检索结果-内蒙古大学图书馆

光谱学与光谱分析 2024年第3期44卷 681-687页

作者：肖春艳杨晨周鑫德河南理工大学资源环境学院河南焦作454003 燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004

现在众多传感结构模型只能对单变量待测样本折射率进行传感检测,为实现不同待测样本的高通量检测并降低环境因素的干扰,提出了一种基于波长调制的变周期亚波长介质光栅多层膜复合结构。以双周期为例进行分析,变周期光栅层由两个具有不... 详细信息

现在众多传感结构模型只能对单变量待测样本折射率进行传感检测,为实现不同待测样本的高通量检测并降低环境因素的干扰,提出了一种基于波长调制的变周期亚波长介质光栅多层膜复合结构。以双周期为例进行分析,变周期光栅层由两个具有不同光栅周期的介质光栅A和B组成,通过有限元法对传输特性进行分析,TE偏振入射光以垂直于光栅层表面的方式入射至介质光栅表面,当在介质光栅区域A和B内分别满足相位匹配条件时,变周期亚波长介质光栅会形成GMR,提供两个具有单一窄带的双离散态共振缺陷峰;由于类F-P腔中含有周期性光子晶体,光波传播到光子晶体会产生光子禁带,提供一个较宽频带的连续态。在满足相位匹配条件时,变周期亚波长波导结构中形成的双离散态共振缺陷峰与周期性光子晶体多层介质薄膜构成的类F-P腔中形成的连续态发生耦合,实现双重Fano共振。然后通过探究波导层厚度dw和光子晶体周期数N对传感特性的影响,选择dw=97 nm和N=3,使其达到FOM值最大。最终因变周期介质光栅层是由两种具有不同介质折射率的材料构成,在介质光栅区域A和B的光栅凹槽部分可设置两个传感检测单元,建立基于波长调制的双重Fano共振全电介质传感模型,设置不同的传感检测区域,发现双重Fano光谱曲线在不同传感检测区域内都能随着ns1和ns2变化,间接实现了对待测样本折射率的动态检测,因而可在同一传感结构模型中实现对不同待测样本折射率区间的多变量检测。结果表明,在传感检测单元A内,FR1和FR2的FOM值分别为631.53和463.7 RIU^(-1);在传感检测单元B内,FOM值分别为480.67和834.04 RIU^(-1)。所设计的传感结构模型通过结构参数优化,实现了传感结构的高反射率、高FOM值和较宽的检测范围,对双重Fano共振提供了理论参考,对待测样本折射率的多变量检测具有一定的研究价值。

关键词：传感器双重Fano共振变周期亚波长光栅导模共振周期性光子晶体多层膜

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激光熔覆原位制造复合氧化铝陶瓷涂层应力场研究

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激光与光电子学进展 2023年第9期60卷 475-483页

作者：张玉燕方威李晨温银堂燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004 河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004

针对新型铁颗粒增强型氧化铝陶瓷涂层在激光熔覆原位制造过程中的热应力对涂层质量的严重影响,研究了激光诱导反应条件下钛合金表面原位制备单道复合涂层过程中的热力问题。采用代表体积元方法仿真计算该新型涂层的热力学参数。利用生... 详细信息

针对新型铁颗粒增强型氧化铝陶瓷涂层在激光熔覆原位制造过程中的热应力对涂层质量的严重影响,研究了激光诱导反应条件下钛合金表面原位制备单道复合涂层过程中的热力问题。采用代表体积元方法仿真计算该新型涂层的热力学参数。利用生死单元法与内部生热热源相结合的方法建立了激光诱导铝热反应热源模型,分析了不同工艺参数组合下涂层构件热应力分布规律。结果表明:热应力主要集中在涂层及其与基板的结合面处,涂层上沿熔覆方向的拉应力是导致涂层出现横向裂纹的主要原因。由于激光诱导铝热反应,涂层的裂纹以及残余应力随着激光功率和激光扫描速度的增加而增加。在激光功率600 W、扫描速度2 mm/s时,涂层裂纹最少;在扫描速度5 mm/s、激光功率300 W时,残余应力最小。

关键词：激光技术激光熔覆激光诱导铝热反应复合涂层数值模拟热应力

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基于N-BEATS神经网络的滚动轴承剩余寿命预测

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计量学报 2023年第8期44卷 1240-1247页

作者：时培明苏世敏马慧中许学方韩东颖燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学车辆与能源学院河北秦皇岛066004

针对轴承剩余使用寿命预测时采集到的信号序列复杂且不平稳,导致预测精度和性能较低的问题,采用经验模式分解对信号序列进行自适应分解,利用动态时间规整算法筛选主要退化特征,提取信号序列趋势特征,使用具有残差原理的深层神经网络N-BE... 详细信息

针对轴承剩余使用寿命预测时采集到的信号序列复杂且不平稳,导致预测精度和性能较低的问题,采用经验模式分解对信号序列进行自适应分解,利用动态时间规整算法筛选主要退化特征,提取信号序列趋势特征,使用具有残差原理的深层神经网络N-BEATS进行预测。对于预测历史数据较少的问题,采用递归与直接相结合的预测结构对剩余寿命进行多步预测。将N-BEATS与长短时记忆神经网络、灰色预测模型进行比较,结果表明在不同工况下,所提出的方法预测结果的平均绝对误差相较于LSTM、灰色预测模型分别提升了3.2%以及3.3%,相对均方根误差分别提升了3.5%以及3.1%。

关键词：计量学滚动轴承剩余寿命预测动态时间规整(DTW) N-BEAT神经网络

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自监督学习结合对抗迁移的跨工况轴承故障诊断

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计量学报 2024年第9期45卷 1360-1369页

作者：温江涛刘仲雨孙洁娣时培明燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004

轴承智能故障诊断应用中,由于实际工况复杂多变,极难获得足够的真实故障数据,且目标域和源域信号存在较大差异,导致深度模型的跨工况迁移识别也出现特征提取及分类困难、模型泛化性弱。考虑到目标域存在大量无标签数据,引入无监督思想,... 详细信息

轴承智能故障诊断应用中,由于实际工况复杂多变,极难获得足够的真实故障数据,且目标域和源域信号存在较大差异,导致深度模型的跨工况迁移识别也出现特征提取及分类困难、模型泛化性弱。考虑到目标域存在大量无标签数据,引入无监督思想,提出基于自监督学习结合对抗迁移的改进方法。首先根据信号本身特点创建辅助任务,对大量无标签数据学习,建立源域与目标域故障类别之间的内在联系;再通过对抗域适应和联合最大平均差异将源域知识迁移到目标域中,结合辅助任务优化两域差异,最终实现目标域准确的故障分类。用2个公开的轴承数据集上验证了所提方法的性能,实验结果表明,所提方法的故障诊断识别准确率在多数情况下均高于98%。

关键词：轴承故障诊断自监督学习跨工况对抗迁移

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基于GA-BLS方法的手势识别研究

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计量学报 2024年第1期45卷 121-127页

作者：杜义浩曹添福范强王孝冉燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室、河北省智能康复及神经调控重点实验室河北秦皇岛066004

为进一步提升人机交互领域中手势识别的精度和速度,探究肌肉疲劳对手势识别的影响规律,提出了改进的GA-BLS方法,利用遗传算法(genetic algorithms,GA)优化宽度学习(broad learning system,BLS)模型参数,并使用弹性网络回归改进传统的BL... 详细信息

为进一步提升人机交互领域中手势识别的精度和速度,探究肌肉疲劳对手势识别的影响规律,提出了改进的GA-BLS方法,利用遗传算法(genetic algorithms,GA)优化宽度学习(broad learning system,BLS)模型参数,并使用弹性网络回归改进传统的BLS模型。利用所提模型对8种手势下的A型超声信号和肌电信号进行手势识别分析,并与SVM、KNN、RF、LDA等方法进行对比,以验证所研究方法的有效性;将长时间段下的A型超声信号和肌电信号切分成4个数据段,发现随着肌肉疲劳程度的增加,手势识别的准确率均呈现出明显下降的趋势,而且A型超声信号相较于肌电信号具有更好的抗疲劳特性。

关键词：手势识别生理信号遗传算法宽度学习肌肉疲劳弹性网络回归

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基于超分辨率改进Faster R-CNN的点阵结构内部缺陷判识方法

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机械工程学报 2022年第21期58卷 266-273页

作者：温银堂付凯张玉燕张芝威燕山大学电气工程学院秦皇岛066004 燕山大学测试计量技术及仪器河北省重点实验室秦皇岛066004

利用增材制造技术制备金属三维点阵结构件过程中,结构内部经常会出黏连、断裂等多种细小缺陷,导致样件结构功能下降。根据缺陷结构与正常结构之间的特征区别,提出了一种针对金属点阵结构内部出现的细小缺陷自动判识的方法。利用X-射线... 详细信息

利用增材制造技术制备金属三维点阵结构件过程中,结构内部经常会出黏连、断裂等多种细小缺陷,导致样件结构功能下降。根据缺陷结构与正常结构之间的特征区别,提出了一种针对金属点阵结构内部出现的细小缺陷自动判识的方法。利用X-射线微聚焦CT扫描金属点阵结构获得原始输入图片,在Faster R-CNN(Faster region-based convolutional neural networks)框架的基础上,改进原有特征提取网络,开发图像超分辨率重建模块。通过对工业CT图片的局部细节特征增强,实现了快速有效地识别细小缺陷的类型,以及缺陷位置信息的标注。试验证明,改进Faster R-CNN模型对金属点阵结构样件内部的两种典型细小缺陷识别的平均正确率高达93.5%。研究结果表明,通过超分辨率网络对图像进行放大,可以提高细小缺陷的特征提取,通过加深网络加强特征学习,从而实现了点阵结构内部细小缺陷的自动判识。

关键词：金属点阵结构缺陷识别 CT切片图像改进Faster R-CNN 超分辨率重建

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基于群论的晶格扰动介质纳米孔阵列多重Fano共振机理及演变

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物理学报 2022年第10期71卷 301-309页

作者：陈颖李美洁赵蒙王建坤燕山大学电气工程学院测试计量技术与仪器河北省重点实验室秦皇岛066004

基于全介质超构材料独特的电磁属性,提出了一种晶格扰动介质纳米孔阵列超构表面来激发近红外区域的多重Fano共振.结合群论深入探究了该超构表面在其原胞为方形晶格构型与方形晶格对称性被破坏两情况下多重Fano共振的形成机理及演变规律... 详细信息

基于全介质超构材料独特的电磁属性,提出了一种晶格扰动介质纳米孔阵列超构表面来激发近红外区域的多重Fano共振.结合群论深入探究了该超构表面在其原胞为方形晶格构型与方形晶格对称性被破坏两情况下多重Fano共振的形成机理及演变规律.研究表明,在方形晶格超构表面中,外部辐射连续体分别与由正入射平面波直接激发的双重简并模式共振干涉形成双重Fano共振,且该共振与原胞中是否含孔及孔的形状无关,在晶格扰动超构表面中,原本不耦合的非简并模式由正入射平面波激发出来并与外部辐射连续体干涉形成Q值更高的三重Fano共振.进一步探讨了正入射平面波的xy极化方向对上述五重Fano共振的影响,结果表明,双重简并模式Fano共振偏振无关,三重非简并模式Fano共振偏振依赖.本文将为利用方形晶格构型的超构表面实现多重Fano共振的激发及演变提供有效的理论参考.

关键词：全介质超构材料群论多重Fano共振晶格扰动

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基于三维肌肉协同分析的FES康复效果量化分析

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计量学报 2024年第10期45卷 1576-1584页

作者：杜义浩王孝冉于金须曹添福范强燕山大学电气工程学院、河北省测试计量技术及仪器重点实验室、河北省智能康复及神经调控重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学机械工程学院河北秦皇岛066004

肌肉协同理论能够用于分析神经肌肉系统的内在功能模式,基于此提出了一种基于肌肉协同分析的功能性电刺激(FES)康复效果量化研究方法。首先,在二维肌肉协同分析的基础上,通过连续小波分解建立了肌电张量,利用CP_ALS算法进行了肌电张量... 详细信息

肌肉协同理论能够用于分析神经肌肉系统的内在功能模式,基于此提出了一种基于肌肉协同分析的功能性电刺激(FES)康复效果量化研究方法。首先,在二维肌肉协同分析的基础上,通过连续小波分解建立了肌电张量,利用CP_ALS算法进行了肌电张量的非负矩阵分解,实现了覆盖空域、频域和时域的三维肌肉协同分析。然后,设计了患者腕伸动作康复实验,以健康被试为对照组,分别对比分析了不同偏瘫程度的患者在进行持续10天的FES理疗前后的腕伸肌肉协同变化。实验结果显示经过FES理疗后,患者的肌肉协同数量有所增加(从2增加到3),空域肌肉协同均达到正相关水平(均值为0.5402),频域肌肉协同增幅最大(增幅均值为0.8271),时域肌肉协同效果最好(均值为0.7979),说明FES在卒中康复中能够有效提升患者的肌肉协同效果。

关键词：功能性电刺激肌肉协同小波分解肌电张量 CP_ALS 非负矩阵分解康复效果

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多域信息融合结合改进残差密集网络的轴承故障诊断

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振动与冲击 2022年第4期41卷 200-208,252页

作者：袁彩艳孙洁娣温江涛时培明闫盛楠燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004

针对滚动轴承原始时域信号信息单一、深度卷积神经网络提取的特征对信息的传递存在差异等问题,该研究提出了一种多域信息融合与改进残差密集网络的轴承故障诊断方法。为了获取故障的多方面信息,先对原始数据进行多域变换,再将融合信息... 详细信息

针对滚动轴承原始时域信号信息单一、深度卷积神经网络提取的特征对信息的传递存在差异等问题,该研究提出了一种多域信息融合与改进残差密集网络的轴承故障诊断方法。为了获取故障的多方面信息,先对原始数据进行多域变换,再将融合信息输入经卷积注意力改进的残差密集网络进行深度学习。经注意力机制改进的网络能够实现对提取特征的重要性区分,提高网络的训练速度、改善识别准确率。试验结果及对比分析表明该算法可以提取较为全面的特征,较传统方法具有更好的识别效果。

关键词：轴承故障诊断残差网络多变换域处理注意力机制

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基于改进Transformer的滚动轴承剩余寿命预测方法

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燕山大学学报 2024年第4期48卷 312-321页

作者：温江涛张哲燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004

针对现有的滚动轴承剩余使用寿命预测方法存在预测准确度不足、训练效率不高等问题,提出一种时频分析结合改进Transformer的轴承剩余使用寿命预测方法。首先用短时傅里叶变换提取轴承的时频特征,为了改善Transformer的特征提取能力,研... 详细信息

针对现有的滚动轴承剩余使用寿命预测方法存在预测准确度不足、训练效率不高等问题,提出一种时频分析结合改进Transformer的轴承剩余使用寿命预测方法。首先用短时傅里叶变换提取轴承的时频特征,为了改善Transformer的特征提取能力,研究了基于膨胀因果卷积的可变长度数据分析结构,并设计了自适应位置编码模块替代Transformer的传统编码方式,改进的模型增强了对时频数据的分析能力,实现了高效、准确的端到端的滚动轴承剩余寿命预测。在PHM2012轴承数据集上的实验结果表明提出的方法的效率比LSTM高20%,同时预测精度相比于多种现有传统方法均具有16%以上的提升。

关键词：剩余寿命预测 Transformer 膨胀因果卷积自适应位置编码

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