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基于改进蜣螂算法的无人机航迹规划

无线电工程 2023年

作者：甄然袁明明武晓晶孟凡华河北科技大学电气工程学院

针对无人机（UAV）航迹规划求解计算量大、难收敛等问题，提出了一种改进的蜣螂算法（PLDBO）的航迹规划方法。首先，建立了三维任务空间模型和无人机路径规划成本函数，将路径规划问题转化为多维函数优化问题。其次，对DBO算法调用Piec... 详细信息

针对无人机（UAV）航迹规划求解计算量大、难收敛等问题，提出了一种改进的蜣螂算法（PLDBO）的航迹规划方法。首先，建立了三维任务空间模型和无人机路径规划成本函数，将路径规划问题转化为多维函数优化问题。其次，对DBO算法调用Piecewise混沌映射，改变其初始化过程，增强种群的多样性，加快收敛速度。然后，引入黄金正弦改进滚球蜣螂位置更新公式，有效协调了全局搜索能力与局部挖掘能力，加快收敛速度。并在小偷蜣螂位置更新公式引入Levy策略，增强算法跳出局部最优的能力。接着引入了一种具有策略自适应的横向交叉，提高了算法的收敛精度，增强全局寻优能力。最后，通过将提出的改进算法在知名的15个经典基准函数上比较，全面验证了PLDBO的优越性，并应用于航迹规划问题求解，仿真结果表明，PLDBO能获得更可行、更高效的路径。

关键词：蜣螂算法混沌映射黄金正弦 Levy飞行水平交叉策略航迹规划

h-BN/Gr异质界面摩擦性能的第一性原理研究

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h-BN/Gr异质界面摩擦性能的第一性原理研究

作者：李明昊兰州交通大学

学位级别：硕士

几类抛物型方程驱动的生成对抗网络及其在图像生成中的应用

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几类抛物型方程驱动的生成对抗网络及其在图像生成中的应用

作者：季昊威华中科技大学

学位级别：硕士

近年来,将微分方程理论与深度学习相结合是数学交叉领域的热点之一。以往的深度学习模型主要根据数据集的特点以及工程经验来设计搭建模型,使其满足任务需求。但这类方法缺乏理论上的可解释性,同时完全基于数据驱动的模型在数据量不足... 详细信息

近年来,将微分方程理论与深度学习相结合是数学交叉领域的热点之一。以往的深度学习模型主要根据数据集的特点以及工程经验来设计搭建模型,使其满足任务需求。但这类方法缺乏理论上的可解释性,同时完全基于数据驱动的模型在数据量不足时泛化能力有限。在此背景下,将微分方程理论与神经网络相结合,不仅可以在理论上提供部分可解释性,还可以基于方程理论使得模型的鲁棒性大大提升。本文基于偏微分方程驱动的残差神经网络,设计了新的生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)架构,使得GAN的架构更加轻量化,增强其训练稳定性的同时加快收敛速度。首先,本文基于图像滤波的偏微分方程方法提出了一类非线性各向异性扩散方程,并证明了其解的存在唯一性。通过数值方法将其离散化成卷积算子的形式,由此构建了各向异性方程驱动的残差块,在参数效率及鲁棒性方面取得了较好的效果。接着将几类抛物型方程驱动的残差块与GAN相结合,以更少的参数数量取得了有竞争力的结果。同时,常微分方程架构在GAN中的可行性也通过数值实验进行了验证。最后,本文又对GAN的推广WGAN提出了一种基于动力系统的判别器架构,通过正则化手段以及更精细的数值条件来满足Lipschitz条件。通过实验结果表明,在该架构下,WGAN训练的稳定性得以提高。

关键词：抛物型方程动力系统深度学习生成对抗网络图像生成

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基于深度学习的船舶会遇态势识别技术研究

基于深度学习的船舶会遇态势识别技术研究

作者：刘仕昊大连海事大学

学位级别：硕士

船舶会遇态势识别是重要的海上交通安全技术之一。随着全球贸易和物流业的快速发展,海运船只数量显著增加,这促进了无人船技术的发展和推广,也使得船舶图像识别成为了重要的研究领域。在海上航行、船舶交通控制、安全监控等领域,船舶图... 详细信息

船舶会遇态势识别是重要的海上交通安全技术之一。随着全球贸易和物流业的快速发展,海运船只数量显著增加,这促进了无人船技术的发展和推广,也使得船舶图像识别成为了重要的研究领域。在海上航行、船舶交通控制、安全监控等领域,船舶图像识别有着大量的实际应用和重要作用。船舶图像识别技术是利用计算机视觉技术进行的一种目标检测和分类技术,主要包括船舶类型识别,海上障碍物识别等。其中,船舶类型识别是指通过分析船舶图像,准确识别船舶的类型和特征,如货船、油轮、集装箱船、渔船等,为相关部门提供船舶流量监控和交通管理的参考依据。会遇态势判断是指通过识别船舶的运动轨迹、速度、方向等参数,对不同船舶之间的相遇情况进行预测和判断,以便及时采取必要的避碰措施,确保航行安全。运用船舶图像进行船舶会遇态势判断能够同时获取船舶的类型,有助于预估来船航速以及航线安全性,为后续的避碰决策做准备。同时,该技术可以应用于船舶智能化领域,实现自主避碰、自主导航等功能,提高船舶航行的安全性和效率。本文结合实际航行情况构建船舶数据集,利用多组降采样卷积数据集,对不同尺度的船舶进行实验,记录各组数据输入网络的平均准确率,针对远距离小目标船舶识别,对深度学习算法进行改进,得到实验结果结合理想光学模型讨论目标的大小、距离与成像分辨率之间的关系,探讨实际航行中対于船载光学设备的焦距要求。进行了基于深度学习算法的多尺度船舶会遇态势识别实验,结果表明深度学习算法在判断船舶会遇态势上,具有较高的准确率。我们通过多种测试,针对小尺度目标改进算法,结合理想光学系统计算了船舶识别的最小像素要求,确定船舶光学系统的最佳设置,验证深度学习算法在船舶会遇态势判断方面的可行性和有效性。本文通过对主流深度学习算法和改进后算法的验证和分析得出结论:改进的YOLOv4算法的船舶会遇态势判断模型具有较高的准确性和实时性,可以有效地判断船舶会遇态势,为海上交通安全提供了一种新的有效的预警和决策支持方法,也为船舶交通安全领域的研究提供了新的思路和方法,具有重要的理论和实际意义。

关键词：船舶识别深度学习图像降采样数据集构建会遇态势判断

《畜牧生产与动物医学中的生物安全：从原理到实操》（节选）英汉翻译实践报告

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《畜牧生产与动物医学中的生物安全：从原理到实操》（节选）英汉...

作者：顾一昊河南农业大学

学位级别：硕士

随着人们生活水平不断提高,人们对肉、蛋、奶等牧制品的需求量不断提高,这推动了畜牧业的迅速发展,同时畜牧兽医业的重要性也随之逐渐凸显出来,人才需求也随之增加。因此,我们有必要借鉴发达国家牧业现代化以及牧业、兽医业人才培养规... 详细信息

随着人们生活水平不断提高,人们对肉、蛋、奶等牧制品的需求量不断提高,这推动了畜牧业的迅速发展,同时畜牧兽医业的重要性也随之逐渐凸显出来,人才需求也随之增加。因此,我们有必要借鉴发达国家牧业现代化以及牧业、兽医业人才培养规范化的成功经验和案例,加快我国畜牧业的现代化的进程。Biosecurity in Animal Production and Veterinary Medicine:From Principles to Practice（《畜牧生产与动物医学中的生物安全:从原理到实操》）于2019年由CABI（国际应用生物科学中心出版社）出版,是一本专业的科技类读物,主要涉及牧业生产中的疫病防治问题,内容非常详实。作为科技类文本,该书有较强的专业性,对我国养殖户有很好的指导和借鉴意义。译者选取了该书的第十三及十四章作为翻译项目的源语文本,内容主要涉及家禽以及牛类养殖中的疫病防治问题。对于科技类文本而言,在目的论框架下,译者可以在“以读者为中心”的前提下,灵活采用翻译策略以达到提供指导用书的翻译目的。因此,译者以目的论为指导,完成了包括译前、译中、译后等工作。本次翻译实践的重点在于把握科技类文本的语言特点,在目的论指导下,对词汇、句法、语篇层面的难点进行分析,以归纳科技类文本中某些特定语言现象的翻译方法。最后,译者对本次翻译活动进行了经验总结,总结了本次翻译过程中的局限以及目的论指导下科技文本翻译的相应翻译方法,希望能够积累自身翻译实践经验的同时为相关养殖户及国内大学相关专业学生提供参考。

关键词：翻译实践报告目的论科技类文本畜牧兽医

云边协同服务功能图映射方法及原型系统的设计与实现

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云边协同服务功能图映射方法及原型系统的设计与实现

作者：雷承昊北京邮电大学

学位级别：硕士

随着物联网(Internet of things,IoT)和5G技术的发展,物联网中的终端数量和业务种类逐渐增多,并且,用户对服务质量(quality of service,QoS)的要求具有较大差异。传统云中心网络的服务器距离用户较远,难以满足部分业务的时延要求。移动... 详细信息

随着物联网(Internet of things,IoT)和5G技术的发展,物联网中的终端数量和业务种类逐渐增多,并且,用户对服务质量(quality of service,QoS)的要求具有较大差异。传统云中心网络的服务器距离用户较远,难以满足部分业务的时延要求。移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)技术可以支持网络服务在边缘侧部署从而缩短服务时延。通过引入MEC技术,形成云边协同物联网(cloud-edge collaborative Internet of things,CECIoT)体系结构,可集成云的计算能力和MEC技术的低延迟特性,有效实现对不同类型业务的差异化管理。同时,传统的网络资源管理方式具有资源固化、网络扩展性低等问题,可以通过引入网络功能虚拟化(nerwork virtualization function,NFV)技术解决。在基于 NFV 技术的 CECIoT架构中,虚拟网络功能(virtual nerwork function,VNF)可以组成服务功能链(service function chain,SFC)在网络中部署,实现云边资源的统一管理。然而现有的SFC部署方案存在以下问题有待解决:1.传统串行的SFC构建和处理方法将导致较高的业务时延;2.1:1的VNF实例备份方式会消耗大量的资源;3.大多数部署方案面向单一业务QoS指标进行性能优化,难以平衡服务质量和网络资源效用。因此,针对CECIoT体系结构中多SFC均衡服务困难的问题,本文提出了一种可靠的服务功能图(service function graph,SFG)构建和映射机制。首先,本文提出了一种基于时延和可靠性的SFG生成机制,实现VNF间的并行编排和多SFC的图形化组合。然后,提出了一种QoS与成本均衡的SFG部署算法,通过对不同SFC业务应用差异化的映射策略,实现延迟和资源消耗的综合优化。最后,设计了一种流量变化感知的SFG均衡缩放算法,根据每条SFC的流量变化将相关节点和链路上的网络服务进行删除、扩展或迁移,从而提高网络服务成功率。仿真结果表明,提出的算法能够有效提升可靠性,并降低平均服务时延和综合资源消耗。进而,为了对所提算法进行验证和应用,本文设计与实现了云边协同服务功能图映射原型系统。首先,完成了系统的需求分析,将原型系统划分为四个模块:CECIoT网络配置模块、用户SFC请求配置模块、SFG映射算法配置模块和算法执行与结果展示模块。然后对系统架构和工作流程进行概要设计,并对各功能模块的工作流程进行详细设计。完成了数据库设计和模块开发实现之后,对系统的功能和性能进行测试。测试结果表明,研发的原型系统能够高效完成SFG在CECIoT中的构建与映射,为该场景下的网络功能部署提供系统支持。

关键词：云边协同服务功能图服务质量可靠性并行化

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具有时滞的多层复杂网络同步问题研究

具有时滞的多层复杂网络同步问题研究

作者：谷占昊上海应用技术大学

学位级别：硕士

复杂网络的研究已经成为近年来备受关注的热门话题。随着数据信息化时代的到来,单个孤立的复杂网络已不足以满足对现实系统的描述,因此,为更加完整的描述现实中各种问题,学者们提出了由多个单层复杂网络通过特定的连接方式,相互耦合在... 详细信息

复杂网络的研究已经成为近年来备受关注的热门话题。随着数据信息化时代的到来,单个孤立的复杂网络已不足以满足对现实系统的描述,因此,为更加完整的描述现实中各种问题,学者们提出了由多个单层复杂网络通过特定的连接方式,相互耦合在一起的多层复杂网络。本文旨在深入研究多层复杂动态网络同步等方面的问题,并对其进行讨论。为了更好地介绍复杂网络的特性和概念,我们详细解析了复杂网络的动力学特性以及一些重要概念。此外,本文还从网络拓扑结构的角度出发,分析了几种常见的网络模型及其同步特点,从而为理解复杂网络同步提供了基础。在论述复杂网络同步问题时,我们发现国内外学者在复杂网络同步方面已经取得了一系列重要的成果。同时,我们也从研究意义的角度探讨了复杂网络同步的重要性,说明了其在科学研究和实际应用中的广泛应用前景。因此,本文的研究内容和结论具有一定的实践意义,对于推动相关领域的研究和发展具有积极的促进作用。第三章研究了多个具有时滞的复杂网络间同步问题,并采用Lyapunov稳定性理论,设计合适的自适应同步控制器。利用自适应同步控制方法对各个网络中的节点进行控制,以确保网络的稳定性和同步性。通过自适应控制方法研究了由时空混沌系统组成的不确定离散网络的投影同步。我们基于李雅普诺夫稳定性原理和Lipschitz条件设计了相应的自适应控制器,最终实现了多个复杂网络间的同步。数值模拟的结果验证了所提出的自适应识别方案的可行性。为复杂动态网络节点的动力学行为的研究提供了有力依据。第四章研究了两层复杂网络对等同步问题。由多个节点相互耦合在一起的单层复杂网络模型难以描述现有社会中的各种复杂系统,为满足现实需求,在这一章节中,我们介绍了由两个单层网络组成双层复杂动态网络模型。通过设计了合适的控制器,对驱动层中网络的各个节点实施同步控制以实现同步。根据Lyapunov稳定性理论,我们还推导出了双层复杂网络同步的稳定性证明。其次利用同步理论,在此模型的基础上研究含有噪声的双层网络的拓扑识别问题,提出了同时识别系统不确定参数和未知网络拓扑结构的自适应法则。理论分析和数值仿真验证了所提方法的正确性。第五章研究了具有层间耦合的多层复杂动态网络牵制控制同步问题。在上述研究的基础上,建立了具有层间连边的多层复杂网络模型。通过数学模型建立层间节点间相互联系的方法,本章介绍了一种利用矩阵不等式实现节点间相互联系的方法。同时,控制器的设计需要考虑多个因素,以确保系统的稳定性。这种同步方法可以应用于各种不同的系统和网络,以实现更好的控制。最后仿真分析了在时滞和噪声的影响下,多层复杂动态网络在牵制控制器的作用下的同步动力学行为。最后对前文所述的研究内容进行了全面综述和总结,相对于单层网络,多层网络的动力学行为更加复杂。多层网络具有更多的层内和层间拓扑结构的多样性,使得多层网络更贴近于现实中的复杂系统。因此,对于研究现实中的复杂系统,多层网络同步控制的研究非常重要。在研究中,我们还发现多层网络同步控制的研究对于许多应用领域非常重要。例如,在机械工程领域中许多问题需要通过复杂网络理论的研究来解决,当机械系统中存在多个电机时,机电耦合会导致系统的振动问题。针对这些实际问题,我们需要进一步探索和研究,以寻找更好的解决方案。因此,未来我们将致力于基于理论研究,解决机械工程领域中的实际问题,并推动机械工程的发展。

关键词：多层网络牵制控制同步时滞噪声参量识别

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分布式驱动电动汽车横摆稳定性控制策略研究

分布式驱动电动汽车横摆稳定性控制策略研究

作者：李宇昊南京航空航天大学

学位级别：硕士

汽车失稳引起的重大交通事会造成巨大的经济损失和人员伤亡,对汽车的横摆稳定性进行分析和研究,可以提高汽车的操纵稳定性并减少事故的发生。与此同时,动力、传动和制动装置都整合到轮毂内的轮毂电机电动轮,为汽车的分布式电驱动和稳定... 详细信息

汽车失稳引起的重大交通事会造成巨大的经济损失和人员伤亡,对汽车的横摆稳定性进行分析和研究,可以提高汽车的操纵稳定性并减少事故的发生。与此同时,动力、传动和制动装置都整合到轮毂内的轮毂电机电动轮,为汽车的分布式电驱动和稳定性控制提供了有利条件。本文选择分布式驱动电动汽车作为研究对象,以提高分布式驱动电动汽车的行驶稳定性为目标,通过理论分析和仿真验证对横摆稳定性控制策略进行深入研究,研究结果可为分布式驱动电动汽车的横摆稳定性控制提供理论参考和工程借鉴。本文的主要研究内容包括以下几个方面:(1)对分布式驱动电动汽车动力学建模与行驶稳定性相图进行了研究。针对分布式驱动电动汽车,对Car Sim软件中的车辆传动系统进行修改,在Simulink中搭建轮毂电机模型模拟分布式电驱动,建立分布式驱动电动汽车整车模型。建立非线性四轮二自由度模型,求解动力学微分方程得到质心侧偏角-质心侧偏角速度相图。分别研究了前轮转角、行驶速度和路面附着系数对相平面图稳定域的影响方式,并使用Matlab拟合工具箱进行参数拟合。(2)基于积分型终端滑模的主动前轮转向控制器设计。本文采取人-车-路闭环的方法,对所提出的稳定性控制策略进行验证。考虑到驾驶员在实际驾驶过程中具备一定的轨迹预测能力,建立基于轨迹预测的驾驶员路径跟踪模型。建立线控转向执行机构模型,基于积分型终端滑模方法设计主动前轮转向控制器以提高分布式驱动电动汽车的横摆稳定性,对该控制器的有限时间收敛性进行证明。在Car Sim/Simulink联合仿真平台中对基于积分型终端滑模的主动前轮转向控制器进行仿真验证。结果表明,所提出的主动前轮转向控制策略能改善分布式驱动电动汽车在低附路面下的横摆稳定性。(3)分布式驱动电动汽车直接横摆力矩稳定性控制器设计。由于主动前轮转向技术在汽车严重失稳时控制效果有限,因此本文设计了分布式驱动电动汽车直接横摆力矩稳定性控制器以应对较为极端的行驶工况。采用分层式控制策略,上层为基于Popov超稳定性的模型参考自适应横摆力矩控制器,通过求解Popov积分不等式得到自适应的前馈及反馈增益,具有计算负荷小,自适应性强等优势,同时能保证控制器的超稳定性要求。下层为基于二次规划的转矩分配控制器,以轮胎利用率最优为目标来分配各轮胎的驱动转矩,得到保障分布式驱动电动汽车稳定行驶所需的四轮转矩值。在Car Sim/Simulink联合仿真平台中,选择较为极端的鱼钩工况进行仿真验证。(4)分布式驱动电动汽车主动前轮转向与直接横摆力矩的稳定性协调控制器设计。对分布式驱动电动汽车的质心侧偏角-质心侧偏角速度稳定性相图进行分析,并在此基础上设计主动前轮转向与直接横摆力矩控制的稳定性协调控制器。为保证主动前轮转向与直接横摆力矩控制之间的平滑切换,基于质心侧偏角-质心侧偏角速度相图建立协调控制器的协调函数。基于Car Sim/Simulink联合仿真平台,对所设计的分布式驱动电动汽车稳定性协调控制策略进行仿真验证。设置不同的车速和路面附着系数,进行双移线工况和蛇形工况的仿真试验。仿真结果表明,本文所提出的分布式驱动电动汽车稳定性协调控制策略具有很好的的横摆稳定性控制效果,能有效防止汽车失稳以避免事故的发生。

关键词：分布式驱动横摆稳定性主动前轮转向终端滑模直接横摆力矩控制 Popov超稳定性协调控制

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面向开源数据SRE知识图谱构建与应用

面向开源数据SRE知识图谱构建与应用

作者：刘明昊内蒙古大学

学位级别：硕士

固体火箭发动机(Solid Rocket Engine,SRE)作为多种高科技导弹的核心动力装置,是推动航天航空领域发展的重要组成部分。伴随其研究不断深入,该领域知识数据日益增多。但目前缺乏高效的知识管理方法对其进行梳理整合,导致相关资料分散,... 详细信息

固体火箭发动机(Solid Rocket Engine,SRE)作为多种高科技导弹的核心动力装置,是推动航天航空领域发展的重要组成部分。伴随其研究不断深入,该领域知识数据日益增多。但目前缺乏高效的知识管理方法对其进行梳理整合,导致相关资料分散,无法得到有效统一,容易造成研究人员在获取知识时工作量大、效率低等问题。因此,本文通过知识图谱技术高效整合存储相关知识,面向开源数据构建SRE知识图谱并进一步搭建智能问答系统,实现知识图谱智能化应用,提高研究人员获取与掌握相关知识的效率。论文主要工作如下:1.构建了固体火箭发动机领域原始语料库、命名实体识别数据集和关系抽取数据集。以开源的书籍、实验报告和网络数据为数据源,经过数据预处理等操作,获取原始语料库,并结合专家知识与实际需求,梳理常见实体与关系类别,构建命名实体识别和关系抽取数据集。2.提出了一种基于BERT的固体火箭发动机双通道命名实体识别模型。该模型通过使用BERT预训练模型获取字符对应的向量编码,并将其输入到由CNN和Bi LSTM组成的双通道网络,以充分提取字符特征与上下文信息,最后通过CRF层获取最终字符类别。通过实验对比与验证,该命名实体识别模型在固体火箭发动机数据集上表现优秀。3.提出了一种基于BERT的固体火箭发动机分层注意力机制关系抽取模型。该模型经过BERT对输入句子进行向量编码后,通过Bi GRU网络学习语义特征,并将注意力机制分别部署于句子与句袋两个级别,以进一步提高模型性能。通过实验验证,该模型可较好的在固体火箭发动机数据集上实现关系抽取任务。4.构建了基于Neo4j的SRE知识图谱。从构建知识图谱的基本流程出发,通过信息抽取技术从固体火箭发动机原始语料库中获取大量三元组信息,利用知识融合等知识图谱构建技术进一步整合三元组信息,最终存储于Neo4j图形数据库,并在可视化界面进行SRE知识图谱展示。5.搭建了基于SRE知识图谱的智能问答系统。该系统不仅可以回答用户提出的固体火箭发动机领域相关问题,还可以回答其他开放类问题,能够满足用户基本需求,具备一定的可靠性和实用性。

关键词：固体火箭发动机知识图谱命名实体识别关系抽取智能问答