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协方差分析描述函数法的通用化数值算法

北京理工大学学报 2024年第5期44卷 439-446页

作者：王汉平柳洋鑫张宝振北京理工大学宇航学院北京100081 北京电子工程总体研究所北京100854

协方差分析描述函数法(covariance analysis describing function technique,CADET)在处理系统的随机响应问题上具有求解迅速、仿真精度高等优点.但对于复杂系统,其理论推导过程、求解系统解析响应方程较为复杂繁琐.为进一步推广CADET... 详细信息

协方差分析描述函数法(covariance analysis describing function technique,CADET)在处理系统的随机响应问题上具有求解迅速、仿真精度高等优点.但对于复杂系统,其理论推导过程、求解系统解析响应方程较为复杂繁琐.为进一步推广CADET的应用,依托高斯–埃尔米特积分法,提出了一种通用化的CADET数值算法.作为算法验证,以车辆行驶过程中的随机振动为例,建立了几种不同非线性悬架车辆的二自由度动力学模型,并将CADET通用化数值算法与传统CADET算法及蒙特卡罗法进行了对比分析.仿真结果表明,CADET的通用化数值算法可以达到满足应用要求的计算精度,这验证了所提数值算法的有效性,且具有更强的泛化应用于复杂非线性动力系统的价值.

关键词：车辆悬架系统协方差分析描述函数法随机振动数值算法非线性系统

基于改进Kruskal-Wallis检验的低压开关电器状态表征参数选择

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高电压技术 2024年第2期50卷 535-542页

作者：刘洋曹云东刘树鑫沈阳工业大学教育部特种电机与高压电器重点实验室沈阳110870

由于状态数据的多属性、高维度和大数据量,以及特征参数难以满足正态性和方差齐性检验的事实,低压开关电器的状态表征参数难于选择。针对该问题,基于非参数单体多状态样本的分组状态间秩差异性,以及特征参数Kruskal-Wallis(KW)检验统计... 详细信息

由于状态数据的多属性、高维度和大数据量,以及特征参数难以满足正态性和方差齐性检验的事实,低压开关电器的状态表征参数难于选择。针对该问题,基于非参数单体多状态样本的分组状态间秩差异性,以及特征参数Kruskal-Wallis(KW)检验统计量的计算规则和变化趋势,研究论证了单体样本特征参数表征显著性鉴别机理。同时,基于状态序列斜率变化增量和子序列变异增量,提出样本状态时序分类算法,并将该算法与参数鉴别机理相结合,形成单体多状态样本改进KW检验理论。最后,基于改进理论提出低压开关电器状态表征参数选择新方法。以交流接触器为例进行验证,结果表明该文方法适用于具有非线性、非平稳、动态随机分布等特点的低压开关电器状态表征参数选择。实例证明,基于该方法获得状态表征曲线的拟合优度可达0.91,状态划分显著性P值可达8.42848×10–266,表征与分类精度较参数选择前及同类方法提升明显,为下一步研究低压开关电器状态的精确划分与识别奠定了理论基础。

关键词：低压开关电器状态表征参数选择 Kruskal-Wallis检验状态划分

从第31届国际制图大会看地图制图学的研究进展

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地球信息科学学报 2024年第1期26卷 3-14页

作者：刘纪平车向红王勇徐胜华孙玉杰迟晋浙杜凯旋中国测绘科学研究院北京100830 兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院阜新123032 武汉大学资源与环境科学学院武汉430072

2023年8月13日至18日,第31届国际制图大会在南非开普敦举行。本文首先简要介绍了第31届国际制图大会概况。然后,在详细分析大会专题报告的基础上,重点归纳和总结了国际上地图制图学在基础理论、地图制图与地理信息技术、地图数据、地图... 详细信息

2023年8月13日至18日,第31届国际制图大会在南非开普敦举行。本文首先简要介绍了第31届国际制图大会概况。然后,在详细分析大会专题报告的基础上,重点归纳和总结了国际上地图制图学在基础理论、地图制图与地理信息技术、地图数据、地图产品、空间数据基础设施建设、公众应用、可持续发展和历史文化伦理八个方面的研究新热点,并分析得到了以下特点:一方面地图制图更加注重多要素融合制图、用户/场景体验增强和快速制图能力;另一方面,地理信息技术在多模泛在感知、大数据融合处理、人工智能分析、知识构建与服务等方面不断深化;此外,面向资源管理、生态保护、社会发展等的全球/区域/国家/城市可持续发展应用,已成为各国政府机构、科研机构、产业企业等共同努力的热点方向。另外从国际地图大赛获奖地图可以看出地图可视化方法融入了更多的现代元素和文化印记,更加注重“人-图”互动。最后,探讨了大数据与人工智能时代地图制图学在理论体系、技术方法和应用服务方面的发展趋势,并对我国地图制图学科发展与国际合作提出了建议。

关键词：地图制图学地理信息 ICA 地图可视化 GeoAI 时空大数据 SDGs 人工智能

欠驱动水下机器人的最优等效补偿轨迹跟踪控制

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控制与决策 2024年第9期39卷 2923-2931页

作者：李亚鑫刘里宵王宇西南石油大学电气信息学院

针对康达效应矢量推进器输出饱和以及矢量力矩耦合等固有推进特性,为其欠驱动的水下机器人提出一种最优等效补偿控制方法.以轨迹跟踪误差为基础,设计滑模控制器,并利用径向基神经网络和扩张状态观测器对执行器饱和以及外界扰动进行实时... 详细信息

针对康达效应矢量推进器输出饱和以及矢量力矩耦合等固有推进特性,为其欠驱动的水下机器人提出一种最优等效补偿控制方法.以轨迹跟踪误差为基础,设计滑模控制器,并利用径向基神经网络和扩张状态观测器对执行器饱和以及外界扰动进行实时估计与补偿.在此基础上,最优等效补偿控制借助离散动力学方程构建关于机器人递推状态偏差的代价函数,通过在推进器推力可达集内寻求等效力矩使代价函数最小,从而不仅保证控制律满足推进器矢量力矩耦合特性,还能有效抑制机器人欠驱动方向的扰动.利用Lyapunov理论最终验证该控制方法在推进器自身特性约束下渐近稳定;仿真实验数据表明,欠驱动水下机器人在该方法控制下可实现较精确的轨迹跟踪任务且鲁棒性较强.

关键词：欠驱动自主水下机器人执行器饱和轨迹跟踪滑模控制扰动补偿

基于NTK理论和改进时间因果的物理信息神经网络加速收敛算法

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力学学报 2024年第7期56卷 1943-1958页

作者：潘小果王凯邓维鑫四川大学机械工程学院成都610065 中国空气动力研究与发展中心空天技术研究所四川绵阳621000

物理信息神经网络(physics-informed neural networks,PINNs)是一类将先验物理知识嵌入神经网络的方法,目前已经成为求解偏微分方程领域的研究热点.尽管PINNs在数值模拟方面展现出巨大的应用前景,但它仍然面临收敛缓慢的挑战.文章从神... 详细信息

物理信息神经网络(physics-informed neural networks,PINNs)是一类将先验物理知识嵌入神经网络的方法,目前已经成为求解偏微分方程领域的研究热点.尽管PINNs在数值模拟方面展现出巨大的应用前景,但它仍然面临收敛缓慢的挑战.文章从神经正切核(neural tangent kernel,NTK)理论出发,通过对单隐藏层神经网络模型进行分析,推出PINNs的神经正切核矩阵具体表达式,并以此进一步分析PINNs收敛速度的影响因素,给出PINNs快速收敛的两个必要条件.应用神经正切核理论分析PINNs领域的3种相关算法(时间因果算法、傅里叶特征嵌入、学习率退火)的加速收敛效果,结果表明这3种算法均不能满足PINNs加速收敛的所有必要条件.文章提出一种动态傅里叶特征嵌入时间因果算法(dynamic Fourier feature embedding causality,DFFEC),综合考虑了NTK矩阵特征值平衡和时间顺序收敛对PINNs收敛速度的影响,在AllenCahn,Reaction,Burgers和Advection等4个算例上的数值实验结果表明,所提出的DFFEC算法可以显著提高PINNs的收敛速度.特别是在Allen-Cahn算例上,与时间因果算法相比,所提出的DFFEC算法具有至少50倍的加速收敛效果.

关键词：物理信息神经网络收敛速度谱偏差神经正切核非定常流动

基于故障敏感度学习和集成学习的可诊断性设计方法

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兵工学报 2024年第7期45卷 2451-2462页

作者：吕佳朋史贤俊王元鑫海军航空大学山东烟台264001 海军航空大学青岛校区山东青岛266041

对系统进行可诊断性设计,能优化诊断方案、提升诊断方案与系统的契合程度,对于准确检测或隔离系统故障具有重大意义。为此提出一种基于故障敏感度学习和集成学习的可诊断性设计方法。对于采集到的不同状态下的系统测试点信号进行特征提... 详细信息

对系统进行可诊断性设计,能优化诊断方案、提升诊断方案与系统的契合程度,对于准确检测或隔离系统故障具有重大意义。为此提出一种基于故障敏感度学习和集成学习的可诊断性设计方法。对于采集到的不同状态下的系统测试点信号进行特征提取,结合系统的可诊断性评价结果,提出特征贡献度量化算法,对信号中不同特征对故障诊断的贡献度进行评估,使用改进的D-S证据理论算法对不同信号的特征进行融合,确定适用于故障检测与隔离的故障敏感特征集合;采用集成学习方法对基分类器的诊断效果进行加强,最终获得对当前系统的诊断方案。仿真实验结果表明,采用新的可诊断性设计方法设计出来的针对系统的诊断方案,可以对系统故障进行良好的诊断,其中与未进行故障敏感度学习环节相比,故障诊断的错误率由5.33%下降到2.66%,与未进行集成学习环节相比,故障诊断的错误率由16.22%(基诊断器的平均值)下降到2.66%。在与其他诊断方案的对比实验中,新方法的故障诊断错误率相较于对比方法的平均值下降了3.34%。

关键词：可诊断性设计故障敏感度集成学习自适应提升

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考虑企业多种属性的共享制造平台供需双边匹配模型研究

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计算机集成制造系统 2024年第9期30卷 3299-3309页

作者：王莉静马志鑫徐梦杰哈尔滨理工大学经济与管理学院

为了能以最低成本降低共享制造供需主体的交易风险，在对共享制造供需主体信誉的衡量上，运用基于滑动时间窗口的实时信任度度量方法，以综合考虑共享制造供需双方的局部声誉及全局声誉，进而求得更加精准的信誉度；此外为了促进共享制... 详细信息

为了能以最低成本降低共享制造供需主体的交易风险，在对共享制造供需主体信誉的衡量上，运用基于滑动时间窗口的实时信任度度量方法，以综合考虑共享制造供需双方的局部声誉及全局声誉，进而求得更加精准的信誉度；此外为了促进共享制造供需主体的长久交易，在现有共享制造供需双边满意度评价指标体系中加入企业社会责任(CSR)相关细分指标，以考虑其对利益相关者的责任履行程度；综合共享制造供需双方的实时信任度、服务属性任务属性及CSR属性匹配度，建立多目标规划模型，并求解匹配结果。通过实例运算得到最优匹配方案，从而证明了该方法的可行性和有效性，并与仅考虑实时信任度、仅考虑CSR、上述两者均不考虑的模型进行比较，证明了所提模型的优势。

关键词：共享制造平台双边匹配实时信任度企业社会责任满意度

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基于深度神经网络和光度序列数据的卫星平台分类识别方法研究

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北京航空航天大学学报 2024年

作者：陈浩刘通张延鑫北京跟踪与通信技术研究所中国科学院空间应用工程与技术中心

空间目标的光度序列数据与目标的形状、尺寸、材质和运动等特性信息紧密相关，为了利用光度序列数据反演卫星平台的类别，提出了基于深度神经网络和光度序列数据的卫星平台分类识别方法。对用于神经网络训练的光度序列数据进行了距离修... 详细信息

空间目标的光度序列数据与目标的形状、尺寸、材质和运动等特性信息紧密相关，为了利用光度序列数据反演卫星平台的类别，提出了基于深度神经网络和光度序列数据的卫星平台分类识别方法。对用于神经网络训练的光度序列数据进行了距离修正、相位角修正、平滑滤波和插值等预处理分析。构建了可以同时提取空间目标时序特征和空间特征的卷积LSTM网络，对火箭、铱星、GlobalStar卫星和空间碎片4类目标分类平均正确率为73.80%，优于卷积神经网络的平均值70.43%。仿真了BY、DMSP、FIA、GSSAP等7类卫星平台的光度序列数据，并进行深度神经网络扩展验证，得到的卫星平台分类正确率大幅度提升至超过90%。

关键词：卫星平台分类光度序列数据 LSTM网络卷积神经网络

废弃矿井地下空间再利用根源因素识别及评价模型构建

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中国矿业大学学报 2024年第3期53卷 585-599,612页

作者：孙中博赵毅鑫任建东中国矿业大学(北京)共伴生能源精准开采北京市重点实验室北京100083 中国矿业大学(北京)能源与矿业学院北京100083

为了推动废弃矿井空间资源的精准开发利用,根据地质条件和形态方位差异对影响废弃矿井地下空间再利用的众多因素开展系统研究.首先,从资源禀赋状态、稳定性、安全性和区位条件4个维度构建了包含18个因素的指标体系.然后,引入K-means聚... 详细信息

为了推动废弃矿井空间资源的精准开发利用,根据地质条件和形态方位差异对影响废弃矿井地下空间再利用的众多因素开展系统研究.首先,从资源禀赋状态、稳定性、安全性和区位条件4个维度构建了包含18个因素的指标体系.然后,引入K-means聚类算法避免了阈值确定的主观性和随意性,建立DEMATEL-ISM评价模型分析各因素间的相互作用关系.其次,构建多属性两阶段决策评价模型,采用TFN-TODIM方法对备选矿井排序.结果表明:“高度影响关系”类别的阈值包含63个,λ取值范围为0.107~0.248.各影响因素之间呈现复杂的同级和跨级作用关系,并得到了影响废弃矿井地下空间再利用的5个关键因素(煤层稳定性、围岩性质、地质构造复杂程度、开采深度、地质灾害发生频率)和3个根本因素(瓦斯浓度等级、矿井涌水量、煤层自燃倾向性).以地下旅游及休闲娱乐场所模式为例,各备选矿井的优劣势排序为A1(山西太原白家庄煤矿)>A3(山东济宁唐口煤矿)>A2(山西临汾团柏煤矿)>A5(陕西榆林山东煤矿)>A7(贵州遵义云安煤矿),最优先开发的矿井为山西太原白家庄煤矿.最后,展望了物资仓储、医疗场所、科研教学基地和深地工程等模式的决策评价模型的研究焦点和方向.研究结论为促进废弃矿井地下空间资源再利用提供了理论支撑,对推动矿区转型发展具有借鉴意义.

关键词：废弃矿井地下空间再利用 DEMATEL-ISM K-means聚类 TODIM