检索结果-内蒙古大学图书馆

安全与环境学报 2025年第05期 1822-1828页

作者：沈志远王棋正赵丹沈阳建筑大学土木工程学院辽宁工程技术大学安全科学与工程学院

针对当前通风系统阻变故障诊断方法难以应对多条巷道同时故障的问题,提出了一种多标签分类卷积神经网络(Multi-Label Classification Convolutional Neural Network,MLC-CNN)模型,用于实现矿井通风系统在多巷道同时发生阻变故障时的快... 详细信息

针对当前通风系统阻变故障诊断方法难以应对多条巷道同时故障的问题,提出了一种多标签分类卷积神经网络(Multi-Label Classification Convolutional Neural Network,MLC-CNN)模型,用于实现矿井通风系统在多巷道同时发生阻变故障时的快速诊断。该方法将多巷道故障诊断转化为多标签分类问题,结合卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型,深入挖掘不同巷道故障数据间的相关性,从而实现多巷道阻变故障的精准判识。以T形角联网络和东山煤矿通风系统为例进行了试验研究,并对CNN与MLC-CNN模型进行了对比分析。结果表明,MLC-CNN模型在矿井通风系统多巷道阻变故障诊断中表现出色,在两条巷道故障和三条巷道故障工况下,MLC-CNN的诊断准确率分别为89.76%和80.29%,相比于传统CNN模型,分别提升了5.44百分点和12.28百分点。

关键词：安全工程矿井通风故障诊断多标签分类卷积神经网络

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HD-YOLO:复杂场景下安全帽佩戴检测算法

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安全与环境学报 2025年第1期25卷 165-174页

作者：邱云飞腰瑞琳金海波张嘉宁辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105

针对目标密集、有遮挡的复杂施工场景下安全帽佩戴检测存在漏检、误检的问题,提出了一种基于YOLOv8的HD-YOLO安全帽佩戴检测算法。首先,设计了GRC-C2f结构,使用多分支结构捕获多尺度特征,兼顾训练阶段的特征提取能力和推理阶段的计算效... 详细信息

针对目标密集、有遮挡的复杂施工场景下安全帽佩戴检测存在漏检、误检的问题,提出了一种基于YOLOv8的HD-YOLO安全帽佩戴检测算法。首先,设计了GRC-C2f结构,使用多分支结构捕获多尺度特征,兼顾训练阶段的特征提取能力和推理阶段的计算效率。其次,设计了DSASF颈部结构,结合动态上采样和多尺度特征融合,精准识别和定位图像中的小目标,以提高检测性能。然后,引入Focal Modulation模块替换原有的快速空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling-Fast,SPPF)结构模块,捕捉图像中的长距离依赖和上下文信息,聚焦于复杂背景中的目标。最后,采用空间增强注意力模块(Spatially Enhanced Attention Module,SEAM)解决小目标遮挡问题。试验结果表明,HD-YOLO算法在同一数据集上平均精度均值为81.8%,相比原始YOLOv8算法提高了5.0百分点。设计的HD-YOLO算法有效提高了复杂场景中佩戴安全帽的检测精度。

关键词：安全社会工程安全帽检测 YOLOv8算法 GRC-C2f模块 DSASF颈部结构 Focal Modulation模块空间增强注意力模块

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防冲吸能液压支架点阵负泊松比吸能结构设计及优化

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中国机械工程 2025年第3期36卷 515-524页

作者：沈佳兴董建秀范中海于英华辽宁工程技术大学矿产资源开发利用技术及装备研究院阜新123000 辽宁工程技术大学机械工程学院阜新123000

为提高吸能液压支架的吸能特性和支撑特性,设计了一种点阵负泊松比材料的吸能结构。采用仿真分析方法研究了圆形截面、矩形截面的直边内凹星形胞体和内凹六边形胞体的比吸能性能和单位质量支撑力性能,并对比分析确定了矩形截面阶梯边内... 详细信息

为提高吸能液压支架的吸能特性和支撑特性,设计了一种点阵负泊松比材料的吸能结构。采用仿真分析方法研究了圆形截面、矩形截面的直边内凹星形胞体和内凹六边形胞体的比吸能性能和单位质量支撑力性能,并对比分析确定了矩形截面阶梯边内凹星形胞体的综合性能最佳。利用Workbench软件基于参数分析法研究负泊松比材料胞体的高度、胞体宽度、胞体厚度、胞体内缩量对吸能结构的吸能特性和支撑特性的影响规律;建立了吸能和支撑力的神经网络预测模型;建立了吸能结构的多目标参数优化数学模型;基于fmincon函数对吸能结构的优化数学模型求解,并确定三个局部最优解。通过对比验证分析确定了吸能结构的最佳结构参数:胞体高度为40 mm,胞体宽度为9.2 mm,胞体厚度为10 mm,胞体内缩量为5.2 mm。最优参数吸能结构的最大吸能为1083.36 kJ,平均支撑力为2162.56 kN,支撑力波动系数为1.123,支撑力标准差为28.58 kN,支撑大小适中且支撑力稳定。

关键词：吸能液压支架负泊松比材料吸能结构优化设计

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吸能构件阻力特性对液压立柱抗冲击特性影响研究

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振动与冲击 2025年第4期44卷 217-228页

作者：张建卓万传旭肖永惠陈策王涛郭昊辽宁工程技术大学机械工程学院辽宁阜新123000 辽宁大学物理学院沈阳110036

巷道冲击地压是一种高应力煤岩突然释放能量的动力灾害,支护装备往往受到过载冲击而失效致灾。为提高巷道液压支架的吸能抗冲能力,构建顶板来压作用下立柱-吸能构件耦合冲击模型,揭示吸能构件与立柱耦合作用下吸能构件最优阻力模式,以... 详细信息

巷道冲击地压是一种高应力煤岩突然释放能量的动力灾害,支护装备往往受到过载冲击而失效致灾。为提高巷道液压支架的吸能抗冲能力,构建顶板来压作用下立柱-吸能构件耦合冲击模型,揭示吸能构件与立柱耦合作用下吸能构件最优阻力模式,以液压立柱乳化液压力最大波动幅值、立柱缸筒应力峰值、吸能量为评价指标,分析单吸能构件、组合吸能构件阻力特性对立柱抗冲击性能的影响。结果表明,增阻模式是巷道液压支架吸能构件的最优阻力模式:在立柱底端安装增阻吸能构件,其吸能量相比安装恒阻吸能构件增加9.29%,且不增大缸筒应力峰值,同时,可以降低大能量冲击过程中硬撞击产生的冲击力;立柱上、下两端安装增阻吸能构件,相比上、下两端安装恒阻吸能构件,乳化液压力最大波动幅值降低9.79%,缸筒内壁应力峰值降低了13.83 MPa,吸能量增加5.65%。研究成果为巷道防冲液压支架吸能构件的设计提供了理论依据。

关键词：吸能防冲立柱吸能构件阻力特性耦合冲击组合吸能

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瓦斯爆炸抑制研究进展及发展趋势

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安全与环境学报 2025年第1期25卷 95-107页

作者：贾进章田秀媛辽宁工程技术大学安全科学与工程学院辽宁阜新123000 辽宁工程技术大学矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室辽宁葫芦岛125105

为有效控制和减小瓦斯爆炸事故造成的破坏性影响,不断完善抑爆理论体系,对瓦斯爆炸特性、抑爆材料和抑爆机理等方面的研究现状进行了综述和探讨。在瓦斯爆炸特性研究方面,主要总结了初始条件(瓦斯体积分数、煤尘的参与、点火源位置及点... 详细信息

为有效控制和减小瓦斯爆炸事故造成的破坏性影响,不断完善抑爆理论体系,对瓦斯爆炸特性、抑爆材料和抑爆机理等方面的研究现状进行了综述和探讨。在瓦斯爆炸特性研究方面,主要总结了初始条件(瓦斯体积分数、煤尘的参与、点火源位置及点火能、试验管道类型及属性、其他可燃气体组分及含量)对爆炸特性的影响。从惰性气体、细水雾、粉体、多孔介质、卤化烃和协同抑爆六个方面总结了瓦斯抑爆材料和抑爆机理的研究进展。分析发现,抑爆机理主要包括物理惰化、蒸发吸热、抑爆剂分解吸热、吸附自由基、消耗自由基、协同作用等。提出了当前抑爆材料的局限性并给出了改进建议,将光学诊断技术、分子动力学、化学动力学和流体动力学的研究手段结合是揭示抑爆机理的发展趋势,抑制多元混合气体爆炸的研究及揭示抑制多元混合气体爆炸机理的研究有待深入,贴合实际矿井管路结构的试验研究设备对工程应用更具指导性。

关键词：安全工程瓦斯爆炸抑爆机理抑爆材料抑爆设备

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尾矿坝渗流稳定性研究进展

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长江科学院院报 2025年第3期42卷 107-117页

作者：梁冰曾勇易富杜常博辽宁工程技术大学力学与工程学院辽宁阜新123000 辽宁工程技术大学土木工程学院辽宁阜新123000

渗流场是诱发尾矿坝渗流失稳的主要影响因素。加强尾矿坝渗流稳定性研究是保障尾矿坝安全的重要基础,有利于降低尾矿坝溃坝风险。基于国内外的相关研究资料,从尾矿坝的渗流失稳破坏类型与影响因素、渗流稳定性分析方法以及安全监测预警... 详细信息

渗流场是诱发尾矿坝渗流失稳的主要影响因素。加强尾矿坝渗流稳定性研究是保障尾矿坝安全的重要基础,有利于降低尾矿坝溃坝风险。基于国内外的相关研究资料,从尾矿坝的渗流失稳破坏类型与影响因素、渗流稳定性分析方法以及安全监测预警研究三大方向进行综述,指出了尾矿坝渗流稳定性研究中存在渗透破坏判别方法研究不足、缺乏对渗流场影响因素的系统性研究、宏-细观多尺度模型试验测量手段及其概化分区方法的研究不足,以及缺乏综合性稳定分析与评价方法及安全监测预警技术等方面的问题。针对当前尾矿坝渗流稳定性研究存在的不足,提出尾矿坝渗流稳定性研究领域有待深入探讨的问题,为今后重点研究提供思路。

关键词：尾矿坝渗流稳定性渗流场安全监测研究进展

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铁尾矿基聚硅酸铝铁制备及其对废水的处理

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工业水处理 2025年第4期45卷 72-77页

作者：杨婷赟高翠翠王道涵许端平辽宁工程技术大学环境科学与工程学院辽宁阜新123000

以铁尾矿为原料制备聚硅酸铝铁(PSAF),分别研究铝铁硅物质的量比、熟化温度、熟化时间对絮凝剂絮凝效果的影响,从而确定PSAF制备的最佳条件,最后将制备的PSAF用于皮革废水的处理,探究PSAF处理皮革废水的最佳条件。结果表明,当n(Al)∶n(F... 详细信息

以铁尾矿为原料制备聚硅酸铝铁(PSAF),分别研究铝铁硅物质的量比、熟化温度、熟化时间对絮凝剂絮凝效果的影响,从而确定PSAF制备的最佳条件,最后将制备的PSAF用于皮革废水的处理,探究PSAF处理皮革废水的最佳条件。结果表明,当n(Al)∶n(Fe)=5∶1,n(Al+Fe)∶n(Si)=10∶1,熟化温度为40℃,熟化时间为3 h时,制备的PSAF絮凝效果最佳。当PSAF投加量为250 mg/L,废水pH接近8,搅拌时间为8 min时,对皮革废水中COD、SS、浊度和总氮的去除率最大,分别为83.2%、93.17%、94.83%和51.78%。

关键词：铁尾矿聚硅酸铝铁皮革废水

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结合图同构和混合阶残差门控图神经网络的会话推荐

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计算机科学与探索 2025年第2期19卷 502-512页

作者：王永贵于琦辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛125105

基于会话推荐的目的是依据当前会话的先前动作来预测用户的下一个动作。针对现有基于图神经网络的会话推荐模型存在的不足之处,提出一种结合图同构和混合阶残差门控图神经网络的会话推荐模型(GIHR-GNN)。使用图同构网络聚合相邻项目的... 详细信息

基于会话推荐的目的是依据当前会话的先前动作来预测用户的下一个动作。针对现有基于图神经网络的会话推荐模型存在的不足之处,提出一种结合图同构和混合阶残差门控图神经网络的会话推荐模型(GIHR-GNN)。使用图同构网络聚合相邻项目的特征向量,有效融合全局和局部信息,解决图神经网络善于捕获节点之间的局部连接而忽略全局信息的问题,并通过门控融合函数聚合用户的长短期兴趣以更好地捕捉用户兴趣的动态变化。使用混合阶门控图神经网络对位置嵌入向量进行处理以捕获用户长时间后重新交互所反映出的用户意图,并在此基础之上添加残差模块,解决深层网络的退化问题。将未去噪和去噪后的用户长期兴趣表示进行对比学习,缓解了数据稀疏和噪声干扰的问题。在Tmall和RetailRocket两个数据集上进行多次实验,并与先进基线模型进行比较,结果表明该模型在Tmall数据集上P@20指标和MRR@20指标至少提升了3.26%和10.33%,在RetailRocket数据集上P@20指标和MRR@20指标至少提升了0.55%和2.57%,证明了GIHR-GNN模型的有效性。

关键词：会话推荐图同构网络混合阶残差门控图神经网络对比学习

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基于Transformer模型的时序数据预测方法综述

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计算机科学与探索 2025年第1期19卷 45-64页

作者：孟祥福石皓源辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛125105

时序数据预测(TSF)是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息,预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成,在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展,海量的时序数据... 详细信息

时序数据预测(TSF)是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息,预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成,在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展,海量的时序数据难以使用传统的机器学习解决,而Transformer在自然语言处理和计算机视觉等领域的诸多任务表现优秀,学者们利用Transformer模型有效捕获长期依赖关系,使得时序数据预测任务取得了飞速发展。综述了基于Transformer模型的时序数据预测方法,按时间梳理了时序数据预测的发展进程,系统介绍了时序数据预处理过程和方法,介绍了常用的时序预测评价指标和数据集。以算法框架为研究内容系统阐述了基于Transformer的各类模型在TSF任务中的应用方法和工作原理。通过实验对比了各个模型的性能、优点和局限性,并对实验结果展开了分析与讨论。结合Transformer模型在时序数据预测任务中现有工作存在的挑战提出了该方向未来发展趋势。

关键词：深度学习时序数据预测数据预处理 Transformer模型

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基于深度学习的轨迹相似性度量方法研究综述

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计算机科学与探索 2025年第3期19卷 623-644页

作者：孟祥福师光启张霄雁冷强奎方金凤辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛125105

移动通信和传感设备技术的发展与应用,产生了大量轨迹数据,这些数据呈现出高维异构性、多粒度性和不确定性等特征,这使得传统基于点对匹配的轨迹相似性度量方法难以适用。近年来,研究者将深度学习技术用于轨迹相似性度量,旨在挖掘更多... 详细信息

移动通信和传感设备技术的发展与应用,产生了大量轨迹数据,这些数据呈现出高维异构性、多粒度性和不确定性等特征,这使得传统基于点对匹配的轨迹相似性度量方法难以适用。近年来,研究者将深度学习技术用于轨迹相似性度量,旨在挖掘更多轨迹特征,提高计算效率,增强模型鲁棒性。对近年来基于深度学习的轨迹相似性度量方法进行系统性综述。阐述轨迹的相关定义;根据相似性度量方法分类框架,从度量表示形式(即序列表示与图表示)和学习策略(即表示学习、度量学习与对比学习)两个角度综述相关方法。从轨迹数据预处理、嵌入表示学习和相似性度量三个方面,对上述方法的实现原理及其特点进行详细对比分析;阐述了基于深度学习的轨迹相似性度量方法的常用数据集和评估指标,并对学习模型的来源、评估指标、时间复杂度和应用场景进行了归纳总结。分析了当前轨迹相似性度量方法所面临的挑战并对未来研究方向进行了展望。

关键词：轨迹相似性度量深度学习度量表示形式学习策略

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