检索结果-南通市图书馆

基于APDL的船用电梯井架参数化建模与仿真

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机电工程技术 2024年第2期53卷 183-186页

作者：蒋仲仁俞凯耀浙江国际海运职业技术学院浙江舟山316021

基于APDL软件,对船用电梯井架进行参数化建模和有限元分析,实现了电梯井架的快速设计、优化和分析。具体方法是采用多面体拼接法对电梯井架进行几何建模,然后定义参数化变量,通过改变参数化变量的值来实现电梯井架的参数化设计。最后利... 详细信息

基于APDL软件,对船用电梯井架进行参数化建模和有限元分析,实现了电梯井架的快速设计、优化和分析。具体方法是采用多面体拼接法对电梯井架进行几何建模,然后定义参数化变量,通过改变参数化变量的值来实现电梯井架的参数化设计。最后利用有限元分析方法对电梯井架进行仿真分析。结果表明,该方法能够提高设计效率,减少制造成本,同时也能保证产品质量。因此,在电梯井架的设计和制造中具有一定的应用价值。通过调整参数、进行工程设计的优化,可以在设计阶段找到成本效益最佳的设计方案,从而避免了在后期制造和维护过程中出现意外的高成本,帮助预测维护成本和整个产品的生命周期成本。

关键词： APDL 船用电梯井架参数化建模有限元分析

马尔可夫决策过程和先验控制向量在弱约束自然语言生成中的应用

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计算机学报 2022年第2期45卷 289-301页

作者：刘奇马娆俞凯上海交通大学人工智能研究院人工智能教育部重点实验室上海200240 上海交通大学计算机科学与工程系跨媒体语言智能实验室上海200240 新华社媒体融合生产技术与系统国家重点实验室第一联合创新中心北京100803

自然语言生成是目前非常重要且具有挑战性的一类人工智能任务.长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)语言模型是目前最为主流的自然语言生成模型.但是,LSTM语言模型的训练准则是词语级别的交叉熵,这会导致暴露偏差问题.此外,一般自... 详细信息

自然语言生成是目前非常重要且具有挑战性的一类人工智能任务.长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)语言模型是目前最为主流的自然语言生成模型.但是,LSTM语言模型的训练准则是词语级别的交叉熵,这会导致暴露偏差问题.此外,一般自然语言生成任务的评测指标是序列级别的BLEU分数或者词错误率,这与训练使用的交叉熵准则也不匹配.在本文中,我们使用马尔可夫决策过程重定义了自然语言生成问题,并通过从训练数据中提取的先验控制向量来指导生成过程.先验控制向量可以视作是对序列空间的一种先验划分的抽象,通过在自然语言生成中引入先验控制向量,我们可以更好的约束自然语言生成的空间.再通过马尔可夫决策过程的定义,我们可以使用策略梯度算法来直接使用测试使用的BLEU分数来代替交叉熵训练LSTM网络.在多个数据集上的实验显示本文提出的方法相比于普通使用LSTM语言模型的基线系统在BLEU分数上有大约绝对2%~3%的提升.

关键词：自然语言生成马尔可夫决策过程先验控制向量策略梯度算法深度强化学习

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陈璚信札二通考释

中国书法 2022年第12期 192-196页

作者：俞凯悦浙江大学艺术与考古学院

本文就陈璚致吴宽、履斋二札略作考释,从而确定信札书写时间及陈璚初到京师为官及升至南京都察院左副都御史后官场处事的变化和若干生活细节及其与吴宽的关系。此外,本文还将对吴宽《致履庵札》(后改为《唐寅乞情帖》)的收信人提出异议... 详细信息

本文就陈璚致吴宽、履斋二札略作考释,从而确定信札书写时间及陈璚初到京师为官及升至南京都察院左副都御史后官场处事的变化和若干生活细节及其与吴宽的关系。此外,本文还将对吴宽《致履庵札》(后改为《唐寅乞情帖》)的收信人提出异议,当今学者普遍认为此札收信人为欧信,而经笔者考证此札收信人为林符(陈璚亲家)更为可信。

关键词：陈璚信札吴宽履斋

小数据下的音素级别说话人嵌入的语音合成自适应方法

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计算机学报 2022年第5期45卷 1003-1017页

作者：徐志航陈博张辉俞凯上海交通大学人工智能研究院人工智能教育部重点实验室上海200240 上海交通大学计算机科学与工程系跨媒体语言智能实验室上海200240 苏州思必驰信息科技有限公司江苏苏州215000

在语音合成中,使用少量的用户录制数据进行说话人自适应一直面临着一个问题:如何在不过分降低合成声音的自然度的情况下,提高合成声音的相似度.现有的句子级别、帧级别说话人嵌入等自适应方法在合成训练集外说话人声音时会出现低相似度... 详细信息

在语音合成中,使用少量的用户录制数据进行说话人自适应一直面临着一个问题:如何在不过分降低合成声音的自然度的情况下,提高合成声音的相似度.现有的句子级别、帧级别说话人嵌入等自适应方法在合成训练集外说话人声音时会出现低相似度的问题.使用少量的用户录制数据微调预训练的语音合成模型的自适应方法尽管能提升合成音频的相似度,但是也常伴随着自然度的下降.为了解决这个问题,本文提出了一种基于音素级别的说话人嵌入的语音合成自适应方法.在训练阶段,从真实的特征片段中提取音素级别的说话人嵌入,控制语音合成模型的训练.在自适应阶段,通过对说话人嵌入预测网络进行快速自适应,在推理阶段代替真实音频得到音素级别说话人嵌入帮助模型合成音频.实验使用了少量真实的用户录制数据,对现在主流的不同粒度的说话人嵌入方法进行了性能比较.实验表明,相比较各种不同的说话人嵌入方法,本文提出的方法在不更新语音合成模型的情况下保持自然度不明显下降,并取得了最好相似度;在更新语音合成模型的情况下,该方法同时达到了最好的自然度和相似度.分析发现音素级别的说话人嵌入方法在几乎不增加自适应训练时间的情况下,提供了更好的模型自适应初始点,有效地提高了自适应模型合成声音的质量.

关键词：语音合成说话人嵌入时长模型小数据说话人自适应

光伏组件疏水性表面接触力学模型及液滴除尘量研究

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光伏组件疏水性表面接触力学模型及液滴除尘量研究

作者：俞凯兰州理工大学

学位级别：硕士

表面积尘是降低光伏组件发电效率的主要因素之一,尤其是在干旱地区积尘对于光伏组件发电效率的影响更为显著。现有的除尘方式耗水量大且水资源利用率低,不适合旱区光伏电站的除尘清洁。研究发现在光伏组件表面涂覆一层疏水性涂层(形成... 详细信息

表面积尘是降低光伏组件发电效率的主要因素之一,尤其是在干旱地区积尘对于光伏组件发电效率的影响更为显著。现有的除尘方式耗水量大且水资源利用率低,不适合旱区光伏电站的除尘清洁。研究发现在光伏组件表面涂覆一层疏水性涂层(形成疏水性光伏组件),表面不易粘附灰尘颗粒且用微量水即可除去表面积尘。为给旱区的光伏电站实际应用疏水性光伏组件时提供涂层选择和除尘用水量调控的理论依据,本文开展了以下研究:(1)基于颗粒接触力学理论,建立光伏组件表面与灰尘颗粒的粘附接触力学模型。计算得到光伏组件的自清洁性能与灰尘粒径、表面性能间的关系。研究发现表面弹性模量和摩擦系数是影响光伏组件自清洁性能的主要因素。涂覆不同表面参数的疏水性涂层,光伏组件可自清洁不同粒径范围的灰尘颗粒。需清洁的灰尘粒径越小,疏水涂层表面参数的可选范围也越小。如清洁100～250μm粒径内的灰尘颗粒,表面可选弹性模量范围为0～100 MPa,普遍适用的摩擦系数范围为0.1～0.15。当清洁大粒径范围500～1000μm内的灰尘颗粒时,疏水性涂层表面弹性模量的选择范围为100～73000 MPa,摩擦系数选择范围为0.1～0.15。(2)根据兰州地区的灰尘粒径选择表面参数适合的疏水性涂料,制备不同疏水性光伏玻璃进行为期一个月的自然积尘实验,研究在自然环境中不同疏水性光伏玻璃表面的积尘特性和可见光透射率的变化规律。实验表明,疏水和超疏水光伏玻璃均有一定的自清洁能力,与普通光伏玻璃相比两者表面积尘量分别降低了0.021 g和0.074 g。雨天后光伏玻璃表面有雨滴残留而出现粘结形态积尘,导致透射率降低。超疏水光伏玻璃表面的接触角高,雨滴不易留滞在表面,形成的粘结积尘较少、可见光透射率最高。故超疏水光伏组件更适合西北的光伏电站。(3)依据超疏水光伏组件表面液滴的运动规律和表面液滴与灰尘颗粒的受力分析,建立了液滴除尘量预测模型,搭建了液滴除尘实验平台。实验发现在有积尘的超疏水光伏组件表面液滴能保持球体沿表面运动,但随着液滴裹挟灰尘量的增加、液滴参数改变,运动后期的液滴开始呈现椭球体运动。随着积尘密度的增加,单颗液滴除尘量也增加。模型模拟和实验的除尘量结果相对误差保持在22%以内,模型具有一定合理性。单颗小体积液滴的除尘量要小于大体积液滴的除尘量。此外,实验表明由于表面润湿性液滴在普通光伏玻璃表面会成小水滩向下滑动,并因阻力停滞在表面,无法将积尘带离表面,因此光伏组件液滴除尘的关键是要构建超疏水表面。(4)在清洁光伏组件时,小体积液滴除尘耗水量小于大体积液滴除尘耗水量。在积尘密度30 g/m的积尘工况下,清洗主要由270 W超疏水光伏组件(1650 mm×992 mm×40 mm)构成的光伏电站时,50μL液滴除尘清洁的耗水量为0.331m/MW,比人工清洗和高压水射流清洗方式可分别节约水量约2.669 m/MW和9.669 m/MW。西北地区应用50μL液滴清洁一次的所有光伏电站,所需水量约为2.368×10 m。而10μL液滴除尘清洁的耗水量为0.04 m/MW,可在50μL液滴除尘清洁的基础上再为西北地区节约水量约2.085×10 m。西北地区更适合应用小体积液滴进行除尘。

关键词：光伏组件超疏水表面接触力学模型除尘量模型光伏清洁方式

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非对称喷管起动过程数值模拟研究

推进技术 2022年第11期43卷 135-143页

作者：苏鹏陈冲陈以勒俞凯凯南京航空航天大学能源与动力学院江苏南京210016

为研究起动过程中激波运动对非对称喷管性能的影响,采用非定常数值模拟方法对基于最大推力理论设计的超燃冲压发动机喷管地面起动过程开展了研究。结果表明,喷管起动过程中由于进口气体与管内气体压比较大,主激波形成并向下游运动;为匹... 详细信息

为研究起动过程中激波运动对非对称喷管性能的影响,采用非定常数值模拟方法对基于最大推力理论设计的超燃冲压发动机喷管地面起动过程开展了研究。结果表明,喷管起动过程中由于进口气体与管内气体压比较大,主激波形成并向下游运动;为匹配主激波扫掠后的高压区和进口气流膨胀形成的低压区,形成一道左行的二次激波。起动过程可分成两个阶段:第一阶段是主激波与二次激波共同扫掠阶段,主激波在喷管进口产生并向下游运动,此阶段推力大幅上升;当主激波扫过上壁面末端时喷管升力大幅升高。第二阶段是二次激波扫掠阶段,左行的二次激波随主流向下游运动,推力小幅下降并趋于稳定,升力显著降低并趋于稳定。进一步研究了运动激波速度的变化,发现主激波速度持续减小,二次激波相对于主流的左行速度在喷管内和离开喷管后分别增大和减小。进一步地,对比了一维运动激波理论推导出的激波速度和数值模拟的激波速度,发现可以用一维运动激波理论预测起动时间,但需考虑喷管下壁面末端膨胀波的影响。

关键词：超燃冲压发动机起动过程喷管激波数值模拟

基于深紫外窄带可调光源的海水硝酸盐传感器关键技术研究

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基于深紫外窄带可调光源的海水硝酸盐传感器关键技术研究

作者：俞凯雄山东大学

学位级别：硕士

海洋生态环境与现代人类社会息息相关,人类社会活动对海洋生态环境的影响日益加剧,使得近海区域出现富营养化、赤潮频发,对社会经济造成巨大损失。硝酸盐作为海水中的三大营养盐之一,是海洋环境变化和海洋科学研究的重要指标。监测海水... 详细信息

海洋生态环境与现代人类社会息息相关,人类社会活动对海洋生态环境的影响日益加剧,使得近海区域出现富营养化、赤潮频发,对社会经济造成巨大损失。硝酸盐作为海水中的三大营养盐之一,是海洋环境变化和海洋科学研究的重要指标。监测海水中硝酸盐的浓度能为海洋生态研究、海域水文变化预测等工作提供可靠的数据指标。因此,研究更科学、便捷的方法测量海水中的硝酸盐浓度有着极大的科学意义和经济价值。目前,我国测量硝酸盐的国家标准是镉柱还原法,该方法需要在实验室进行检测,在运输过程中样品易受污染,且测量结果易受测量环境的影响。因此,原位测量才是更为真实有效的方法。基于紫外光谱法设计的原位硝酸盐传感器是目前应用最广泛的方法之一,例如美国海鸟的SUNA系列产品、德国TriOS公司的OPUS产品等,国内还没有成熟的产品。而基于紫外光谱法的硝酸盐传感器都是利用宽光谱光源对样品进行测量,不符合朗伯-比尔定律对光源单色性的要求。因此,本文基于技术现状和实际应用需求,对原有的硝酸盐测量系统进行设计和优化,提出了基于窄带光源的硝酸盐测量方法,并基于不同海域的海水样品光谱数据训练获得预测模型,验证了方法的可行性。本文主要的工作内容为:(1)介绍了系统的测量原理朗伯-比尔定律;通过膜系的传输矩阵证明了出射光会随着入射角度不同而变化,为光源的中心波长调谐提供理论基础;用多光束干涉理论推导了入射角与出射中心波长的标定公式,便于确定每个滤光片在不同入射角下对应的中心波长点。(2)基于系统原理、中心波长调谐理论设计了系统的总体结构,为实现系统的小型化自主设计了中心波长调谐装置和控制电路模块,并明确其它部件的选型和参数。(3)为了实现系统的自动化光谱数据采集以及数据传输等功能,编写了控制系统程序以及上位机程序。(4)使用窄带光谱处理算法,将多个窄带光强光谱转换成一个吸光度光谱,并建立了温盐校正(TSC)算法。(5)基于不同地域的海水,配置了不同浓度的海水硝酸盐样品,将支持向量机(SVM)作为最终的浓度预测方法,并分析比较了有/无光谱校正的浓度误差值。本文的创新点为:(1)利用二维旋转结构和紫外滤光片实现对宽光谱的紫外光的滤波和中心波长点调谐的效果,将传统的宽光谱氘灯光源改为波长可调的窄带光源,更符合朗伯-比尔定律的条件——测量光源为单色光。(2)提出了窄带光谱处理算法,并将吸光度光谱进行TSC校准,减小预测误差。实验结果表明该系统实现了光源中心波长可调谐和光谱数据采集的功能。宽光谱的数据使用SVM与海鸟的算法(ISUS)预测硝酸盐浓度,其误差范围分别为-5.34～5.16μmol/L、-5.82～5.65μmol/L,而使用温盐校正与支持向量机配合(TSC-SVM)预测硝酸盐浓度的误差范围为-3.47～4.57μmol/L。窄带光谱的数据使用SVM与ISUS预测硝酸盐浓度,其误差范围分别为-4.03～3.01 μmol/L、-5.22～5.61μmol/L,使用TSC-SVM预测硝酸盐浓度的误差范围分别为-3.01～2.99μmol/L。由此可得,窄带光谱数据预测得到的误差范围小于宽带数据,并且TSC-SVM预测得到的误差范围小于SVM与ISUS预测所得的误差范围。因此,窄带硝酸盐测量系统配合TSC-SVM的准确度最高。

关键词：硝酸盐窄带光谱中心波长调谐温盐校正(TSC) 支持向量机(SVM)

基于CLRC663 HF RFID射频模拟前端设计

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基于CLRC663 HF RFID射频模拟前端设计

作者：俞凯航宁波大学

学位级别：硕士

将物理世界以数字化的方式来呈现是智慧城市建设和万物互联的重要一环,为此用户之间必须存在着能够进行双向信息交换的设备。在此技术的发展和实现过程中,RFID技术起着至关重要推动作用。目前RFID技术正处在快速发展的过程中,在图书馆... 详细信息

将物理世界以数字化的方式来呈现是智慧城市建设和万物互联的重要一环,为此用户之间必须存在着能够进行双向信息交换的设备。在此技术的发展和实现过程中,RFID技术起着至关重要推动作用。目前RFID技术正处在快速发展的过程中,在图书馆图书管理、货物的盘点、安防、金融以及医疗等场景中有广阔的应用。随着智慧生活和工业物联网的发展使得识别和定位传感需求的不断增大,因此具有大批量读写、大范围、高精度、速度快等特性的RFID系统成为RFID技术的发展方向,如何设计高性能、低成本且功能强大的RFID读写系统成为在当前RFID系统在应用实践中的一项重要研究课题。本论文从RFID读写系统的基本原理和不同应用场景对系统特征及性能的不同需求出发,研究了不同类型的RFID系统之间的应用场景差异和工作原理的差异,针对HF RFID系统进行了细致的研究并将其射频模拟前端的构成和工作原理作为本课题的主要研究对象。通过分析HF RFID系统中读写器性能和标签性能对系统性能的影响以及两者性能的受限因子,采用优化读写器的射频模块的性能的方式来实现RFID读写系统的性能提升。在现有读写器天线结构的基础上,提出一种分布式线圈天线来实现小尺寸读写器天线的性能优化。本课题采用NXP公司的CLRC663芯片作为设计方案的读写核心处理器,设计了以NXP CLRC663为核心的HF RFID读写器射频模块的硬件电路,采用功率放大器对芯片输出功率进行放大以提供更大的发射功率,采用副载波信号放大的方式来实现接收链路性能的优化。针对发射链路,设计一款功率为10 W的E类放大器作为读写器的发射放大模块。在对接收信号的处理中,为了提升接收机的灵敏度采用HMC589作为接收链路的低噪声放大器,所设计的低噪声放大器在0d Bm的输入条件下具有20.45 d B的增益,最大噪声系数小于2 d B。针对读写器天线,针对不同的应用场景设计了不同款式的读写器天线。在小尺寸、短距离识别的应用场景中,通过优化读写器天线之间线圈的距离以减少互感和耦合电容的影响实现读写器天线的性能优化,所设计天线尺寸为80 mm*80 mm在输出功率为27 d Bm的条件下可实现6 cm的有效读写范围。针对大功率和长距离读写的应用场景下,设计了一款大尺寸天线,针对ISO15693协议的读写系统所设计天线在10W的输入功率下即可实现31cm的有效读写。通过HFSS仿真,在满足IEC14443B协议标准下,该天线可在读写器10 W的输出条件下在30 cm处的磁场强度大于2.5 A/m,即可以实现对30 cm范围内的标签进行有效读写。通过上述的设计,完整实现了基于CLRC663和新型RFID读写器天线的RFID读写器硬件电路的设计,该读写器性能符合预期目标,且具有效率高、结构紧凑、成本低的特点。

关键词：射频识别 CLRC663 读写器天线 HF RFID

基于图卷积神经网络的知识图谱链接预测方法研究

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基于图卷积神经网络的知识图谱链接预测方法研究

作者：俞凯歌中原工学院

学位级别：硕士

在大数据时代,知识图谱包含了大量的事实实体及其之间的各种关系,是一种非常重要的信息库,在推荐系统、知识问答、自然语言理解等诸多领域具有广泛的应用前景。但现有的知识图谱普遍存在着数据不完备的现象,有大量的关系缺失,链接预测... 详细信息

在大数据时代,知识图谱包含了大量的事实实体及其之间的各种关系,是一种非常重要的信息库,在推荐系统、知识问答、自然语言理解等诸多领域具有广泛的应用前景。但现有的知识图谱普遍存在着数据不完备的现象,有大量的关系缺失,链接预测任务的目的就是对知识图谱中实体间的缺失关系进行预测,同时链接预测任务又建立在知识图谱表示学习的基础上。目前基于翻译和基于卷积神经网络的知识图谱表示方法主要关注每个独立的三元组信息,而基于图卷积神经网络的方法能够捕获到知识图谱中深层次的语义信息和结构信息,但现有的知识图谱稀疏度是不同的,因此本文在链接预测任务上针对两种稀疏度不同的知识图谱在现有的研究基础上分别提出了改进的方法。(1)针对大型多关系知识图谱,由于关系信息足够丰富,因此不考虑实体本身的具体信息就可以用关系刻画实体特征,本文提出了一种充分考虑关系信息的编解码结构模型,该模型使用丰富的关系信息标识实体类型,替代了以往模型中实体嵌入的部分,简化了模型的复杂度,同时使用关系路径信息标识实体间的相对位置,通过限制路径的跳数来降低链接预测任务的时间成本,在编码部分将关系类型和关系路径结合起来,然后使用基于卷积神经网络的解码器作为评分函数来评估三元组的准确性。(2)针对稀疏知识图谱,考虑到关系信息比较稀疏,无法仅用关系类型来刻画实体特征,同时只对关系建模又会忽略实体不同的重要性,因此本文提出了一种基于注意力机制的邻域联合嵌入模型。该模型将目标节点周围的实体-关系邻域先分别进行联合嵌入,使用注意力机制为每个邻域联合嵌入分配不同的权重,最终将联合嵌入聚合得到目标节点嵌入,然后使用多个不同的解码器作为评分函数,对比实验性能。大量的对比实验表明,本文提出的这两个模型框架在不同稀疏度的知识图谱上相比于以往的链接预测模型都有着较好的性能。

关键词：链接预测图卷积神经网络关系路径关系邻域注意力机制