检索结果-内蒙古大学图书馆

中国机械工程 2025年第06期 1198-1205页

作者：董伟光刘爱华宋屹峰无锡学院交通与车辆工程学院中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室

针对负压吸附式爬壁机器人内部流场复杂、精准建模困难导致的吸附性能优化难题，提出一种基于流量守恒思维的流场建模方法。根据爬壁机器人负压吸附系统结构特点，融合热力学定律和N-S方程，以空气流量为关联要素，构建了吸附系统流场... 详细信息

针对负压吸附式爬壁机器人内部流场复杂、精准建模困难导致的吸附性能优化难题，提出一种基于流量守恒思维的流场建模方法。根据爬壁机器人负压吸附系统结构特点，融合热力学定律和N-S方程，以空气流量为关联要素，构建了吸附系统流场数学模型。利用该模型提取了吸附性能的关键影响因素：密封圈宽度、泄漏缝隙高度、离心泵功率，通过改变吸附系统空气流量来改变有效吸附力。仿真与样机试验表明，所构建的模型能够正确反映吸附性能的变化规律，可以为负压吸附式爬壁机器人结构及吸附性能优化提供依据。根据爬壁机器人运动特点提出了吸附性能优化策略：增大额定吸附力自重比的同时减小有效吸附力自重比。

关键词：爬壁机器人负压吸附流场模型流量分析

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结合多尺度上下文信息的唐卡小样本目标检测

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光学精密工程 2023年第12期31卷 1859-1869页

作者：胡文瑾唐慧媛乐超洋宋华飞西北民族大学中国民族语言文字信息技术教育部重点实验室甘肃兰州730030 西北民族大学数学与计算机科学学院甘肃兰州730030

通过对图像中感兴趣的对象进行分类与定位,能够帮助人们理解唐卡图像丰富的语义信息,促进文化传承。针对唐卡图像样本较少,背景复杂,检测目标存在遮挡,检测精度不高等问题,本文提出了一种结合多尺度上下文信息和双注意力引导的唐卡小样... 详细信息

通过对图像中感兴趣的对象进行分类与定位,能够帮助人们理解唐卡图像丰富的语义信息,促进文化传承。针对唐卡图像样本较少,背景复杂,检测目标存在遮挡,检测精度不高等问题,本文提出了一种结合多尺度上下文信息和双注意力引导的唐卡小样本目标检测算法。首先,构建了一个新的多尺度特征金字塔,学习唐卡图像的多层级特征和上下文信息,提高模型对多尺度目标的判别能力。其次,在特征金字塔末端加入双注意力引导模块,提升模型对关键特征的表征能力,同时降低噪声的影响。最后利用Rank&Sort Loss替换交叉熵分类损失,简化模型训练的复杂度并提升检测精度。实验结果表明,所提出的方法在唐卡数据集和COCO数据集上的10-shot实验中,平均检测精度分别达到了19.7%和11.2%。

关键词：唐卡小样本目标检测上下文信息多尺度特征双注意力机制

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高端装备制造多源风险传递关键节点和关键路径挖掘

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中国管理科学 2025年

作者：魏晨刘平峰安健武汉理工大学经济学院湖北省电子商务大数据工程技术研究中心西安交通大学计算机科学与技术学院西安交通大学陕西省计算机网络重点实验室

高端装备制造极易遭受技术封锁、贸易制裁、地缘冲突等风险多源叠加和多重传递的影响，导致企业运营失稳失效。识别多源风险传递的关键节点和关键路径，是高端装备制造企业高效防控风险的前提。为此，本文探讨高端装备制造多源风险传递... 详细信息

高端装备制造极易遭受技术封锁、贸易制裁、地缘冲突等风险多源叠加和多重传递的影响，导致企业运营失稳失效。识别多源风险传递的关键节点和关键路径，是高端装备制造企业高效防控风险的前提。为此，本文探讨高端装备制造多源风险传递网络构建、多源风险传递关键节点及关键路径挖掘方法。首先，结合短语抽取、BERTopic、语义分析、情感分析等技术，识别多源风险因子及其关联关系，量化风险因子自身风险强度和风险因子间传递风险强度，构建多源风险传递网络；其次，利用加权接近中心性量化风险因子在网络中传递风险强度，结合风险因子自身风险强度，挖掘多源风险传递关键节点；最后，基于Choquet Fuzzy积分非线性叠加多源风险，采用蚁群算法挖掘多源风险传递关键路径。本文方法突破传统单源风险分析方法的局限，智能构建多源风险非线性叠加下高端装备制造风险传递网络，量化风险因子在网络中重要度，测度风险多源叠加多重传递下路径风险水平，挖掘多源风险传递关键节点和关键路径，为企业精准防控多源风险提供科学依据。

关键词：高端装备制造多源风险传递网络关键节点关键路径

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钢-预制HSC组合梁群钉连接件受剪性能研究

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建筑结构学报 2023年第S01期44卷 183-192页

作者：王绍迪马玉宏赵桂峰李源海方壮城广州大学工程抗震研究中心广东广州510006 广州大学广东省地震工程与应用技术重点实验室广东广州510006 广州大学土木工程学院广东广州510006

为研究钢-预制高强混凝土(high-strength concrete,HSC)组合梁群钉连接件的破坏机制,对8个群钉连接件进行推出试验,研究栓钉直径、混凝土强度和剪力槽的浇筑方法对群钉受剪性能的影响。群钉连接件的破坏模式主要为栓钉根部的受剪破坏和... 详细信息

为研究钢-预制高强混凝土(high-strength concrete,HSC)组合梁群钉连接件的破坏机制,对8个群钉连接件进行推出试验,研究栓钉直径、混凝土强度和剪力槽的浇筑方法对群钉受剪性能的影响。群钉连接件的破坏模式主要为栓钉根部的受剪破坏和局部混凝土被压碎,由于群钉中个别栓钉存在焊接缺陷,剪切破坏在焊缝处产生。群钉连接件的受剪性能主要受栓钉直径的影响和剪力槽混凝土强度的影响,剪力槽的预制浇筑对群钉的抗剪强度没有影响,与整体浇筑效果基本一致。应用ABAQUS软件建立有限元模型对群钉抗剪强度的影响因素进行参数分析,研究结果表明:当栓钉直径从19 mm增加到30 mm,群钉受剪承载力提高了104%;当栓钉抗拉强度从400 MPa增加到550 MPa,群钉受剪承载力提高了27%;而栓钉高度和混凝土强度的增加对其受剪承载力的影响很小。将参数分析结果与欧洲EN 1994-1-1、美国AISC 360-05和中国GB 50017—2017中相关公式的计算值进行对比,发现群钉的受剪承载力预测值均偏于保守,提出的群钉受剪承载力的计算公式计算值与试验结果吻合良好。

关键词：钢-预制HSC组合梁群钉连接件推出试验有限元分析剪力槽混凝土强度受剪性能

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基于波数域相位补偿的白光干涉测量

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中国激光 2022年第11期49卷 78-86页

作者：罗松杰陈子阳丁攀峰蒲继雄福建省光传输与变换重点实验室华侨大学信息科学与工程学院福建厦门361021 华侨大学工学院福建泉州362021

白光扫描干涉测量中,频域分析(FDA)方法通过波数域的相位解包裹和线性拟合得到斜率来计算物体表面形貌,干涉仪中的振动噪声和背景噪声会给斜率测量带来误差,从而影响FDA方法的测量精度。研究发现,波数域相位线性拟合后的常数项能够有效... 详细信息

白光扫描干涉测量中,频域分析(FDA)方法通过波数域的相位解包裹和线性拟合得到斜率来计算物体表面形貌,干涉仪中的振动噪声和背景噪声会给斜率测量带来误差,从而影响FDA方法的测量精度。研究发现,波数域相位线性拟合后的常数项能够有效补偿噪声对FDA方法的影响,波数域相位补偿(PCWD)方法通过对波数域的线性相位作傅里叶逆变换,得到空域的振幅和相位分布,以距离振幅最高点最近的相位零点测量光滑反射镜表面形貌。仿真结果表明:存在振动噪声时,PCWD方法有90%的概率补偿FDA测量结果中平均8.9 nm的误差,也有10%的概率给FDA测量结果额外引入平均1.9 nm的误差;存在背景噪声时,FDA与PCWD方法的平均测量误差分别为4.5 nm和0.6 nm。实验结果表明:FDA方法测量的反射镜表面结构的起伏小于25 nm,重复率为7.4 nm;PCWD方法测量的反射镜表面结构的起伏小于4 nm,重复率为1.1 nm。综上所述,PCWD方法在FDA方法的基础上进一步提升了测量精度。

关键词：测量白光干涉表面检测相位补偿噪声抑制

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二元共载系统退化相关的两阶段退化模型及可靠性分析

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航空学报 2024年第7期45卷 186-202页

作者：张帆程伯晗王鹏董磊中国民航大学民航航空器适航审定技术重点实验室天津300300 中国民航大学科技创新研究院天津300300 中国民航大学安全科学与工程学院天津300300

针对复杂机载系统中二元共载组件退化受退化进程相互作用与负载分担影响的问题,提出了一种考虑退化速率相互作用的两阶段退化模型。首先,研究基于退化速率相互作用的双组件退化依赖性表征方法,建立不考虑负载分担影响的双组件退化相关... 详细信息

针对复杂机载系统中二元共载组件退化受退化进程相互作用与负载分担影响的问题,提出了一种考虑退化速率相互作用的两阶段退化模型。首先,研究基于退化速率相互作用的双组件退化依赖性表征方法,建立不考虑负载分担影响的双组件退化相关性模型。其次,考虑负载分担对退化速率的影响,以某一组件失效为变点,将系统退化进程分为2个阶段,构建考虑负载分担影响的双组件退化相关性模型。模型的参数采用极大似然估计法进行估计,并构建系统的可靠性模型与剩余寿命模型。最后,以一航空部件为例进行二元退化相关的共载系统可靠性计算,所提方法为复杂系统二元共载组件退化失效的可靠性分析问题提供支持。

关键词：退化相关性负载分担可靠性分析蒙特卡洛剩余寿命

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基于GRU神经网络的地下洞室围岩变形预测研究

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地下空间与工程学报 2025年

作者：万晨王兴霞段杭郑龙黄建文湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室三峡大学计算机与信息学院水电工程施工与管理湖北省重点实验室中国三峡建工(集团)有限公司中国葛洲坝集团三峡建设工程有限公司

为了提高围岩变形预测精度,实时掌握变形状态,预防围岩变形破坏,保障施工安全。针对传统围岩变形预测方法训练效率低、收敛速度慢、泛化能力弱等问题,提出了一种基于GRU神经网络的地下洞室围岩变形时序预测方法,构建了相应的围岩变形预... 详细信息

为了提高围岩变形预测精度,实时掌握变形状态,预防围岩变形破坏,保障施工安全。针对传统围岩变形预测方法训练效率低、收敛速度慢、泛化能力弱等问题,提出了一种基于GRU神经网络的地下洞室围岩变形时序预测方法,构建了相应的围岩变形预测框架流程。结合白鹤滩右岸地下厂房围岩变形监测数据进行预测,并将其与长短期记忆(LSTM)神经网络算法预测结果进行对比分析。结果表明:GRU神经网络模型能够较好地解决地下洞室围岩变形预测问题,具有结构简单、参数量相对较少、训练及收敛速度快、预测精度高等优势。与LSTM神经网络算法预测结果相比,模型训练时长降幅超过70%,预测误差降低幅度高达50%以上,累计最大变形的相对误差小于0.3%,绝对误差小于0.9 mm的概率高达95%,最大绝对误差仅为2.05 mm。

关键词：地下洞室围岩变形预测 GRU神经网络

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基于杆系离散元理论的结构屈曲显式弧长法研究

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工程力学 2024年第3期41卷 9-18页

作者：叶继红许强中国矿业大学江苏省土木工程环境灾变与结构可靠性重点实验室江苏徐州221116 中国矿业大学徐州市工程结构火灾安全重点实验室江苏徐州221116

基于杆系离散元理论,提出了一种显式弧长法用于结构弹性屈曲全过程分析。建立了新型接触单元-铰固接触单元的本构模型,分别采用离散元法和结构力学方法对铰固接触单元在已知端部位移工况下进行受力分析,并通过端部内力相等建立方程,推... 详细信息

基于杆系离散元理论,提出了一种显式弧长法用于结构弹性屈曲全过程分析。建立了新型接触单元-铰固接触单元的本构模型,分别采用离散元法和结构力学方法对铰固接触单元在已知端部位移工况下进行受力分析,并通过端部内力相等建立方程,推导了接触刚度系数;采用动力阻尼技术简化了颗粒运动方程的求解过程,然后引入总位移约束弧长法,详细阐述了与离散元法相结合的求解策略和实施过程,并给出了相关分析参数的计算公式;通过算例验证了该方法的准确性和适用性。在追踪结构屈曲平衡路径时,该方法无需组集刚度矩阵、不涉及矩阵奇异等不收敛问题,且参数少、稳定性好,与传统有限元弧长法相比更具优越性,为结构分析提供了新的算法工具。

关键词：杆系离散元法弧长法接触本构模型屈曲分析数值模拟

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基于杆系离散元理论考虑构件断裂的单层网壳结构倒塌破坏模拟研究

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土木工程学报 2024年第1期57卷 1-9页

作者：叶继红许强中国矿业大学江苏省土木工程环境灾变与结构可靠性重点实验室江苏徐州221116 中国矿业大学徐州市工程结构火安全重点实验室江苏徐州221116

塑性铰模型计算效率高,可快速获得结构宏观破坏模式,韧性断裂损伤模型从微观机制揭示钢材的断裂机理,可较准确预测钢材的断裂行为。为此,该文基于杆系离散元理论,将两者联合建立构件断裂模拟算法,既具有计算效率高的优势又保证构件断裂... 详细信息

塑性铰模型计算效率高,可快速获得结构宏观破坏模式,韧性断裂损伤模型从微观机制揭示钢材的断裂机理,可较准确预测钢材的断裂行为。为此,该文基于杆系离散元理论,将两者联合建立构件断裂模拟算法,既具有计算效率高的优势又保证构件断裂模拟的精度。首先介绍杆系离散元法的基本理论,以及宏观塑性铰模型和微观韧性断裂损伤模型具体计算流程;然后给出将两者联合分析的具体实施策略,即以接触截面边缘最不利点处的应力作为整个截面的应力状态,进而调用韧性断裂损伤模型。最后采用Fortran语言编制相应的分析程序,并通过悬臂梁断裂算例和单层网壳振动台倒塌试验,验证该算法对模拟杆件断裂行为的可行性和有效性。杆系离散元法模拟构件断裂时,截面发生开裂,颗粒间发生脱离是一个自然的过程,无需其他任何修正即可实现结构由连续体状态向断裂后非连续体状态过渡,与有限元方法相比,不存在网格畸变重划分、迭代不收敛的问题,更具计算优势,为大跨空间网壳结构倒塌破坏分析提供新的计算手段。

关键词：杆系离散元法断裂单层网壳结构塑性铰模型韧性断裂损伤模型

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MEC环境中面向5G网络切片的计算卸载方法

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小型微型计算机系统 2024年第9期45卷 2285-2293页

作者：张俊杰王鹏飞陈哲毅于正欣苗旺福州大学计算机与大数据学院福州350116 大数据智能教育部工程研究中心福州350002 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福州350116 兰卡斯特大学计算与通信学院英国兰卡斯特LA14YW 普利茅斯大学工程、计算机与数学学院英国普利茅斯PL48AA

5G网络切片与计算卸载技术的出现,有望支持移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)系统在降低服务延迟的同时提高资源利用率,进而更好地满足不同用户的需求.然而,由于MEC系统状态的动态性与用户需求的多变性,如何有效结合网络切片与... 详细信息

5G网络切片与计算卸载技术的出现,有望支持移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)系统在降低服务延迟的同时提高资源利用率,进而更好地满足不同用户的需求.然而,由于MEC系统状态的动态性与用户需求的多变性,如何有效结合网络切片与计算卸载技术仍面临着巨大的挑战.现有解决方案通常依赖于静态网络资源划分或系统先验知识,无法适应动态多变的MEC环境,造成了过度的服务延时与不合理的资源供给.为解决上述重要挑战,本文提出了一种MEC环境中面向5G网络切片的计算卸载(Computation Offloading towards Network Slicing,CONS)方法.首先,基于对历史用户请求的分析,设计了一种门控循环神经网络对未来时隙的用户请求数量进行精确预测,结合用户资源需求对网络切片进行动态调整.接着,基于网络切片资源划分的结果,设计了一种双延迟深度强化学习对计算卸载与资源分配进行决策,通过解决Q值过高估计和高方差问题,进而有效逼近动态MEC环境下的最优策略.基于真实用户通信流量数据集,大量仿真实验验证了所提的CONS方法的可行性和有效性.与其他5种基准方法相比,CONS方法能够有效地提高服务提供商的收益,且在不同场景下均展现出了更加优越的性能.

关键词：移动边缘计算网络切片计算卸载资源分配深度强化学习

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