检索结果-内蒙古大学图书馆

仪表技术与传感器 2024年第1期 1-5,30页

作者：刘杰李志鹏郭艳玲朱世宁东北林业大学机电工程学院

为了实现转子的轴向振动测量,提出了一种磁聚焦式的转子振动传感器,介绍了传感器的结构和工作原理,结合磁聚焦技术和电磁感应定律推导了传感器的输出电压数学模型。利用MATLAB和COMSOL软件对传感器进行了理论计算和建模仿真,结合设定的... 详细信息

为了实现转子的轴向振动测量,提出了一种磁聚焦式的转子振动传感器,介绍了传感器的结构和工作原理,结合磁聚焦技术和电磁感应定律推导了传感器的输出电压数学模型。利用MATLAB和COMSOL软件对传感器进行了理论计算和建模仿真,结合设定的转速、频率等定量分析了线圈输出电信号与转子振动和旋转参数之间的关系,并进行了旋转实验验证。仿真结果表明在1 A激励电流下传感器的激励装置可产生中心磁感应强度为0.02 T的聚焦磁场,且当转子振动时,线圈输出电信号与振幅、频率、转速间存在较强的线性关系。实验结果表明传感器输出电信号为类正弦电压,验证了本传感器测振的可行性。

关键词：磁聚焦振动传感器转子轴向振动圆环线圈输出电压

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多策略融合改进北方苍鹰算法的森林冠层图像分割

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森林工程 2024年第5期40卷 124-133页

作者：仝柯朱良宽王璟瑀付雪东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

针对森林冠层图像复杂,分割精度较差等问题,提出一种多策略融合改进北方苍鹰优化算法(Improved Northern Goshawk Optimization,INGO)的冠层图像分割方法。首先,在北方苍鹰初始化引入随机反向学习策略,以增加种群多样性,提高搜索效率;... 详细信息

针对森林冠层图像复杂,分割精度较差等问题,提出一种多策略融合改进北方苍鹰优化算法(Improved Northern Goshawk Optimization,INGO)的冠层图像分割方法。首先,在北方苍鹰初始化引入随机反向学习策略,以增加种群多样性,提高搜索效率;在北方苍鹰探索阶段,添加自适应权重因子提高算法搜索能力,加快算法收敛速度;在北方苍鹰开发阶段,添加非线性收敛因子平衡全局搜索和局部开发能力。其次,采用多阈值Kapur熵作为适应度函数,通过选取8个基准函数对改进的算法进行测试,测试结果表明,改进的算法可以有效提高精度和搜索速度。最后,将所改进的算法对森林冠层图像进行阈值分割试验,并在适应度值、森林图像分割时的峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)与特征相似度(FSIM)上进行对比分析。试验结果表明,改进的算法可以获得更精确的森林冠层分割阈值和更高的分割精度。

关键词：北方苍鹰优化算法多策略融合非线性收敛因子 Kapur熵图像分割森林冠层

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自适应调节重心林间运输车设计与仿真

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中国农机化学报 2024年第3期45卷 148-155页

作者：王慧安洋崔生乐杨春梅东北林业大学机电工程学院哈尔滨市150040

为提高运输车在林间的工作效率,研究设计一款能够远程遥控且能根据自身运动姿态自动调节重心的小型林间履带式运输车。通过理论计算完成整车各部分机构的设计,分析整车在可调节重心机构调控下的通过性,确定可调节重心机构的控制策略,并... 详细信息

为提高运输车在林间的工作效率,研究设计一款能够远程遥控且能根据自身运动姿态自动调节重心的小型林间履带式运输车。通过理论计算完成整车各部分机构的设计,分析整车在可调节重心机构调控下的通过性,确定可调节重心机构的控制策略,并利用Recurdyn软件对整机进行通过性模拟仿真。仿真结果表明,经过调控重心后,整机的通过性得到有效提升,整机上坡的极限角度提高17.9%,横坡的极限角度提高18.3%,极限越障高度提高18.7%,跨壕极限宽度提高13.9%。

关键词：林地环境林间履带式运输机可调节重心机构通过性 Recurdyn

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基于改进蜜蜂算法的报废汽车发动机曲柄连杆机构拆卸线平衡问题研究

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现代制造工程 2025年第05期 106-114+152页

作者：詹长书黄信悦高言龙东北林业大学机电工程学院

随着全球汽车保有量的不断增加，汽车报废带来的环境和资源问题日益凸显，报废汽车的拆卸、回收和再制造是解决该问题的主要途径。由于报废汽车内部结构复杂，在实际拆卸作业中，各拆卸任务间存在着相互干扰的顺序相依关系；此外，由于... 详细信息

随着全球汽车保有量的不断增加，汽车报废带来的环境和资源问题日益凸显，报废汽车的拆卸、回收和再制造是解决该问题的主要途径。由于报废汽车内部结构复杂，在实际拆卸作业中，各拆卸任务间存在着相互干扰的顺序相依关系；此外，由于零件的折旧程度不同，拆卸过程中还存在着固有的不确定性，从而影响拆卸效率。为了获得更加贴合实际的拆卸方案，首先，应用随机规划模型对不确定信息进行表征，以拆卸时间、拆卸能耗及均衡空闲时间为目标建立了不确定环境下的多目标顺序相依拆卸线平衡问题模型；然后，通过创新搜索算子改进蜜蜂算法，引入轮盘赌策略自适应更新算子权重；最后，以报废汽车发动机曲柄连杆机构为案例进行研究，验证所提模型和算法的有效性。

关键词：拆卸线平衡问题顺序相依关系不确定性改进蜜蜂算法

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基于改进U-Net的根系表型参数测量系统

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森林工程 2024年第4期40卷 127-136页

作者：赵亚凤刘晓璐王冬冬王孟雪宋文华胡峻峰东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

为解决背景噪声干扰下,从微根管采集的原位根系图像中难以直接提取准确的表型参数问题,提出一种基于改进U-Net的微根管根系表型参数测量系统。在U-Net网络中引入优化后的空洞空间金字塔池化模块(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)... 详细信息

为解决背景噪声干扰下,从微根管采集的原位根系图像中难以直接提取准确的表型参数问题,提出一种基于改进U-Net的微根管根系表型参数测量系统。在U-Net网络中引入优化后的空洞空间金字塔池化模块(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)和高效通道注意力模块(Efficient Channel Attention,ECA),增大感受野,提升模型捕捉根系细节特征的能力,获取精确的根系分割图像。结果表明,改进的U-Net模型平均交并比和平均像素精度分别为87.07%和91.85%,相较原始U-Net分别提高了2.49%和2.3%。与WinRHIZO根系分析软件测量值相比,根长度和面积决定系数分别为0.951 8和0.984 9,Spearman相关系数分别为0.972 5和0.975 7,可以实现根系长度和面积的准确测量。

关键词：根系表型微根管图像分割参数测量 U-Net

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面向特征选择任务的改进蜣螂优化算法

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电子测量技术 2024年第1期47卷 79-86页

作者：李珺徐秦东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150000

蜣螂优化算法是一种基于蜣螂不同行为模式的新型启发式算法,与其他算法相比的收敛速度更快,逃脱局部最优的能力更强。针对蜣螂优化算法不能进行特征选择的问题,在蜣螂优化算法的基础上提出了蜣螂灰狼融合算法。该算法基于3种改进策略:... 详细信息

蜣螂优化算法是一种基于蜣螂不同行为模式的新型启发式算法,与其他算法相比的收敛速度更快,逃脱局部最优的能力更强。针对蜣螂优化算法不能进行特征选择的问题,在蜣螂优化算法的基础上提出了蜣螂灰狼融合算法。该算法基于3种改进策略:精英初始化种群策略、灰狼蜣螂融合策略、运行加速策略,进一步提高蜣螂优化算法在特征选择任务上的性能,并给出了算法整体的伪代码。实验结果表明,比较其他改进型启发式算法,蜣螂灰狼融合优化算法在12个分类数据集中能够得到更高精度、更低维度的特征子集,同时兼备收敛速度、运行速度更快的优点。

关键词：特征选择蜣螂优化算法分类

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基于LDA与改进布谷鸟算法的CNN-GRU网络木材染色配方预测

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科学技术与工程 2024年第28期24卷 12268-12276页

作者：管雪梅崔宏博东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

为了精准预测木材染色配色配方,提出一种线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)和改进布谷鸟算法(improved cuckoo search,ICS)与卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的混合神经网络模型。该模型通过LDA处理光谱信息对其进行分类降维;利用CNN提取重要特征;将这些特征输入GRU中进行训练;网络中的超参数由ICS算法进行寻优。该模型的表现通过多种评估标准进行测量,包括决定系数R^(2)以及国际色差计算公式(CIEDE2000)等。在与多种传统模型的比较中,模型表现出优异的性能。此外,该模型的参数数量相对较少,计算效率高,且稳定性和可靠性良好。结果表明:将该模型应用于通过光谱信息进而预测木材染色配色配方问题上显示出了明显优势。

关键词：深度学习木材染色改进布谷鸟算法(ICS)

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基于交通冲突的长纵坡路段追尾风险评估及预测

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吉林大学学报（工学版） 2023年第5期53卷 1355-1363页

作者：潘恒彦王永岗李德林陈俊先宋杰杨钰泉长安大学运输工程学院西安710018 东北林业大学交通学院哈尔滨150040

通过无人机航拍、雷达测速与人工现场调查对山区长纵坡路段的车辆轨迹与交通流数据进行采集。基于交通冲突技术给出长纵坡路段车辆碰撞时间及冲突所引发追尾事故概率的计算方法,基于动能守恒定律给出长纵坡路段追尾事故的碰撞动能损失量... 详细信息

通过无人机航拍、雷达测速与人工现场调查对山区长纵坡路段的车辆轨迹与交通流数据进行采集。基于交通冲突技术给出长纵坡路段车辆碰撞时间及冲突所引发追尾事故概率的计算方法,基于动能守恒定律给出长纵坡路段追尾事故的碰撞动能损失量,分别用于量化车辆追尾冲突与事故后果的严重性。构建了追尾风险指数,用于评价长纵坡路段的追尾风险程度。分别运用零膨胀负二项回归(ZINB)与有序Logistic回归对追尾冲突频次与追尾风险等级进行预测,并分析交通流特性对其产生的影响。结果得出:零膨胀负二项回归对上坡与下坡方向冲突频次的预测效果较好,R2分别为0.556与0.482;有序Logistic回归对上下坡追尾风险等级的预测效果极佳,R2分别约为0.643与0.632。车速、加速度、交通量与交通流车辆构成对冲突数量与追尾风险程度的影响存在差异。

关键词：交通工程交通冲突技术长纵坡路段追尾事故风险零膨胀负二项回归有序Logistic回归

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用于爆炸火焰真温场测量的多光谱热成像仪研究

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光谱学与光谱分析 2023年第12期43卷 3885-3890页

作者：王振涛戴景民杨森哈尔滨工业大学仪器科学与工程学院黑龙江哈尔滨150001 东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150001

温度是评估弹药热辐射毁伤的重要参数。弹药在引爆后会在极短时间内压缩周围空气并向四周猛烈释放出大量能量,伴随着能量释放弹药介质会急剧升温并形成火焰场,通过测量、分析火焰场的真温值,便可以得到爆炸火焰的空间热辐射毁伤效应。... 详细信息

温度是评估弹药热辐射毁伤的重要参数。弹药在引爆后会在极短时间内压缩周围空气并向四周猛烈释放出大量能量,伴随着能量释放弹药介质会急剧升温并形成火焰场,通过测量、分析火焰场的真温值,便可以得到爆炸火焰的空间热辐射毁伤效应。由于爆炸过程的强破坏性和瞬态性,爆炸火焰的测量主要是依靠辐射测温法。在以往研究中,已有学者针对爆炸火焰测量研制了相应的辐射测温仪器,但目前所研制的仪器只能测量出爆炸火焰在单波长下的亮温场,而单波长亮温场无法实现真温值的计算。针对这一问题,研制了一套多光谱热成像仪,该仪器采用多幅分光技术,可实现爆炸火焰在同时刻、不同波长下的分光成像,并利用高速CCD相机进行数据采集,最后依据多光谱辐射测温理论反演出爆炸火焰真温场。多幅分光技术是由远距离多孔分光镜头所完成的,该镜头主要分为两个部分:主成像镜头和分光镜头。主成像镜头的功能是对远距离爆炸火焰进行聚焦成像,其所成图像经由单凸透镜汇聚到正后方的多孔分光镜头上。多孔分光镜头内置分光光栏,光栏上可镶嵌不同波长的窄带滤光片,当入射光透过光栏上的窄带滤光片后,透射光便为被测目标的单波长辐射能量。远距离多孔分光镜头可对500 m以内的爆炸火焰进行成像,并依据实际需求将分光光栏设计为四分光结构,同时为方便滤光片更换将分光光栏做成了可插拔的形式。该镜头自重约为0.75 kg,可通过法兰片直接安装在高速CCD相机上,完全满足野外测量要求。为验证仪器的有效性,对1.660 9 kg的TNT进行了爆炸火焰真温场实验。实验结果表明:在爆炸后0.1 ms时出现最高温度值3 251 K,随着时间推移,真温场逐渐扩大,但其最高温度值在逐渐降低;当时间为0.6 ms时,最高温度值为2 483K。

关键词：爆炸火焰真温场多光谱热成像仪远距离多孔分光镜头

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木材抗拉强度的近红外光谱MC-UVE-IVSO建模方法

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光谱学与光谱分析 2023年第8期43卷 2488-2493页

作者：蒋大鹏高礼彬陈金浩张怡卓常州大学计算机与人工智能学院江苏常州213164 东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040

木材抗拉强度是评价木材力学性质的重要指标。针对近红外光谱建模中样本数据量小、波长信息冗余所导致预测模型精度低的问题,提出一种基于模型集群分析MC-UVE-IVSO波长优选的木材抗拉强度建模方法。以桦木为例,选取150个桦木样本作为实... 详细信息

木材抗拉强度是评价木材力学性质的重要指标。针对近红外光谱建模中样本数据量小、波长信息冗余所导致预测模型精度低的问题,提出一种基于模型集群分析MC-UVE-IVSO波长优选的木材抗拉强度建模方法。以桦木为例,选取150个桦木样本作为实验对象,首先使用900~1700 nm波段的近红外光谱仪采集试件光谱数据,并采用力学试验机获得相应的抗拉强度真值;然后对采集的光谱数据运用多元散射校正(MSC)、一阶求导和卷积平滑(SG)相结合的方法进行预处理,完成光谱平滑滤波;分别采用变量组合集群分析算法(VCPA)、蒙特卡罗无信息变量消除法(MC-UVE)、迭代变量子集优化算法(IVSO)及MC-UVE-IVSO组合优化算法进行波长筛选,并对比优选波长结果;最后在优选近红外波长基础上,建立桦木抗拉强度的偏最小二乘预测模型(PLS)。实验结果表明:基于MC-UVE-IVSO算法优选波长的PLS模型,光谱变量数由512减小到98,优选波长占总波长的19%,其预测决定系数R^(2)为0.94,预测均方根误差RMSEP为7.50,性能偏差比RPD为3.16,相比于全波段、MC-UVE、VCPA、MC-UVE-VCPA与IVSO相应的R^(2)(0.92、0.93、0.82、0.87、0.93)、RMSEP(17.91、11.7、14.91、12.12、8.47)和RPD(2.81、2.91、2.25、2.28、2.78)均有不同程度提升;通过统计特征波长所建立的预测模型箱形图,进一步证明了MC-UVE-IVSO算法在处理多变量波长的稳定性。实验结果表明,MC-UVE方法可以消除与建模不相关的多数变量,而IVSO算法能有效搜索出最优变量子集,基于MC-UVE-IVSO的光谱优选算法提升了木材抗拉强度预测模型的准确性和稳定性,为木材近红外光谱的无损、快速与精准检测提供了一定的理论基础。

关键词：木材抗拉强度近红外光谱集群分析蒙特卡罗无信息变量消除迭代变量子集优化

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