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理论驱动的弹性结构体系图神经网络计算模型

工程力学 2024年第2期41卷 25-34页

作者：宋凌寒王琛樊健生清华大学土木工程系北京100084 清华大学土木工程安全与耐久教育部重点实验室北京100084

该文提出了一个理论驱动的弹性结构体系图神经网络计算模型StructGNN-E,能够高保真数字化结构体系的拓扑连接关系与构件组成信息,无需外部标签数据即可实现对任意杆系结构体系的弹性内力分析,且计算结果具有理论正确性。总结了结构体系... 详细信息

该文提出了一个理论驱动的弹性结构体系图神经网络计算模型StructGNN-E,能够高保真数字化结构体系的拓扑连接关系与构件组成信息,无需外部标签数据即可实现对任意杆系结构体系的弹性内力分析,且计算结果具有理论正确性。总结了结构体系层次的特点,理论分析了常规神经网络的不可行性,进而采用了基于非欧图数据的图神经网络架构,能够有效刻画结构体系的非序列性与非平移不变性。考虑到体系层次数据严重匮乏以及常规智能计算方法忽视力学意义的问题,通过将三大力学方程与深度学习推理过程相结合,提出了适用于体系内力分析的理论驱动模式,实现了不依赖于外部标签数据的智能求解方案。数值试验表明:StructGNN-E模型能够高精度完成杆系结构体系的弹性内力分析,且在大规模框架结构计算中计算效率提升可达36%。通过具体的对比试验,证明了常规深度学习模型与数据驱动模式在体系层次的不适用性,进一步阐释了StructGNN-E模型的有效性与合理性。

关键词：结构体系图神经网络理论驱动深度学习结构分析

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平面双向多功能加载试验装置研制与应用

建筑结构学报 2024年第8期45卷 216-229页

作者：樊健生刘入瑞丁然清华大学土木工程系北京100084

为了对新型材料和新型结构的二维基本受力单元开展试验研究、提出精准的非线性本构模型、加快新型材料和新型结构在工程中的推广应用,基于对美、日、德等国相关试验装备的调研分析,研发了一种薄膜试验机——平面双向加载试验装置(planar... 详细信息

为了对新型材料和新型结构的二维基本受力单元开展试验研究、提出精准的非线性本构模型、加快新型材料和新型结构在工程中的推广应用,基于对美、日、德等国相关试验装备的调研分析,研发了一种薄膜试验机——平面双向加载试验装置(planar bi-directional element tester,PBET),设计并制作了自平衡刚架系统、能够有效削弱边缘约束的加载系统、能够实现复杂加载工况和路径的控制系统以及功能丰富的量测系统等。利用PBET完成了配筋UHPC单元单向受拉试验、素UHPC单元双向受拉试验、素UHPC单元拉压耦合试验、单钢板钢筋混凝土单元拉压耦合试验、双钢板钢筋混凝土单元拉压耦合试验,结果表明:PBET装置能够对素UHPC、配筋UHPC、单钢板混凝土和双钢板混凝土等多种结构单元开展包括单向受拉、双向受拉、双向拉压耦合等多种工况的测试,并实现顺序加载、比例加载以及加载路径转换等功能,从而为UHPC、ECC等新型材料以及钢板混凝土等新型结构的一维和二维基本受力性能及本构关系研究提供支撑。

关键词：平面双向加载试验装置加载路径 UHPC/ECC结构钢板混凝土结构

航空发动机控制系统执行机构参数在线估计方法

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航空动力学报 2024年第8期39卷 393-403页

作者：季春生王元卢俊杰西北工业大学动力与能源学院西安710072 中国航发控制系统研究所江苏无锡214063

针对航空发动机控制系统因为执行机构性能退化而导致发动机控制品质降低或者严重时威胁发动机运行安全的状况,开展执行机构状态参数在线估计方法研究。在航空发动机实际执行机构控制回路实测信号较少的情况下,提出一种组合参数在线估计... 详细信息

针对航空发动机控制系统因为执行机构性能退化而导致发动机控制品质降低或者严重时威胁发动机运行安全的状况,开展执行机构状态参数在线估计方法研究。在航空发动机实际执行机构控制回路实测信号较少的情况下,提出一种组合参数在线估计方法,通过作动模式识别分类,基于无迹卡尔曼滤波以稳态模式输出估计电液伺服阀平衡电流,基于拟牛顿算法(BFGS)以动态模式输出估计执行机构增益和作动延迟时间,实现模型参数的在线更新,建立实时自适应执行机构模型。以某涡扇发动机导叶作动控制回路为对象进行仿真,结果表明:在只有作动位置单一参数可测的条件下,在不同作动状态下对执行机构控制回路的平衡电流估计误差优于±0.2 mA,执行机构增益估计误差优于±4%,作动延迟周期估计误差不超过1个控制周期,能够实时跟踪并较为准确地估计执行机构的工作状态,为航空发动机执行机构控制回路设计与故障诊断提供技术支撑。

关键词：航空发动机控制系统执行机构自适应模型参数估计模式识别分类状态跟踪

自动化场景区分下FABF-YOLOv8s轻量化肉牛行为识别方法

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农业工程学报 2024年第15期40卷 152-163页

作者：付辰伏任力生王芳河北农业大学信息科学与技术学院保定071001 河北省农业大数据重点试验室保定071001

针对现有目标检测模型在自然天气环境下肉牛行为识别易受复杂背景干扰及模型参数量、计算量、权重文件占用内存较大等问题,该研究提出基于自动化场景区分的轻量化肉牛多行为识别方法。首先,通过FasterNet模型自动区分天气场景。其次,对Y... 详细信息

针对现有目标检测模型在自然天气环境下肉牛行为识别易受复杂背景干扰及模型参数量、计算量、权重文件占用内存较大等问题,该研究提出基于自动化场景区分的轻量化肉牛多行为识别方法。首先,通过FasterNet模型自动区分天气场景。其次,对YOLOv8s网络进行轻量化设计改进,在Backbone端更换FasterNet轻量级模型主干,结合尺度内特征交互AIFI,捕获重要特征信息;利用加权双向特征金字塔BiFPN作为Neck端网络,选择特征提取网络C2f-Faster作为节点,缩减卷积过程中参数量和计算量的同时提高模型精度,使其更适用肉牛行为识别及后期的部署。然后,使用MPDIoU函数,解决肉牛交叉遮挡等局限性问题。最后,设计系统可视化界面,以图像和视频形式输入模型,借助可视化系统完成对肉牛行为识别效果展示。试验结果表明,FABF-YOLOv8s(FasterNet、AIFI、BiFPN、C2f-Faster,FABF)模型在肉牛行为数据集上,相较于YOLOv5s、YOLOv7和原YOLOv8s模型的mAP@0.5分别提升了1.1、4.7、0.4个百分点,参数量和浮点数计算量分别减少59.48%和43.66%,降低到4.51 M和16.0 GFLOPs。引入自然场景因素构建的FasterNet-FABF-YOLOv8s模型mAP@0.5达到了94.6%。研究表明,自动化场景区分下构建轻量化肉牛行为识别系统,可为农户监测肉牛健康状况以及自动化智慧养殖提供技术支持。

关键词：肉牛目标检测场景区分行为识别 YOLOv8

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地震P波倾斜入射下单面坡动力响应分析

地球物理学报 2024年第6期67卷 2350-2363页

作者：谷坤生周剑戴福初张路青北京工业大学城市建设学部城市与工程安全减灾教育部重点实验室北京100124 中国科学院地质与地球物理研究所中国科学院页岩气与地质工程重点实验室北京100029 中国科学院地球科学研究院北京100029

地震诱发滑坡分布呈现“背坡面”效应的特点,表明地震波入射方向对边坡动力响应及失稳有巨大的影响,然而斜入射下边坡动力响应研究尚不充分.本文基于时域弹性波理论和黏弹性人工边界条件,利用FLAC3D内嵌的Fish语言编程实现了P波倾斜入射... 详细信息

地震诱发滑坡分布呈现“背坡面”效应的特点,表明地震波入射方向对边坡动力响应及失稳有巨大的影响,然而斜入射下边坡动力响应研究尚不充分.本文基于时域弹性波理论和黏弹性人工边界条件,利用FLAC3D内嵌的Fish语言编程实现了P波倾斜入射.通过对比算例与理论解,验证了P波倾斜入射方法的准确性.研究了简谐波、加窗简谐波及天然地震波对单面坡激发的动力响应,并以加窗简谐波为例探索了输入波频率与入射角影响下单面坡(坡高90 m)的动力响应特征.计算结果表明:由于输入波首尾速度非零的冲击效应,简谐波作用下坡肩位置波首与波尾段峰值加速度值超过中间稳定段的1倍以上.简谐波和加窗简谐波在坡表相同部位产生的加速度响应要强于天然地震波.加窗简谐波20°入射下,坡体水平向加速度分布随输入波频率变化较竖直向的显著;当输入波频率为10 Hz时,坡肩位置峰值加速度出现最大值,约为输入波幅值的3.33倍,此时边坡高度与边坡动力响应垂向放大的临界高度一致.频率为2.5 Hz的加窗简谐波在不同入射角下,边坡竖直向加速度分布的变化高于水平向;当入射角为60°时,坡肩位置峰值加速度出现最大值,约为输入波幅值的3.12倍.研究表明垂直入射时会低估地震波对边坡动力扰动的影响.

关键词： FLAC3D 数值模拟 P波斜入射边坡动力响应

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桥梁疲劳断裂和长寿命设计与运维

交通运输工程学报 2024年第1期24卷 I0001-I0002页

作者：王春生长安大学

《交通强国建设纲要》指出,要提升关键基础设施安全防护能力,强化交通基础设施养护,增强设施耐久性和可靠性。随着双碳战略推进,低碳、绿色是可持续发展的主题,桥梁建设与运维应切合双碳目标,通过科学维护有效延长既有桥梁服役寿命,新... 详细信息

《交通强国建设纲要》指出,要提升关键基础设施安全防护能力,强化交通基础设施养护,增强设施耐久性和可靠性。随着双碳战略推进,低碳、绿色是可持续发展的主题,桥梁建设与运维应切合双碳目标,通过科学维护有效延长既有桥梁服役寿命,新建桥梁应采用长寿命设计理念,为双碳交通基础设施建养提供技术支撑。

关键词：既有桥梁关键基础设施桥梁建设新建桥梁交通基础设施建设纲要疲劳断裂服役寿命

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产时发热的影响因素

中华围产医学杂志 2024年第5期27卷 402-405页

作者：安闻生蔺莉北京大学国际医院妇产科北京102206

目的分析产时发热的影响因素。方法回顾性研究2017年5月1日至2020年5月30日于北京大学国际医院产前检查并分娩、产时发热的357例(发热组)及未发热的454例(未发热组)产妇。收集产妇产前和产时临床资料,采用独立样本t检验、Mann-Whitney ... 详细信息

目的分析产时发热的影响因素。方法回顾性研究2017年5月1日至2020年5月30日于北京大学国际医院产前检查并分娩、产时发热的357例(发热组)及未发热的454例(未发热组)产妇。收集产妇产前和产时临床资料,采用独立样本t检验、Mann-Whitney U检验或χ^(2)检验进行组间比较,采用单因素和多因素logistic回归分析,筛选与产时发热相关的危险因素。结果(1)发热组年龄≥35岁和合并贫血的比例低于无发热组[10.9%(39/357)与17.0%(77/454),χ^(2)=5.94,P=0.015;7.3%(26/357)与20.3%(92/454),χ^(2)=27.09,P生产时发热的危险因素(P值均<0.05)。结论产时发热的影响因素包括胎膜早破、分娩镇痛、总产程、分娩时羊水胎粪污染、合并阴道炎、促宫颈成熟、胎膜破裂至胎儿娩出时间和合并贫血等。临床医师应加强产妇体温的监测和对产程的管理,关注产时发热的影响因素,尤其应加强对促宫颈成熟、分娩镇痛、胎膜破裂后的产程管理,减少产时发热,改善母婴结局。

关键词：分娩并发症发热镇痛,产科胎膜早破危险因素病例对照研究

基于多机器学习模型的变电站调试检修自动测试方法研究

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自动化与仪器仪表 2024年第3期 268-271,276页

作者：程智余江玉靳幸福国网安徽省电力有限公司合肥230000 安徽送变电工程有限公司合肥230000 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院合肥230000

为了提高变电站调试检修自动测试方法的智能水平,减少人工运维调试工作,提出一种构建LightGBM机器学习模型对变电站调试检修自动测试结果进行智能分析的方法。首先,构建LightGBM机器学习模型并对其进行参数调优和训练;然后采用变电站调... 详细信息

为了提高变电站调试检修自动测试方法的智能水平,减少人工运维调试工作,提出一种构建LightGBM机器学习模型对变电站调试检修自动测试结果进行智能分析的方法。首先,构建LightGBM机器学习模型并对其进行参数调优和训练;然后采用变电站调试检修自动测试获取的数据对LightGBM机器学习模型进行测试;同时,构建XGBoost机器学习模型作为实验对照组,采用同样的实验方法对其进行训练与测试;最后,对比两种机器学习模型的综合性能。实验结果表明:LightGBM机器学习模型的拟合效果更好;XGBoost机器学习模型对自动检测方法故障类别预测出错数据的分析正确率最高为90.1%;而LightGBM机器学习模型的判断正确率维持在95%以上,最高达到了96.9%。可知在对变电站调试检修自动测试结果进行智能分析时,选择的LightGBM机器学习模型都更加适合,性能更稳定,能够实现提高变电站调试检修自动测试方法智能水平的目的。

关键词：多机器学习模型变电站自动测试 LightGBM XGBoost

不平衡电网下双dq坐标变换的M3C微分平坦控制策略

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电机与控制学报 2024年第1期28卷 49-60页

作者：程启明杜婷伟赖宇生上海电力大学自动化工程学院上海200090

针对目前模块化多电平矩阵变换器(M3C)研究中常用的双αβ坐标变换解耦不彻底、传统PID控制方法效果差、不平衡工况研究少等问题,在分析拓扑结构和数学模型的基础上,采用双dq坐标变换对电气量进行解耦,建立了M3C的输入输出侧数学模型,... 详细信息

针对目前模块化多电平矩阵变换器(M3C)研究中常用的双αβ坐标变换解耦不彻底、传统PID控制方法效果差、不平衡工况研究少等问题,在分析拓扑结构和数学模型的基础上,采用双dq坐标变换对电气量进行解耦,建立了M3C的输入输出侧数学模型,分别对电压、电流进行正负序分离,并结合微分平坦理论,推导了输入侧、输出侧的微分平坦控制(DFC),最后模拟了两种不平衡工况下的运行情况。仿真结果表明,与线性PID控制相比,非线性的微分平坦控制提高了内环电流的跟踪速度和精度,更适用于非线性的M3C系统。在电网平衡或电网出现不对称故障时,微分平坦控制下M3C系统的动态稳定性与快速性更好,电能质量更高,电流谐波含量最多可以降低1.42%,能够更有效地抑制负序电流。

关键词：海上风力发电模块化多电平矩阵变换器不平衡电网双dq坐标变换微分平坦控制 PID控制

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