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飞机异常动载荷快速定位的深度神经网络方法

振动工程学报 2024年第10期37卷 1651-1659页

作者：梁舒雅徐昕炜杨特王乐杨智春西北工业大学航空学院陕西西安710072 四川航天系统工程研究所四川成都610100 强度与结构完整性全国重点实验室陕西西安710072

飞机在服役中往往处于复杂多变的动载荷环境,动载荷定位是需首要解决的问题。本文针对飞机结构多种常见且易引起异常振动的动载荷定位需求,结合深度神经网络,建立了一种面向飞机结构的异常动载荷快速定位方法。采用长短期记忆(Long Shor... 详细信息

飞机在服役中往往处于复杂多变的动载荷环境,动载荷定位是需首要解决的问题。本文针对飞机结构多种常见且易引起异常振动的动载荷定位需求,结合深度神经网络,建立了一种面向飞机结构的异常动载荷快速定位方法。采用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络构建可以精确描述结构所受动载荷的作用位置与振动响应间对应关系的逆向隐式函数模型,提出了基于LSTM神经网络分类模型的动载荷定位技术。建立了简化的全机结构有限元模型,对飞机在实际飞行中可能遇到的几个典型动载荷工况进行了模拟,准确完成了对动载荷的定位,并对所建立深度神经网络的抗噪性、鲁棒性进行了研究。仿真结果表明,所提方法对多种载荷工况下的动载荷位置可以进行准确识别,且在10 dB的测量噪声水平和2.8%的参数摄动下仍能保持较高的定位准确率。

关键词：动载荷定位深度神经网络 LSTM神经网络飞机结构反问题

平稳随机载荷的信号特征提取与深度神经网络识别

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航空学报 2022年第9期43卷 402-412页

作者：杨特杨智春梁舒雅康在飞贾有西北工业大学航空学院西安710072 太原科技大学应用科学学院太原030024

针对线性时不变结构的平稳随机载荷识别问题,从结构的动力学响应求解原理出发,利用小波变换对于信号特征的提取能力与长短期记忆神经网络(LSTM)对于序列问题的强大建模与映射能力,提出了一种针对平稳随机载荷的特征信号识别方法,通过对... 详细信息

针对线性时不变结构的平稳随机载荷识别问题,从结构的动力学响应求解原理出发,利用小波变换对于信号特征的提取能力与长短期记忆神经网络(LSTM)对于序列问题的强大建模与映射能力,提出了一种针对平稳随机载荷的特征信号识别方法,通过对作用于三自由度振动系统数值模型上的平稳随机动载荷识别,证明了方法的可行性。对一个受2点平稳随机载荷作用的加筋壁板结构模型进行动载荷识别实验,结果表明,用提出的方法识别的动载荷均方根相对误差均小于5%,该动载荷识别方法具有良好的识别能力。

关键词：平稳随机载荷小波变换振动信号特征提取深度神经网络动载荷识别

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基于干扰观测器的动载荷在线识别方法

基于干扰观测器的动载荷在线识别方法

平稳随机载荷的信号特征提取与深度神经网络识别

第十五届全国振动理论及应用学术会议（NVTA2023）

作者：梁舒雅杨特杨智春西北工业大学结构动力学与控制研究所

动载荷信息的准确获取是结构动强度设计、结构健康监测、振动主动控制等一系列工作开展的基础和必要条件。然而,作用于航空工程结构上的动载荷往往无法通过传感器测量直接获取,只能通过动载荷识别的手段利用结构动响应来对其进行计算。... 详细信息

动载荷信息的准确获取是结构动强度设计、结构健康监测、振动主动控制等一系列工作开展的基础和必要条件。然而,作用于航空工程结构上的动载荷往往无法通过传感器测量直接获取,只能通过动载荷识别的手段利用结构动响应来对其进行计算。本文将控制领域中的干扰观测器应用于动载荷识别领域,基于结构的状态空间方程设计出一种动载荷在线识别方法。以多自由度离散系统及固支梁为研究对象,实现了随机载荷的在线识别,验证了所提方法的有效性。通过对多自由度离散系统的仿真表明,该方法可以较为准确地识别出作用在系统上的单点随机动载荷,同时,通过调整干扰观测器的参数可以降低时延,实现载荷的实时观测。又进一步以固支梁为研究对象,验证了该方法对于连续系统宽频随机载荷的识别效果,具有较为广阔的应用前景。

关键词：动载荷识别干扰观测器在线识别控制方法随机载荷识别

来源： cnki会议评论

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平稳随机载荷的信号特征提取与深度神经网络识别

第十五届全国结构振动与动力学学术研讨会暨第三届全国冲击及防护工程学术研讨会

作者：杨特梁舒雅康在飞杨智春西北工业大学航空学院结构系

工程结构受到平稳随机载荷作用时,常常因动载荷频带范围覆盖结构的固有频率引起结构共振,从而引发结构振动破坏和疲劳失效等。准确识别结构所受的动载荷,掌握结构所处的动载荷环境,对于工程结构的动强度设计、校核与结构健康检测等工作... 详细信息

工程结构受到平稳随机载荷作用时,常常因动载荷频带范围覆盖结构的固有频率引起结构共振,从而引发结构振动破坏和疲劳失效等。准确识别结构所受的动载荷,掌握结构所处的动载荷环境,对于工程结构的动强度设计、校核与结构健康检测等工作,具有重要的作用。传统的动载荷识别方法往往直接从频域振动方程出发,用系统矩阵求逆解算出动载荷列阵,但这些方法需要结构精确的动力学模型,而对于复杂的工程结构,其精确结构动力学模型的建立往往并不容易,导致传统动载荷识别方法在实际应用中的局限性。同时,宽频平稳随机载荷的时域识别也一直是结构动载荷识别领域的一个难题。针对以上问题,本文的主要工作分为三个部分:第一部分对于线性结构,依据"动载荷—动响应"关系的线性叠加原理,提出了利用小波变换将其分解为多层次的特征信号样本的思路,并通过公式推导,获取了经分解后各层次的动载荷特征信号样本与其对应层次的动响应特征样本之间存在的确定性物理关系;在此基础上,提出了采用LSTM神经网络搭建特征信号样本之间的相关关系,从而实现利用平稳随机响应样本的各层次特征信号,识别平稳随机载荷样本的各层次特征信号,再利用所识别动载荷样本的特征信号重构出待识别时域平稳随机载荷的样本的动载荷识别方法;第二部分利用LTI三自由度振动系统进行了方法的可行性验证与抗噪能力考察,经计算得到,未添加噪声的动载荷样本识别结果与真实载荷样本曲线的相关度高达99.15%,均方差值相对误差为0.06%。分别对测试动响应样本添加5%、10%和15%的白噪声并进行动载荷识别,经计算,存在5%测量噪声时,动载荷样本识别结果与真实载荷样本的相关度为98.70%,均方差值相对误差为3.37%,PSD置信度为98.99%;存在10%测量噪声时,动载荷样本识别结果与真实载荷样本的相关度为96.54%,均方差值相对误差为7.16%,PSD置信度为97.30%;存在15%测量噪声时,动载荷样本识别结果与真实载荷样本的相关度为93.76%,均方差值相对误差为15.27%,PSD置信度为92.24%。验证本方法具有良好的识别能力和抗噪能力;第三部分采用一个受两点平稳随机激励的加筋壁板实验模型进行方法的工程适用性实验验证,分别进行5～500Hz带宽的两点平稳随机载荷识别,两点的识别曲线历程相关度均高于98%,均方值相对误差低于5%;进一步讨论方法的适用性,分别对频带范围为5-200Hz的宽带随机动载荷和频带范围为90-100Hz的窄带随机动载荷进行识别,经计算所得,对于宽带随机动载荷进行识别,两点的识别曲线历程相关度均高于95%,均方值相对误差低于10%;对于窄带随机动载荷进行识别,两点的识别曲线历程相关度均高于98%,均方值相对误差低于3%。数值仿真和实验结果均表明,采用本文所介绍的动载荷识别方法可以利用先进的人工智能技术建立基于数据驱动的代理模型,从而避免了建立待识别结构精确数学模型的困难;同时,针对平稳随机载荷识别问题提出了从时域角度的识别办法,相较于频域识别方法,时域识别结果更加直观,也能够提供更多动载荷的有效信息;相较于现有基于神经网络的动载荷识别方法,经理论推导证明,本方法具有更加充足的原理支撑性,且基于特征信号样本的动载荷识别降低了神经网络模型拟合关系的复杂程度,进一步降低了对于数据集的完备度和神经网络的泛化能力要求,提高了方法的泛化性能。

关键词：平稳随机载荷小波变换深度神经网络动载荷识别

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人智协同情境下的AIGC用户知识创新过程

图书馆论坛 2025年

作者：吴思远彭国超舒雅童中山大学信息管理学院

生成式人工智能（AIGC）的兴起重塑了知识服务模式与知识涌现方式，人智协同逐渐成为推动个体知识创新的重要引擎。探究人智协同情境下AIGC用户的知识创新过程及形成机制、促进用户高质量高效率地使用AIGC、实现协同增效和知识创新成为... 详细信息

生成式人工智能（AIGC）的兴起重塑了知识服务模式与知识涌现方式，人智协同逐渐成为推动个体知识创新的重要引擎。探究人智协同情境下AIGC用户的知识创新过程及形成机制、促进用户高质量高效率地使用AIGC、实现协同增效和知识创新成为学界研究的焦点。通过扎根理论和叙事研究对28位受访者的访谈资料进行分析，构建人智协同情境下用户知识创新的过程理论模型。结果表明，心理需求、AI素养、IT正念的内源动机和社会遵从、创新遵从的外源动机共同构成AIGC用户知识创新前因动机；用户知识创新过程呈现出“知识创新准备—人智知识协同—自我知识协同”的演化路径。具体而言，演化分为“创新规划阶段—沟通交流阶段—判断评估阶段—探索适应阶段—自我知识协同阶段”5个阶段。人智协同情境下知识创新结果的主要表现形式是知识利用、知识增值和知识创造。

关键词：生成式人工智能知识创新人智协同自我知识协同扎根理论

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数据规制对制造业全球价值链韧性的影响

中国流通经济 2025年第1期39卷 62-75页

作者：殷红左舒雅辽宁大学国际经济政治学院辽宁沈阳110000

数据规制作为缓解数据市场失灵和提升数据安全的政策工具,加速数字经济对全产业链的渗透和融合,促进制造业参与生产分工机会的公平化与多元化,推动全球价值链分工演进。在多重不确定性因素引发全球价值链重构背景下,数据规制能否成为增... 详细信息

数据规制作为缓解数据市场失灵和提升数据安全的政策工具,加速数字经济对全产业链的渗透和融合,促进制造业参与生产分工机会的公平化与多元化,推动全球价值链分工演进。在多重不确定性因素引发全球价值链重构背景下,数据规制能否成为增强制造业全球价值链韧性的制度保障成为重要议题。基于2007—2021年38个国家的数据规制政策条款,测算出这些国家的数据规制水平。基于价值链长度等数据,从安全性和稳定性两个维度测算出这些国家16个制造行业的GVCs韧性。利用该面板数据,通过双向固定效应和中介效应模型,定量分析数据规制对制造业价值链韧性的影响与机制。研究发现,数据规制能够显著提升制造业全球价值链韧性,但提升效果存在着边际递减特征,该结论在替换核心变量衡量指标、引入制度遗漏变量、考虑政策传递时滞、进行内生性处理后依然稳健。数据规制政策对制造业价值链韧性的提升作用具有异质性,该驱动作用在商业数据与知识产权数据流通量较大的资本与技术密集型制造业中、市场与创新环境处于成长阶段的发展中国家中、更注重数据主体隐私维护的欧式和中式规制的国家中更为显著,且管制国内数据对价值链韧性所产生的影响大于管制跨境数据。数据规制可增强企业间的数据信任,通过网络连接效应和生产协同效应对制造业价值链韧性产生直接影响,并通过扩大市场规模、降低贸易成本、促进技术创新三种渠道间接提升制造业价值链韧性。因此,为有效推进数据治理及维护价值链安全,应规范数据交易规则与收益分配,促进数据有效流通;完善数据治理的功能性配套措施和精细化管理,发挥数据要素规模对价值链韧性的倍增作用;坚持参与国际数据规则的制定,建立有效的跨境数据安全评级系统。

关键词：数据规制全球价值链韧性市场规模贸易成本技术创新

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意识形态的身份辨析及其当代启示

思想理论教育 2025年第1期 41-47页

作者：鲍金舒雅婷上海交通大学马克思主义学院中国人民大学马克思主义学院

与马克思、恩格斯将意识形态定位在社会意识层面的观点不同，阿尔都塞、齐泽克等学者将意识形态的身份指认为社会存在，这使对意识形态的身份辨析具有了必要性。意识形态从存在领域来说，属于社会意识；从功能作用来说，意识形态作为社... 详细信息

与马克思、恩格斯将意识形态定位在社会意识层面的观点不同，阿尔都塞、齐泽克等学者将意识形态的身份指认为社会存在，这使对意识形态的身份辨析具有了必要性。意识形态从存在领域来说，属于社会意识；从功能作用来说，意识形态作为社会意识的特定形式对社会存在发挥作用；从运作机制来说，意识形态与社会存在具有相互建构的关系。新时代新征程上，要正确把握意识形态对社会存在的作用机制，充分运用意识形态与社会存在的双向建构原理，着力于建设具有强大凝聚力和引领力的社会主义意识形态，从而为新时代中国特色社会主义伟大实践提供理想信念和价值观念的强大支撑。

关键词：意识形态社会意识社会存在

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半潜船浮箱移动风险的预测分析

船舶标准化工程师 2025年第1期58卷 30-34页

作者：朱见华陈旭东张雷施海涛王舒雅吴雄祥招商局重工(江苏)有限公司江苏南通226100 中国船舶及海洋工程设计研究院上海200011 广州打捞局广州510289

为了研究半潜船浮箱借助滑移小车运载到特制轨道上进行移动作业的风险,指导浮箱移动作业安全开展,对浮箱的结构、设备以及其他附件等建立模型,通过模型计算质量重心,确保浮箱移动计算的准确性。根据船舶停靠区域的海况,采用三维势流理... 详细信息

为了研究半潜船浮箱借助滑移小车运载到特制轨道上进行移动作业的风险,指导浮箱移动作业安全开展,对浮箱的结构、设备以及其他附件等建立模型,通过模型计算质量重心,确保浮箱移动计算的准确性。根据船舶停靠区域的海况,采用三维势流理论方法计算该船的横向加速度,并根据横向加速度计算浮箱的惯性力。根据计算结果来预测浮箱移动过程中发生倾覆和相对位移的可能性,确保浮箱移动过程的安全性。结果表明,浮箱不会出现位移或倾覆的可能。该分析提高了浮箱移动作业的安全性,可为其他船舶进行浮箱移动时提供借鉴。

关键词：半潜船浮箱移动风险预测分析

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分布式一致性最优化的梯度算法与收敛分析

工程科学学报 2020年第4期42卷 434-440页

作者：梁舒彭开香北京科技大学自动化学院工业过程知识自动化教育部重点实验室北京100083

研究了多智能体网络中受集合约束的一致性最优化问题,提出了基于原始–对偶梯度的定步长分布式算法.算法中包括步长在内的参数会影响收敛性,需要先进行收敛分析,再根据收敛条件设置合适的参数.本文首先针对一般的定步长迭代格式,提出一... 详细信息

研究了多智能体网络中受集合约束的一致性最优化问题,提出了基于原始–对偶梯度的定步长分布式算法.算法中包括步长在内的参数会影响收敛性,需要先进行收敛分析,再根据收敛条件设置合适的参数.本文首先针对一般的定步长迭代格式,提出一种基于李雅普诺夫函数的收敛分析范式,它类似于一般微分方程关于李雅普诺夫稳定的分析方法.然后,针对所考虑的分布式梯度算法,构造了合适的李雅普诺夫函数,并根据收敛条件得到了算法参数设定范围,避免了繁冗复杂的分析论证.本文提出的理论与方法也为其他类型的分布式算法提供了一个框架性、系统性的论证方法.

关键词：分布式优化原始–对偶收敛分析李雅普诺夫函数一致性