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可重构装配线管理系统关键技术研究

机床与液压 2010年第21期38卷 61-64页

作者：苑明海许焕敏李东波河海大学机电工程学院江苏常州213022 南京理工大学机械工程学院江苏南京210094

在分析可重构装配线管理系统特性的基础上,构建基于CORBA的可重构装配线管理系统集成框架,研究可重构装配线建模、可重构装配线平衡、可重构装配线优化调度、可重构装配线评价等关键技术。

关键词：可重构制造系统可重构装配线管理系统 CORBA

对转轴间碳纤维刷式密封泄漏流动特性数值研究

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航空动力学报 2024年

作者：许焕泽孙丹胡广阳张杰一慕伟王铭章李玉沈阳航空航天大学航空发动机学院辽宁省航空宇航推进系统先进测试技术重点实验室沈阳市透平机械先进密封技术重点实验室中国航空发动机集团有限公司沈阳发动机研究所中国航空发动机集团有限公司航空发动机动力传输航空科技重点实验室

航空发动机对转轴间部位对密封结构的封严性能有着更高要求。提出了对转轴间碳纤维旋转刷式密封结构，基于刷丝离心效应力学理论和多孔介质理论，采用刷丝形变量修正孔隙率和阻力系数方法，建立了对转轴间碳纤维旋转刷式密封泄漏流动特... 详细信息

航空发动机对转轴间部位对密封结构的封严性能有着更高要求。提出了对转轴间碳纤维旋转刷式密封结构，基于刷丝离心效应力学理论和多孔介质理论，采用刷丝形变量修正孔隙率和阻力系数方法，建立了对转轴间碳纤维旋转刷式密封泄漏流动特性求解模型。分析了刷丝安装角、刷丝直径、转速对碳纤维刷丝力学变形特性的影响，研究了对转轴间刷式密封的泄漏流动特性。研究结果表明：提高内转子转速、减小刷丝直径、增大刷丝安装角，刷丝的形变量和转角将增大。考虑刷丝受离心效应作用，内转子转速3230r/min时，在转子径向方向的T650碳纤维刷丝形变量为Haynes25刷丝形变量的16.43%；内转子转速10000r/min时，将刷丝安装角从30°增至45°，刷丝在转子径向形变量增加104.02%；相同工况下，细直径刷丝密封效果更好，当刷丝与外转子接触间隙为0mm时，刷丝直径从0.07mm减小到0.05mm，泄漏量减少12.42%。

关键词：对转轴间碳纤维旋转刷式密封离心效应多孔介质模型泄漏流动

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基于光栅投影的水下小物体三维重建

中国测试 2024年

作者：施凯敏李锋许袁张慧敏江苏科技大学

为提高水下目标测量精度，解决光在水下传播时导致水下图像模糊和多介质引起的光线路径改变等问题，研究基于光栅投影的水下小物体三维重建方法。文章提出格雷码结合相移法的光栅投影测量方法，利用蒙特卡洛方法模拟光在水下传播分析误... 详细信息

为提高水下目标测量精度，解决光在水下传播时导致水下图像模糊和多介质引起的光线路径改变等问题，研究基于光栅投影的水下小物体三维重建方法。文章提出格雷码结合相移法的光栅投影测量方法，利用蒙特卡洛方法模拟光在水下传播分析误差，通过引入水下折射模型和去雾处理来校正多介质引起的光线路径改变和图像模糊导致的误差，结合标定结果和光栅投射在被测三维物体表面的相位信息，完成三维重建。为验证该方法的有效性，搭建由摄像机、投影仪组成的光栅投影三维测量系统。实验结果表明：重建物体尺寸与实物尺寸误差基本小于5%，实际距离误差基本小于4%，该方法可以有效抑制光栅投影在水中存在的测量误差，从而提高水下三维模型完整性。

关键词：光栅投影蒙特卡洛去雾处理三维重建

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基于时空特征共享的多源交通数据修复

中山大学学报(自然科学版)(中英文) 2024年

作者：王纪禹陈锐祥何兆成朱依婷武智刚许焕挺中山大学智能工程学院/广东省智能交通系统重点实验室鹏城实验室

本文提出了一种基于多维度特征共享的多层稀疏张量分解模型（MFS-MSTD）。该模型在CP(CANDECOMP/PARAFAC)分解的基础上，对时空因子矩阵施加低秩正则化；并采用共享低秩因子矩阵的机制表达多源交通数据之间的互补性，在非随机缺失或路... 详细信息

本文提出了一种基于多维度特征共享的多层稀疏张量分解模型（MFS-MSTD）。该模型在CP(CANDECOMP/PARAFAC)分解的基础上，对时空因子矩阵施加低秩正则化；并采用共享低秩因子矩阵的机制表达多源交通数据之间的互补性，在非随机缺失或路段级缺失的场景下完成了因子矩阵的梯度更新。实例验证表明：在速度数据非随机缺失场景下，MFS-MSTD在RMSE、MAE和MAPE三个误差指标上相较于基线方法平均降低17%、21%和18%；在流量数据非随机缺失场景下，RMSE、MAE和MAPE平均降低52%、54%和33%。面对更复杂的路段级缺失场景，MFS-MSTD的修复性能优于TGMC-S和MTNTF两个基线模型，能很好地拟合出未观测路段的交通流量变化。

关键词：交通数据修复多源数据共享因子矩阵 CP分解

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螺旋给料机结构优化设计

机械设计与制造 2021年第8期366卷 185-187,193页

作者：王友胜许焕敏高腾甘润节河海大学机电工程学院江苏常州213022

螺旋给料机是一种无挠性牵引设备,但是在输送黏性相对较大物料时,容易发生堵料现象,进而导致进给效率不高。为提高螺旋给料机的工作性能和适用性,实现高效输送,本课题以给料机螺旋体为研究对象,以螺旋参数包括螺距、叶片直径、螺杆内径... 详细信息

螺旋给料机是一种无挠性牵引设备,但是在输送黏性相对较大物料时,容易发生堵料现象,进而导致进给效率不高。为提高螺旋给料机的工作性能和适用性,实现高效输送,本课题以给料机螺旋体为研究对象,以螺旋参数包括螺距、叶片直径、螺杆内径和外径为优化设计变量,以螺旋体质量、进给效率为双优化目标;运用遗传算法,根据建立的螺旋参数表达式得到优化目标值;然后对优化前、后的螺旋体结构在ANSYS中进行有限元仿真分析,验证其合理性。研究结果表明:螺旋体重量较优化前减少9.34%;进给效率提高8.2%;螺旋体的最大等效应力降低16.7%;达到了轻量化、提高进给效率的优化目标。

关键词：螺旋给料机轻量化进给效率遗传算法有限元分析

偏最小二乘回归在绞吸挖泥船能耗预测中的应用

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舰船电子工程 2020年第6期40卷 192-195页

作者：高腾许焕敏河海大学机电工程学院常州213022

挖泥船的能耗是疏浚工程经济效益的重要体现,能耗的预测对于其作业优化意义重大。挖泥船工作时工况变化不一,能耗影响因素众多,难以对能耗进行预测。因此,首先根据挖泥船结构特点筛选影响作业的主要工艺参量,然后基于偏最小二乘回归建... 详细信息

挖泥船的能耗是疏浚工程经济效益的重要体现,能耗的预测对于其作业优化意义重大。挖泥船工作时工况变化不一,能耗影响因素众多,难以对能耗进行预测。因此,首先根据挖泥船结构特点筛选影响作业的主要工艺参量,然后基于偏最小二乘回归建立能耗与调控参量的数学模型,实现绞吸挖泥船能耗的预测。结果表明,利用此方法建立的数学模型的预测结果较为精准,为挖泥船作业优化做铺垫。

关键词：绞吸式挖泥船主要工艺参量偏最小二乘回归数学模型能耗预测

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高新技术产业科普丛书先进制造

高新技术产业科普丛书先进制造

基于融合多尺度多通道特征的深度监督网络实现裂缝检测

2011年

作者：常州市科学技术协会组编许焕敏苑明海

本书为《高新技术产业科普丛书》之一，主要介绍了国内外装备制造领域的发展状况，主要对机械、电力、交通、能源、医药等领域的装备制造的应用做了介绍，同时介绍我国装备制造技术发展政策以及常州电子装备制造产业的发展情况等。全书... 详细信息

本书为《高新技术产业科普丛书》之一，主要介绍了国内外装备制造领域的发展状况，主要对机械、电力、交通、能源、医药等领域的装备制造的应用做了介绍，同时介绍我国装备制造技术发展政策以及常州电子装备制造产业的发展情况等。全书通俗易懂，文字活泼，是一本普及性大众科普读物。

关键词：工业技术机械、仪表工业机械制造工艺

来源：汇雅图书（南通市图书馆... 评论

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汇雅图书（南通市图书馆）

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科学技术与工程 2024年第13期24卷 5595-5603页

作者：朱俊彬杜斌许世敏贵州大学土木工程学院贵阳550025 贵阳公路管理局贵阳550002

针对卷积神经网络在提取宽裂缝时,浅层卷积层在提取一些细节信息的同时也提取到了大量噪声的问题。提出了一个基于VGG-16骨架并融合深层特征的全卷积神经网络(fully convolutional network,FCN)分割网络,并在每层加入侧边输出以直接监... 详细信息

针对卷积神经网络在提取宽裂缝时,浅层卷积层在提取一些细节信息的同时也提取到了大量噪声的问题。提出了一个基于VGG-16骨架并融合深层特征的全卷积神经网络(fully convolutional network,FCN)分割网络,并在每层加入侧边输出以直接监督模型学习到更多的有用信息。此外,还采用了一种Focal Loss损失函数来解决数据集本身正负样本分类不平衡的问题。这种多尺度多通道深层特征与独特的损失函数融合应用,使网络具备很强的抗干扰性和较快的收敛速度。在DeepCrack数据集上,所提出的深层特征融合网络(deep feature fusion network,DFFN)与整体嵌套边缘检测(holistically-nested edge detection,HED)、FCN和DeepCrack相比,表现出更好的性能和更快的推理速度。

关键词：卷积神经网络裂缝分割侧边监督样本平衡

用于BI-RADS 4类肿块动态超声诊断的人工智能新模型

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中华超声影像学杂志 2024年第7期33卷 589-596页

作者：邱舜敏卢焕冲庄哲民李洋陈绍琦汕头大学医学院第一附属医院超声科汕头515041 汕头大学工学院电子系、广东省人工智能与现代超声工程技术研究中心汕头515063

目的探究一种融合了SAM-YOLOV 5深度学习网络和图像处理技术的人工智能(AI)新模型在乳腺影像报告与数据系统(BI-RADS)4类肿块超声动态视频良恶性分类中的应用。方法回顾性收集2019年5月至2023年6月汕头大学医学院第一附属医院经病理证实... 详细信息

目的探究一种融合了SAM-YOLOV 5深度学习网络和图像处理技术的人工智能(AI)新模型在乳腺影像报告与数据系统(BI-RADS)4类肿块超声动态视频良恶性分类中的应用。方法回顾性收集2019年5月至2023年6月汕头大学医学院第一附属医院经病理证实的BI-RADS 4类的乳腺肿块患者458例(530个肿块),按7∶3的比例进行模型的训练和测试,分析模型的ROC曲线下面积(AUC)、敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值。先与单张静态图像下的测试效果进行比较,再与3个传统的深度学习网络以及高、低年资医师组的测试效果进行比较。分析新模型在BI-RADS 4a、4b、4c类肿块中的诊断效能。结果二维超声动态视频在新模型中测试所得到的AUC、敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值高于使用单张超声静态图像(均P敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值高于3个深度学习网络模型(YOLOV 5、VGG 16、Resnet 50)和低年资医师组(均P<0.05),低于高年资医师组(其中仅特异性、阴性预测值P<0.05)。新模型对BI-RADS 4b类肿块诊断效能最低。结论基于SAM-YOLOV 5深度学习网络和图像处理技术开发的用于BI-RADS 4类乳腺肿块动态超声分类诊断的新模型有较高的诊断价值,有望用于辅助临床诊断。

关键词：超声检查深度学习图像处理人工智能乳腺肿块