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基于深度学习的隧道衬砌病害的智能识别研究

基于深度学习的隧道衬砌病害的智能识别研究

作者：刘汭琳北方工业大学

学位级别：硕士

隧道衬砌裂缝作为隧道结构缺陷的早期指标,在运营维护中具有重要意义。然而,目前隧道病害样本数据稀缺,且目标检测模型存在计算量大且对小目标检测精度不高的不足,这些问题这限制了其在实际应用中的有效性。对此,本研究从目标分类和目... 详细信息

隧道衬砌裂缝作为隧道结构缺陷的早期指标,在运营维护中具有重要意义。然而,目前隧道病害样本数据稀缺,且目标检测模型存在计算量大且对小目标检测精度不高的不足,这些问题这限制了其在实际应用中的有效性。对此,本研究从目标分类和目标检测两个方面展开探索,提出对不同隧道病害进行分类,并针对衬砌裂缝这种小目标,提出了一种高精度轻量化的模型,并将其成功部署到边缘设备中进行硬件试验验证,验证其在实际应用中的效果。主要研究内容如下:(1)在目标分类阶段,依托Tensorflow深度学习框架建立ResNet模型,使用迁移学习作为一种模型优化,利用大型公开数据集Image Net对ResNet模型进行预训练,将预训练后模型的全连接层修改为适用于隧道病害的四种分类,利用Softmax函数,实现对隧道病害的智能识别。试验选取ResNet34和ResNet50两种网络结构,分别在有迁移学习和无迁移学习的基础上对样本数据集进行测试和训练,最后利用混淆矩阵等五类常用评价指标对四种网络的分类效果进行对比分析。研究结果显示:基于迁移学习的ResNet50对隧道裂隙和渗漏水识别准确率高达96.30%,相较于没有利用迁移学习方法的ResNet50准确率提高了5.94%。(2)在目标检测方面,研究提出了一种轻量级的目标检测器YOLOV5-lite,该方法基于迁移学习构建YOLOV5单阶段目标检测模型,并使用代替实现对YOLOV5损失函数的改进,实现模型收敛速度的优化。其次,通过通道剪枝算法大幅减少参数和计算的数量,并提出了一种新的知识蒸馏框架,在完成网络压缩的同时可以大幅弥补因修剪造成的精度损失。最后选用YOLOV3、Faster R-CNN等五种不同的模型的检测结果进行对比。试验结果表明:对比YOLOV3、Faster R-CNN,该研究提出的YOLOV5-lite模型大小分别减少了184.1MB、659.4MB,与此同时,FPS提高了6.69f/s、13.24f/s。相较于现有的隧道衬砌裂缝检测模型,本文所提出的方法不仅保证了模型精度,同时也减少了模型参数,降低了模型训练所需时间。(3)在模型部署阶段,将本文改进后的轻量化模型部署至移动端,选取树莓派作为移动边缘设备,搭载目标检测阶段轻量化处理后的模型对新采集的含有裂缝的隧道病害图像进行检测。经过在树莓派端的目标检测结果对比,验证了树莓派与YOLOV5模型可以相互适配以及轻量化后的模型展现了较好的检测效果。

关键词：隧道病害检测深度学习 ResNet YOLOV5 树莓派

利用HHO-LSTM-SVR模型预测TBM掘进参数

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铁道标准设计 2024年

作者：满轲曹子祥刘晓丽宋志飞刘汭琳清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点试验室北方工业大学土木工程学院

针对单一模型对TBM掘进参数预测准确度低、泛化性低等问题，利用改进最小二乘法集成哈里斯鹰优化(HHO)算法优化的长短期记忆(LSTM)网络和支持向量机回归(SVR)算法，构建一种实现TBM掘进参数高精度智能预测的混合模型(HHO-LSTM-SVR模型)... 详细信息

针对单一模型对TBM掘进参数预测准确度低、泛化性低等问题，利用改进最小二乘法集成哈里斯鹰优化(HHO)算法优化的长短期记忆(LSTM)网络和支持向量机回归(SVR)算法，构建一种实现TBM掘进参数高精度智能预测的混合模型(HHO-LSTM-SVR模型)。利用HHO-LSTM-SVR模型进行不同隧道围岩等级TBM掘进参数的预测，并选择哈里斯鹰优化算法优化的GRU模型和BP模型与HHO-LSTM-SVR模型进行预测误差对比分析，最后采用灰色关联度分析方法计算预测模型输入变量对输出变量的重要性。结果表明：隧道围岩等级越高，掘进参数的预测精度越高，Ⅱ级围岩各掘进参数平均相对误差绝对值为0.01，而Ⅳ级围岩为0.05；推力、转速和扭矩的预测精度相对较高，施工速度的预测精度最低；HHO-LSTM-SVR模型预测结果平均相对误差绝对值比各单一模型小57.68%，各单一模型预测性能相较于HHO-LSTM-SVR模型更低；TBM掘进不同等级的隧道围岩时岩机相互作用规律存在较大差异；利用改进最小二乘法集成组合2个单一模型可以有效提高模型预测准确度、泛化性和鲁棒性。

关键词： TBM 掘进参数隧道围岩等级岩机相互作用规律 HHO-LSTM-SVR模型

直射喷嘴结构对超低温氮气射流温度和速度的影响

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中南大学学报（自然科学版） 2024年第7期55卷 2516-2526页

作者：何奇汭杨东安徽大学机械工程系安徽合肥230601

液氮冷却低温切削是实现钛合金等难加工材料的绿色、高质量加工的有效手段之一。为实现面向超低温氮气射流过程温-速控制的喷嘴结构优选,采用数值模拟结合实验研究的方法,探析锥直型喷嘴入口直径D、出口直径d、收缩角α0以及长径比l/d... 详细信息

液氮冷却低温切削是实现钛合金等难加工材料的绿色、高质量加工的有效手段之一。为实现面向超低温氮气射流过程温-速控制的喷嘴结构优选,采用数值模拟结合实验研究的方法,探析锥直型喷嘴入口直径D、出口直径d、收缩角α0以及长径比l/d对出口射流场温-速分布的影响规律。研究结果表明:存在一核心结构场使得场内射流速度和温度与喷嘴出口处的一致,而核心结构场外速度衰减幅值与温升幅值随出口直径d增加而减小。在实验条件下,当d从2.0 mm增至4.0 mm时,射流速度衰减幅值自386.3 m/s降至40.1 m/s,射流温升幅值自92.7 K降至41.1 K;射流速度核心区长度sn1和射流温度核心区长度sn2与d呈线性正相关,且sn1的变化率为sn2变化率的1.4倍;相较于l/d,d对出口轴心射流速度um的影响更显著。随着d从2.0 mm增至4.0 mm,um降低了74.9%;随着长径比l/d从1增至4,um增加了3.2%,表明减小喷嘴出口直径和增大长径比有利于提高锥直型出口射速。

关键词：超低温氮气射流直射喷嘴结构射流核心区长度轴心射流速度数值模拟

地质突变条件下基于组合模型的围岩等级和TBM掘进参数预测

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河海大学学报（自然科学版） 2024年第1期52卷 55-62页

作者：满轲曹子祥刘晓丽宋志飞柳宗旭刘汭琳武立文北方工业大学土木工程学院北京100144 清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点试验室北京100084

为了提高硬岩隧道掘进机(TBM)施工的安全性和智能化,基于TBM掘进数据,提出了一种将双向长短期记忆(BiLSTM)网络与支持向量机回归(SVR)算法相结合的可以同时进行围岩等级和TBM掘进参数预测的组合模型(BiLSTM-SVR模型)。实例验证结果表明:... 详细信息

为了提高硬岩隧道掘进机(TBM)施工的安全性和智能化,基于TBM掘进数据,提出了一种将双向长短期记忆(BiLSTM)网络与支持向量机回归(SVR)算法相结合的可以同时进行围岩等级和TBM掘进参数预测的组合模型(BiLSTM-SVR模型)。实例验证结果表明:BiLSTM-SVR模型对围岩等级的预测准确度较高,均方根误差均小于0.0265、平均绝对百分比误差均小于0.95%;BiLSTM-SVR掘进参数预测中,推力和扭矩的预测准确度最高,净掘进速度和开挖比能的预测准确度最低;BiLSTM-SVR模型比BiLSTM模型和SVR模型的掘进参数预测准确度有较大的提高,因此进行单一模型的组合可以有效提高模型预测的准确度和鲁棒性。

关键词： TBM 地质突变围岩等级掘进参数 BiLSTM-SVR模型

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诗中的“卖鱼湾”——消失的黄海海湾

海洋世界 2024年第3期 48-51页

作者：刘汭杨不详

德祐二年(1276年),元军于正月十八强渡长江,直逼南宋都城临安。皋亭山,这个在临安东北方仅三十里,曾被南宋政权作为迎接北方使者的地方,已经成为宋元战争的最前线。南宋满朝臣宰皆囊括,只有张世杰、文天祥二人上奏请兵,预备集结城内外... 详细信息

德祐二年(1276年),元军于正月十八强渡长江,直逼南宋都城临安。皋亭山,这个在临安东北方仅三十里,曾被南宋政权作为迎接北方使者的地方,已经成为宋元战争的最前线。南宋满朝臣宰皆囊括,只有张世杰、文天祥二人上奏请兵,预备集结城内外二十万军队与元军背水一战。但在元朝使臣和投降派的催促下,本就偏安畏战的南宋皇室最终选择了投降议和。

关键词：文天祥三十里皋亭山临安

多种视角下古籍数字化成果公益性利用研究——基于面向大众和专业用户的调查问卷分析

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图书馆杂志 2024年

作者：刘聪朱本军崔汭郑元元刘子寅洪涛陈必佳张久珍北京大学信息管理系北京大学图书馆上海大学文化遗产与信息管理学院古联(北京)数字传媒科技有限公司

古籍整理及数字化工作近年来受到了广泛关注，在多项国家政策的推动下发展迅速。古籍整理、出版及数字化成果作为中华优秀传统文化的集中体现，服务于公共文化的作用与优势愈发凸显。采用问卷调查法，调查了古籍数字化成果公益性利用的... 详细信息

古籍整理及数字化工作近年来受到了广泛关注，在多项国家政策的推动下发展迅速。古籍整理、出版及数字化成果作为中华优秀传统文化的集中体现，服务于公共文化的作用与优势愈发凸显。采用问卷调查法，调查了古籍数字化成果公益性利用的现状及面临的问题，总结了实现古籍数字化成果公益性利用的五个关键条件，进一步提出了针对建设国家级古籍数字化资源总平台的三项可持续发展的策略，为古籍整理和数字化成果公益性利用和国家古籍总平台的开发建设提供一定的参考。

关键词：古籍数字化公益性利用古籍保护利用

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二维碳基Janus薄膜的研究进展

高分子材料科学与工程 2024年第5期40卷 181-190页

作者：李汭文徐祖顺杨婷婷姚丽湖北大学材料科学与工程学院湖北省高分子材料重点实验室湖北武汉430062

以碳纳米管(CNTs)及石墨烯为代表的碳纳米材料具有卓越的物理、化学、电学和光学性质。其可控组装的二维碳基薄膜具有高比表面积、高透过率和良好柔性,广泛应用于柔性薄膜、微电子器件及储能领域。在此基础上引入高分子组分结合形成二... 详细信息

以碳纳米管(CNTs)及石墨烯为代表的碳纳米材料具有卓越的物理、化学、电学和光学性质。其可控组装的二维碳基薄膜具有高比表面积、高透过率和良好柔性,广泛应用于柔性薄膜、微电子器件及储能领域。在此基础上引入高分子组分结合形成二维碳基Janus薄膜,不仅维持了其导电导热性,还结合了高分子的刺激响应和调控特性,通过非对称特征,实现了物理和化学性质的协同,大幅拓宽了其应用领域。文中综述了二维碳基Janus薄膜的研究近况。首先从物理法和化学法两方面介绍了二维碳基Janus薄膜的制备方法及其优缺点,物理法包括界面成膜法、真空抽滤法和层层组装法等;化学法包含界面聚合及化学接枝等方法。然后总结了二维碳基Janus薄膜在传感、驱动、海水淡化、油水分离等多个领域的应用现状。最后讨论了二维碳基Janus膜的发展前景及面临的挑战。

关键词： Janus膜二维碳基薄膜传感器驱动器海水淡化油水分离

人民清廉感知如何影响其制度性政治参与行为：政府信任的中介效应

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重庆大学学报(社会科学版) 2024年

作者：李志陈汭刘敏重庆大学公共管理学院

公民有序政治参与是民主政治建设的重要环节，也是促进决策科学化、社会现代化的有效途径。党的二十大报告强调，要扩大人民有序政治参与。有序政治参与即制度化政治参与，在此背景下，探究影响人民制度化政治参与的因素及其作用路径具... 详细信息

公民有序政治参与是民主政治建设的重要环节，也是促进决策科学化、社会现代化的有效途径。党的二十大报告强调，要扩大人民有序政治参与。有序政治参与即制度化政治参与，在此背景下，探究影响人民制度化政治参与的因素及其作用路径具有尤为重要的意义。公民制度化政治参与会受到内外部因素的多重影响，清廉感知水平作为公民对政府作风形象的直接评价、政府信任程度作为政府公信力的体现与公民政治生活的心理基础，均可能对公众的政治参与行为产生影响。为此，本研究基于中国综合社会调查（CSS）数据，以计划行为理论为分析框架，试图探究清廉感知与制度化政治参与的内在影响机制，具体包括：清廉感知与政治参与作用路径；政府信任是否是路径中的一环；人民对于各级政府的信任是否存在差异、是否在路径中发挥有差异性的作用。通过运用SPSS及Process插件对数据进行分析检验，本研究得出以下主要结论：（1）清廉感知水平正向影响公民政治参与行为；（2）清廉感知水平正向影响政府信任水平；（3）政府信任水平正向影响公民政治参与行为（4）政府信任水平在清廉感知与政治参与的关系中起完全中介作用；（5）我国存在差序政府信任，自地方到中央，人民的信任水平依次升高；（6）在政府信任的完全中介作用中，起主要作用的是中央政府信任。据此，本研究进一步从拓宽制度化政治参与渠道、增进公众了解、宣扬反腐成效、加强政府形象塑造几个方面提出了有针对性的对策建议，以期完善参与的各个链条，进而提升公民对于反腐倡廉的实感，拉近政民距离，促进公民有序政治参与，进而推进我国新时代政治民主化进程建设。本研究从反腐与民主的两大宏观议题着手，从微观个体层面探究清廉感知、政府信任与政治参与的关系，在学理上，是一种新尝试，丰富了制度化政治参与的研究视角，完善了其路径建构；在实践上，是一个新的落脚点，为切合实际的科学决策与民主化政治建设提供了一定启示性建议；在现实意义上，对反腐与民主的宏观议题的内在逻辑构建有一定程度的借鉴意义，两者共同服务于我国社会主义民主政治的本质特征——人民当家作主。

关键词：清廉感知政府信任以人民为中心制度性政治参与差序政府信任计划行为理论

融入隐式情感和主题增强分布的网络敏感信息深度识别研究

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情报科学 2024年第05期 111-119页

作者：吴树芳尹凯吴汭漩朱杰河北大学管理学院河北大学外国语学院河北大学数学与信息科学学院

【目的/意义】网络敏感信息是网络生态治理的重要对象，对其进行精准识别可以有效推动网络空间净化的进程。【方法/过程】为提高网络敏感信息识别性能，提出一种融入隐式情感和主题增强分布的深度识别方法：首先利用提出的IME方法度量... 详细信息

【目的/意义】网络敏感信息是网络生态治理的重要对象，对其进行精准识别可以有效推动网络空间净化的进程。【方法/过程】为提高网络敏感信息识别性能，提出一种融入隐式情感和主题增强分布的深度识别方法：首先利用提出的IME方法度量敏感词的隐含情感，并将其与信息的原始情感融合获取网络信息的隐式情感特征；然后结合网络敏感信息的特殊性改进BTM模型，并基于改进模型获得网络信息的敏感主题增强分布；最后利用深度学习中的注意力机制将隐式情感特征、敏感主题特征与传统的敏感词特征、语义特征融合，实现对网络敏感信息的识别。【结果/结论】实验结果表明，本文挖掘的隐式情感特征和敏感主题特征均能有效提升网络敏感信息的识别性能，与已有方法相比，多特征融合方法在进行网络敏感信息识别时性能较优。【创新/局限】深入挖掘敏感信息的隐式情感特征和敏感主题特征，融合多种特征实现网络敏感信息的有效识别，为网络生态治理提供理论支撑，但信息中敏感主题的增强分布有待进一步研究。

关键词：敏感信息隐式情感主题增强分布敏感主题深度识别