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黄土孔内原位各向异性变形探测系统研制与测试

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岩土工程学报 2024年

作者：晏长根王逸凡兰恒星杨明宇董忠红雷文斌张宏兵李森长安大学公路学院长安大学西安市绿色智慧交通岩土工程重点实验室中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室长安大学地质工程与测绘学院长安大学工程机械学院

为了解决传统原位土体变形测试忽略土体各向异性，加载测试方向单一等问题，提出黄土孔内各向异性变形原位测试系统的设计构想，整个测试系统由支撑系统、切削系统和探测系统组成，类似于孔内各向异性原位水平载荷试验，成功研制出样机... 详细信息

为了解决传统原位土体变形测试忽略土体各向异性，加载测试方向单一等问题，提出黄土孔内各向异性变形原位测试系统的设计构想，整个测试系统由支撑系统、切削系统和探测系统组成，类似于孔内各向异性原位水平载荷试验，成功研制出样机。本样机可实现在钻孔内任意深度处固定，由切削系统切削出平面，再由阵列式挤压板进行孔内挤压，并通过数据采集器记录压力和位移数据，得到应力-位移关系曲线。基于现场试验测试，检验了本测试系统的可靠性。测试结果表明，随着测试深度的变化，变形模量与含水率之间呈反比关系，而与土的粘聚力和峰值锥尖阻力呈正比关系，黄土的各向异性与土体含水率和峰值锥尖阻力相关。在一定范围内，含水率的增加会降低同一深度不同方向黄土的变形模量差；而随着峰值锥尖阻力的增大，不同方向黄土的变形模量差也随之增大。验证了本测试系统结果具有较好的可信度。

关键词：原位测试技术各向异性变形测试变形参数黄土工程

不同等级女子散打运动员后手直拳技术运动生物力学分析

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吉林体育学院学报 2024年第3期40卷 92-100页

作者：郝思源解红兵福建警察学院战术系福建福州350007 新疆第二医学院体育教学部新疆维吾尔自治区克拉玛依市834099

为探索不同等级散打运动员后手直拳技术动作之间的差异和规律,挖掘影响后手直拳击打效果的关键影响因素,本研究通过Codamotion和ME6000表面肌电系统,采集了20名运动员(健将级10名,一级10名)的运动学和肌电数据。通过分析关节角度、角速... 详细信息

为探索不同等级散打运动员后手直拳技术动作之间的差异和规律,挖掘影响后手直拳击打效果的关键影响因素,本研究通过Codamotion和ME6000表面肌电系统,采集了20名运动员(健将级10名,一级10名)的运动学和肌电数据。通过分析关节角度、角速度、出拳速度、肌肉积分肌电值和贡献率等指标,旨在探索影响击打效果的关键因素。基于三维动作捕捉系统检测与表面肌电检测结果,研究表明:健将级运动员在出拳起始、结束和还原阶段的关键关节角度、角速度及出拳速度均优于一级运动员;此外,三角肌前束是后手直拳的主要做功肌肉,健将级运动员的躯干和下肢肌群贡献率更高。本研究揭示了后手直拳技术的生物力学特征,为优化训练提供了科学依据,强调了肩、膝、踝关节屈伸角度及肌肉协调性的重要性。

关键词：散打女子散打后手直拳运动学三维动作捕捉表面肌电

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双路特征提取与度量的少样本细粒度图像分类方法

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2024年第2期57卷 137-146页

作者：冀中吴伊兵王轩天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

少样本学习旨在利用少量数据训练深度学习模型,并将其快速泛化到新任务中.在这一领域,少样本细粒度图像分类是最具有挑战性的任务之一,原因在于细粒度图像具有类内方差大、类间方差小的特点.为了解决这一问题,本文提出了一种基于距离与... 详细信息

少样本学习旨在利用少量数据训练深度学习模型,并将其快速泛化到新任务中.在这一领域,少样本细粒度图像分类是最具有挑战性的任务之一,原因在于细粒度图像具有类内方差大、类间方差小的特点.为了解决这一问题,本文提出了一种基于距离与方向双重度量的神经网络,分别利用欧氏距离衡量特征间的绝对距离差异和余弦相似度衡量特征间的相对方向差异,以提升度量信息多样性和样本特征的判别性.同时,为了与当前先进的少样本细粒度图像分类方法对比,将特征提取器在不增加深度的前提下设置为双路形式,以适应不同度量方法对嵌入特征信息的需要.此外,设计了彼此分离的通道和空间注意力机制,分别通过自适应通道注意力和空间信息交叉注意力对不同阶段的提取特征进行增强,从而挖掘重要分类信息.最后,通过双相似度模块分别计算两种差异信息的度量结果,并选取一定权重融合得到最终的相似度分数,实现绝对差异与相对差异在度量空间中的协调补充.在4个主流细粒度图像分类数据集上进行实验对比与分析,最终结果表明了所提方法在相同设置下最多实现了7.0%左右的分类准确率提升.

关键词：细粒度图像少样本欧氏距离余弦相似度

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基于运动特征提取和2D卷积的鱼类摄食行为识别研究

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农业机械学报 2024年第6期55卷 246-253页

作者：张铮沈彦兵张泽扬上海海洋大学工程学院上海201306 上海城市电力发展有限公司上海200123

为了促进渔业装备智能化,近年来基于视频流的鱼类摄食行为识别研究受到了广泛关注。针对基于视频流的传统识别方法模型过于复杂,难以在边缘计算设备部署的问题,提出了一种轻量级的2D卷积运动特征提取网络Motion-EfficientNetV2,该网络... 详细信息

为了促进渔业装备智能化,近年来基于视频流的鱼类摄食行为识别研究受到了广泛关注。针对基于视频流的传统识别方法模型过于复杂,难以在边缘计算设备部署的问题,提出了一种轻量级的2D卷积运动特征提取网络Motion-EfficientNetV2,该网络以视频流为输入,能够有效识别鱼类摄食行为。提出的模型以EfficientNetV2为主干网络,基于TEA和ECANet构建了运动特征提取模块Motion,并将该模块嵌入到EfficientNetV2的每个Fused-MBConv模块中,使改进后的EfficientNetV2具有运动特征提取能力。同时使用ECANet对EfficientNetV2网络中的MBConv进行改进,增强其通道特征提取能力。在此基础上利用空洞卷积扩大感受野,提高大范围特征提取能力。试验结果表明,Motion-EfficientNetV2的参数量和浮点运算量分别为9.3×106和1.31×1010,优于EfficientNetV2。在TSN-ResNet50、TSN-EfficientNetV2、C3D以及R3D模型上进行对比试验,本文模型在降低参数量和浮点运算量的同时,使识别准确率提高到93.97%。该研究对于渔业装备智能化升级和科学养殖具有推动作用。

关键词：鱼类摄食行为运动特征深度学习卷积神经网络轻量化 EfficientNetV2

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