数据表明,自2009年开始,大部分钻孔温度显示该区活动层减薄,浅层多年冻土地温降低,融区最大冻结深度加深,而深层多年冻土却呈升温趋势,零地温变化率位置则各不相同,推测这种情况与全球变暖间隙以及植被、积雪和人类活动等局地因素有关。本研究对理解高纬度多年冻土区的地温变化过程以及这些变化的驱动因素具有重要的科学价值,也会对区域经济可持续发展及应对冻土退化带来的问题起到积极作用。

关键词：冻土退化冻土温度活动层减薄零地温变化率大兴安岭

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基于改进DenseFusion的卫星6D位姿估计方法

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激光杂志 2025年第3期46卷 161-168页

作者：王金聪杨海峰宋文龙汤普然于志超东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150006

针对目前在空间环境中光照强烈变化和空间背景复杂多变,以及卫星表面纹理特征稀缺情况下无法准确估计卫星在相机坐标系中的位置和姿态的问题,提出一种结合部分卷积(Partial Convolution,PConv)和大核注意力(large kernel attention,LKA... 详细信息

针对目前在空间环境中光照强烈变化和空间背景复杂多变,以及卫星表面纹理特征稀缺情况下无法准确估计卫星在相机坐标系中的位置和姿态的问题,提出一种结合部分卷积(Partial Convolution,PConv)和大核注意力(large kernel attention,LKA)的卫星6D位姿估计方法。该方法以DenseFusion网络作为基础框架,首先改进了基于Blender的渲染数据集制作方法并制作了卫星位姿估计仿真数据集;其次,在特征提取网络的编码部分融入部分卷积模块降低对光照变化和背景噪声的敏感性;最后,为了获取不同尺度下纹理特征较弱卫星的特征图,设计一种金字塔场景解析网络LKA-PSPNet(Large Kernel Attention Pyramid Scene Parsing Network)实验结果表明,该算法在LineMod公共数据集和自制卫星仿真数据集上ADD-(S)指标分别达到97.6%和89.2%,与改进前相比,分别提升3.3个百分点和2.9个百分点,验证了改进算法的有效性。

关键词： 6D位姿估计航天器智能深度学习仿真数据集空间目标

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基于数据增强的可解释旋转机械故障诊断

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电子测量技术 2025年第8期 105-115页

作者：张昊王海茹马继东东北林业大学机电工程学院

为解决机械故障诊断中稀疏标签、数据不足等问题，同时提升诊断性能与模型可解释性，本文提出了一种嵌入时频分析的时频卷积神经网络(TF-CNN)模型。该模型结合多种高效数据增强方法与嵌入时频分析的卷积神经网络，从振动信号中提取多尺... 详细信息

为解决机械故障诊断中稀疏标签、数据不足等问题，同时提升诊断性能与模型可解释性，本文提出了一种嵌入时频分析的时频卷积神经网络(TF-CNN)模型。该模型结合多种高效数据增强方法与嵌入时频分析的卷积神经网络，从振动信号中提取多尺度关键时频特征。时频卷积层利用时频变换的物理可解释性与卷积神经网络的自主特征提取能力，精准捕捉信号关键信息，并通过分类器实现故障诊断。在CWRU数据集上的实验结果表明，TF-CNN模型的诊断准确率高达99.8%,显著优于基线方法。此外，频率响应分析验证了模型对信号关键频段的关注能力，进一步增强了诊断过程的物理可解释性。本文提出的TF-CNN模型充分结合时频分析与深度学习优势，提供了一种高效、精准且可解释的解决方案，为工业故障诊断领域带来了新思路与实践指导。

关键词：故障诊断时频分析数据增强频率响应分析

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