检索结果-内蒙古大学图书馆

长江科学院院报 2025年

作者：杜蓬卢善龙李擎杜聪张博胡凯鑫北京信息科技大学自动化学院可持续发展大数据国际研究中心中国科学院空天信息创新研究院现代测控技术教育部重点实验室

针对当前已有河湖数字孪生体大多存在的三维虚拟场景精度不够高、河湖水体动态化效果欠佳及动力过程不够精确等问题，使用虚幻引擎5(UE5)作为研究平台，对河湖环境下三维虚拟场景构建与水动力过程模拟方法进行了研究。首先将地形高度图... 详细信息

针对当前已有河湖数字孪生体大多存在的三维虚拟场景精度不够高、河湖水体动态化效果欠佳及动力过程不够精确等问题，使用虚幻引擎5(UE5)作为研究平台，对河湖环境下三维虚拟场景构建与水动力过程模拟方法进行了研究。首先将地形高度图、三维环境模型等作为输入数据构建高精度河湖三维虚拟场景，再对引擎中水体模拟插件进行改进，添加摩擦源项，实现河湖水体动力过程模拟，水文参量和数据读取与计算。然后设计了验证与对比实验场景，最终形成一个具备河湖三维场景与水动力过程模拟功能的数字孪生体框架。本文方法实现了河湖三维场景构建、可视化水动力过程模拟与水文参量动态获取，提高了其作为数字孪生体的模拟能力，为河湖流域数字孪生体技术在场景构建、动态模拟及交互设计的开发提供技术参考。

关键词：河湖三维场景水动力模拟浅水方程虚幻引擎数字孪生

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面向智慧交通的神经网络辅助OFDM-IM信道估计方法

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移动通信 2024年第10期48卷 78-85页

作者：张思宇董青尚张月霞赵阳北京信息科技大学信息与通信工程学院北京102206 北京信息科技大学信息与通信系统信息产业部重点实验室北京102206 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京102206

作为新一代通信技术,正交频分复用索引调制(OFDM-IM)具有良好的抗子载波间干扰能力与较高的频谱能量效率,在6G协作智慧交通系统(C-ITS)中应用前景广阔。但OFDM-IM由于其载波排布结构,对高速衰落信道的估计性能较差,影响ITS通信可靠性。... 详细信息

作为新一代通信技术,正交频分复用索引调制(OFDM-IM)具有良好的抗子载波间干扰能力与较高的频谱能量效率,在6G协作智慧交通系统(C-ITS)中应用前景广阔。但OFDM-IM由于其载波排布结构,对高速衰落信道的估计性能较差,影响ITS通信可靠性。针对此问题,提出了一种基于索引导频(IP)和神经网络的OFDM-IM信道估计方法。所提方法通过基于IP的时域可靠测试频域插值算法实现信道的精确初始化,并通过深度神经网络(DNN)弥补初始估计中的非线性缺陷与插值误差。仿真结果显示,在IEEE 802.11p帧结构下,所提算法信道估计精度较现有非深度学习辅助方法在不同交通场景与通信参数下均有较为明显的提高。

关键词：智慧交通系统正交频分复用信道估计索引调制深度学习

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基于双目视觉的废旧零件三维重建方法研究

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仪表技术与传感器 2024年第11期 93-98,115页

作者：张涛李晓宇魏敏张昭高艳艳高动态导航技术北京市重点实验室北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京信息科技大学佛山科学技术学院机电工程与自动化学院河北京津冀再制造产业技术研究院

针对再制造过程中废旧零件三维重建难度大和尺寸检测精度差、依赖人工等问题,提出了一种基于被动式双目视觉的废旧零件三维重建方法。首先,通过双目相机采集废旧零件的照片,采用张正友标定算法获取相机内外参数,并对左右图像进行极线校... 详细信息

针对再制造过程中废旧零件三维重建难度大和尺寸检测精度差、依赖人工等问题,提出了一种基于被动式双目视觉的废旧零件三维重建方法。首先,通过双目相机采集废旧零件的照片,采用张正友标定算法获取相机内外参数,并对左右图像进行极线校正;其次,利用改进的AD-Census算法获取视差图,包括基于正态分布的Census变换改进和基于最短臂长的自适应权重设置,以提高匹配精度;最后,通过三角测量原理将得到的视差图转化为三维点云图,实现对零件的三维重建,并进一步进行尺寸测量。实验结果表明,所提出的方法在废旧零件三维重建中取得了良好的效果,且在尺寸测量方面的绝对测量误差控制在0.1 mm以内,能够满足废旧零件尺寸测量的检测精度要求,适用于实际生产中废旧零件表面信息分析。

关键词：双目视觉双目标定立体匹配三维重建尺寸测量

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基于改进CNN-SVM的井下钻头磨损状态评估研究

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石油机械 2024年第6期52卷 12-19页

作者：李玉梅邓杨林李基伟李乾杨磊于丽维北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室北京市朝阳区100101 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室中石化海洋石油工程有限公司新疆油田公司工程技术研究院

现有钻头磨损评估方法中,存在人工特征提取过程可能无法完全提取正确分类所需的信号动态特征,及需要对各个统计量进行大量计算等问题。为此,提出了一种新的基于改进卷积神经网络支持向量机(CNN-SVM)的钻头磨损程度评估算法。该算法将采... 详细信息

现有钻头磨损评估方法中,存在人工特征提取过程可能无法完全提取正确分类所需的信号动态特征,及需要对各个统计量进行大量计算等问题。为此,提出了一种新的基于改进卷积神经网络支持向量机(CNN-SVM)的钻头磨损程度评估算法。该算法将采集的近钻头原始振动数据导入CNN-Softmax模型,通过训练好的CNN模型从近钻头数据中提取主要的特征参数,将提取的稀疏特征向量输入SVM并进行故障分类,利用遗传算法实现SVM参数的优化选择,最后应用t分布随机邻域法近邻嵌入,使其故障特征学习过程可视化,以评估其特征提取能力。采用该算法对钻头磨损的现场试验数据进行了分析。分析结果表明:基于改进CNN-SVM的井下钻头磨损状态评估算法准确率高达98.33%。所得结论可为实现钻头磨损状态的进一步监测提供理论支撑。

关键词：钻头磨损状态评估卷积神经网络支持向量机特征提取可视化平均池化采样

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基于DC-RRF的手眼标定优化算法

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组合机床与自动化加工技术 2023年第2期 37-40,44页

作者：谢探阳李玉梅张涛高天亮石玉超北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室北京100101 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100101 河北明尚德玻璃科技股份有限公司河间062450

针对传统手眼标定中坐标转换过程繁杂、标定精确度受人为因素影响较大等问题,提出了一种基于相机畸变校正(DC)与回归随机森林(RRF)的改进手眼标定算法。首先,对实验所用的相机进行畸变校正;其次,使用Eye to Hand形式搭建实验台,采集图... 详细信息

针对传统手眼标定中坐标转换过程繁杂、标定精确度受人为因素影响较大等问题,提出了一种基于相机畸变校正(DC)与回归随机森林(RRF)的改进手眼标定算法。首先,对实验所用的相机进行畸变校正;其次,使用Eye to Hand形式搭建实验台,采集图像坐标及其对应的机械臂坐标,建立坐标数据集;最后,使用DC-RRF算法、线性回归算法以及传统手眼标定算法在坐标数据集上进行训练,将不同算法下的平均绝对误差、均方误差等评价指标进行对比。实验结果表明,DC-RRF算法在X/Y/Z三轴上的精准度均为最佳,平均误差可控制在1.77 mm,该算法的精准性在很大程度上保证了机器视觉与机械臂的有效结合并在分拣系统中得到精准应用。

关键词：机器学习手眼标定机械臂坐标转换畸变校正

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基于狮群优化算法的机床主轴热特性分析

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机械强度 2024年第3期46卷 708-716页

作者：张壮壮王红军王增新北京信息科技大学机电工程学院北京100096 北京高端装备智能感知与控制国际科技合作基地北京100192 教育部现代测控技术重点实验室北京100192 北京超同步股份有限公司北京101500

热误差对于主轴的回转精度至关重要,而对流换热系数的精确计算是有限元稳态热分析获得精确结果的前提。通过利用狮群优化(Lion Swarm Optimization,LSO)算法对主轴的对流换热系数进行优化,LSO相对于遗传算法等其他优化算法有更快的收敛... 详细信息

热误差对于主轴的回转精度至关重要,而对流换热系数的精确计算是有限元稳态热分析获得精确结果的前提。通过利用狮群优化(Lion Swarm Optimization,LSO)算法对主轴的对流换热系数进行优化,LSO相对于遗传算法等其他优化算法有更快的收敛速度、更高的精度、更能较好地获得全局最优解。首先,通过使用Lion的热分析模块测量主轴系统的关键点温度和主轴的热伸长。其次,通过经验公式计算主轴不准确但接近真实的对流换热系数值,不准确的对流换热系数会导致不准确的有限元仿真温度结果,因此使用LSO对对流换热系数寻优,将对流换热系数被视为感兴趣的目标值,实验温度值与模拟温度值之间的均方根误差被视为适应度函数。在150代之后,搜索了误差最小的最佳对流换热系数。最后,通过对搜索到的最优对流换热系数进行主轴系统的有限元稳态热分析,并与实验结果进行比较,证明了所提方法的有效性。

关键词：机床主轴热特性对流换热系数狮群优化算法 Ansys

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复杂工况下综合传动装置状态监测数据异常检测方法

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机电工程 2023年第9期40卷 1387-1394页

作者：宁子俊陈涛徐峰王立勇贾然北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192 中国人民解放军32184部队北京100075

针对综合传动装置运行过程中,工况变化及装置故障状态引起的数据异常、难以有效区分这一问题,提出了一种适用于复杂工况下综合传动装置状态监测数据异常检测的方法。首先,采用基于密度的聚类方法(DBSCAN)对状态监测数据进行了关联变量聚... 详细信息

针对综合传动装置运行过程中,工况变化及装置故障状态引起的数据异常、难以有效区分这一问题,提出了一种适用于复杂工况下综合传动装置状态监测数据异常检测的方法。首先,采用基于密度的聚类方法(DBSCAN)对状态监测数据进行了关联变量聚类,以排除非关联数据对数据重构准确度的干扰;然后,利用深度降噪自编码网络构建了状态监测数据重构模型,获取了对异常数据敏感的偏差特征;最后,利用支持向量数据描述(SVDD)算法构建了正常状态监测数据偏差特征的超球体,完成了复杂工况下对综合传动装置状态监测数据异常的检测;为了验证该方法对综合传动装置状态监测数据异常检测的有效性,以某型综合传动装置为研究对象,在多组综合传动装置漏油实验数据上进行异常检测验证分析。实验结果表明:该方法实现了在综合传动装置不同程度漏油故障条件下对状态监测数据异常进行检测的目的,且其准确度整体高于92%。研究结果表明:该方法可以有效检测出综合传动装置早期异常运行状态,为综合传动装置健康管理与劣化评估奠定基础。

关键词：综合传动装置机械传动异常检测数据重构数据关联基于密度的聚类方法深度降噪自编码

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法布里-珀罗腔型弱磁增敏气室结构

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红外与激光工程 2021年第11期50卷 192-198页

作者：努尔兰·吐尔达洪祝连庆陈广伟李慧宇祝静北京信息科技大学光纤传感与系统北京实验室北京100016 北京信息科技大学光电测量技术与仪器教育部重点实验室北京100192 北京信息科技大学北京市光电测量技术重点实验室北京100192

提高小型化无自旋交换原子磁力仪的灵敏度是目前弱磁探测研究的难点问题,为解决这个难题提出一种基于法布里-珀罗腔的增敏气室结构。通过法布里-珀罗腔谐振原理和激光传输矩阵,在理论分析与数值计算方面对出射激光的光旋角倍增效果进行... 详细信息

提高小型化无自旋交换原子磁力仪的灵敏度是目前弱磁探测研究的难点问题,为解决这个难题提出一种基于法布里-珀罗腔的增敏气室结构。通过法布里-珀罗腔谐振原理和激光传输矩阵,在理论分析与数值计算方面对出射激光的光旋角倍增效果进行了研究。理论和仿真结果表明,随着激光在腔内往返传输次数的增加,倍增因子在初始阶段近线性增长然后缓慢趋于一个最大值,该最大值在理想状态下为16且由腔的结构参数决定。另外,碱金属原子自旋碰撞导致的吸收和腔体失谐会以不同的方式降低倍增因子,仿真结果表明:当失谐量为π/32时,倍增因子减少幅度接近50%。提出的这种腔增强型气室结构易于集成,为提高原子磁力仪的灵敏度和深入理解碱金属气室内的自旋碰撞提供了新的思路。

关键词：法布里-珀罗腔弱磁探测增敏倍增因子

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软体仿生机械手柔性触觉感知技术研究进展

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电子测量与仪器学报 2022年第8期36卷 13-27页

作者：谷可欣李红李坤阳宋言明孙广开祝连庆北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室北京100192 北京信息科技大学光纤传感与系统北京实验室北京100016 光电信息与仪器北京市工程研究中心北京100016

柔性触觉感知信息获取是软体仿生机械手自主操纵的关键反馈环节,它提供了关于仿生机械手和物体接触点的相互作用力和表面特性的信息。从敏感材料、结构设计、制备方法到信号获取分析等方面,应用于软体机械手的柔性触觉感知方法近年来取... 详细信息

柔性触觉感知信息获取是软体仿生机械手自主操纵的关键反馈环节,它提供了关于仿生机械手和物体接触点的相互作用力和表面特性的信息。从敏感材料、结构设计、制备方法到信号获取分析等方面,应用于软体机械手的柔性触觉感知方法近年来取得了一定进展,但是存在若干问题限制了技术的应用发展。为此,梳理了软体仿生机械手柔性触觉感知的概念与内涵,分析了相关的重要参数和设计原则,汇总分类讨论了不同结构的柔性触觉传感器的设计思想及其性能和应用,最后对软体仿生机械手柔性触觉传感器的发展前景提出了展望与思考。

关键词：软体仿生机械手触觉感知柔性触觉传感器敏感材料光纤

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基于改进机器学习算法的步态识别与预测研究

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生物医学工程学杂志 2022年第1期39卷 103-111页

作者：高经纬马超苏鸿王少红徐小力姚杰北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192 北京航空航天大学生物医学工程学院北京100191

针对人体下肢不同步态过程的个体差异和行走过程中步幅随机变化等问题,本文提出一种利用运动姿态信号进行步态识别与预测的方法。研究采用基于免疫粒子群算法(IPSO)优化门控循环单元(GRU)网络算法,建立以人体姿态变化数据为输入,以下一... 详细信息

针对人体下肢不同步态过程的个体差异和行走过程中步幅随机变化等问题,本文提出一种利用运动姿态信号进行步态识别与预测的方法。研究采用基于免疫粒子群算法(IPSO)优化门控循环单元(GRU)网络算法,建立以人体姿态变化数据为输入,以下一阶段姿态变化数据及准确率为输出的网络模型,以期实现对人体姿态变化的预测。本文首先明确概述IPSO优化GRU算法的过程,采集多名受试者分别执行平地行走、蹲起、坐姿腿屈伸等动作的人体姿态变化数据,通过对比分析IPSO优化的循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、GRU网络识别与预测情况,以验证所建模型的有效性。试验结果显示,优化后的算法可较好预测人体姿态变化,其中平地行走和蹲起动作的均方根误差(RMSE)可精确到10^(-3),坐姿腿屈伸的RMSE可精确到10^(-2);各种动作的R^(2)值均可达0.966以上。以上研究结果表明,优化后的算法可应用于实现康复治疗中人体步态运动评价和步态趋势预测、假肢和下肢康复设备设计等研究,对今后提高患者肢体功能、活动水平和生活独立能力的研究提供参考。

关键词：神经网络免疫粒子群算法门控循环单元网络步态预测

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