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Al-Mg-Si合金双辊铸轧板坯不同位置处微观组织差异及其对板坯性能的影响

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材料工程 2024年第7期52卷 130-139页

作者：王旭成黄元春中南大学机电工程学院长沙410083 中南大学轻合金研究院长沙410083

传统的热轧法生产Al-Mg-Si合金板材存在工序多、时间长和成本高等缺点,严重制约了Al-Mg-Si合金的发展,因此,近年来采用双辊铸轧工艺生产Al-Mg-Si合金板材获得了极大的关注。本工作采用双辊铸轧工艺制备Al-Mg-Si铝合金铸轧板坯,探究板坯... 详细信息

传统的热轧法生产Al-Mg-Si合金板材存在工序多、时间长和成本高等缺点,严重制约了Al-Mg-Si合金的发展,因此,近年来采用双辊铸轧工艺生产Al-Mg-Si合金板材获得了极大的关注。本工作采用双辊铸轧工艺制备Al-Mg-Si铝合金铸轧板坯,探究板坯不同位置的微观组织差异及其对板坯性能的影响,结果表明:板坯边部和心部的晶粒形貌差异明显,织构组成复杂,大量第二相沿晶界处不均匀分布,板坯内部存在明显的元素偏析。通过理论计算,铸轧板坯边部的织构强化贡献强度为10.7 MPa,晶界强化贡献强度为86.8 MPa,而铸轧板坯心部的织构强化贡献强度为15.1 MPa,晶界强化贡献强度为82.4 MPa,板织构和随机织构对于铸轧板坯的强度贡献有限,边部和心部的强度差异主要取决于晶界强化。板坯边部和心部存在不同程度的位错缠结,边部的位错密度高于心部,这与小角度晶界统计结果相一致。针对板坯组织不均匀性的特点,通过热力学计算,为板坯后续热处理制度提供了理论指导。

关键词： Al-Mg-Si合金双辊铸轧微观表征晶界强化热力学计算

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一种多尺度特征融合TDNN的声纹识别方法

通信技术 2024年第6期57卷 551-555页

作者：叶贤胜高勇四川大学电子信息学院四川成都610065

为了有效提高声纹识别的性能,改进了一种时延神经网络(Time Delay Neural Network,TDNN)架构,通过引入多尺度频率通道注意力(Multi-scale Frequency-channel Attention,MFA)以及多尺度通道注意力模块(Multi-scale Channel Attention Module,MS-CAM),从而增强模型对不同尺度特征的学习能力。MFA模块通过引入频率通道关注机制,有针对性地强化关键信息;MS-CAM模块进一步加强了对多尺度信息的融合,能更好地获得局部与全局的特征。结果表明,所使用的模型在声纹识别测试数据集VOXCELEB1的等错误率和最小检测代价函数2项指标分别为0.96和0.064,与基线系统相比下降幅度分别为8.6%和19%。

关键词：声纹识别多尺度频率通道注意力多尺度通道注意力多尺度信息融合

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基于变分模态逐步抽取的结构弱模态识别

工程力学 2024年第3期41卷 106-113页

作者：姚小俊吕玉春河北工业大学土木与交通学院天津300401

针对结构的弱模态易淹没在噪声中导致模态识别遗漏的问题,该文提出了一种基于变分模态逐步抽取高能量模态的结构弱模态识别方法。该方法采用自回归模型功率谱准确选取高能量模态的初始中心频率;利用变分模态抽取法进行高能量模态分量的... 详细信息

针对结构的弱模态易淹没在噪声中导致模态识别遗漏的问题,该文提出了一种基于变分模态逐步抽取高能量模态的结构弱模态识别方法。该方法采用自回归模型功率谱准确选取高能量模态的初始中心频率;利用变分模态抽取法进行高能量模态分量的分解,接着将去除高能量模态成分的信号代替原始结构响应,重复进行下一阶高能量模态的初始中心频率选取和模态成分分解;对各模态分量进行主成分分析法实现振型识别。进一步,通过地震激励下的十自由度数值算例验证该方法在非平稳激励下弱模态识别的有效性;利用IASC-ASCE健康监测工作组开发的4层框架基准模型试验进行数据分析,验证该方法在实际应用中的有效性。结果表明,所提方法能够用于地震激励下含噪情况的结构弱模态识别。

关键词：模态识别变分模态抽取自回归模型功率谱主成分分析弱模态

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基于时频感知双路径Conformer的语音增强

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通信技术 2024年第4期57卷 338-346页

作者：芮阳高勇四川大学四川成都610065

近年来,Conformer在语音领域的应用表现较为突出。该模块通过结合多头自注意力机制和卷积神经网络,能够同时关注短时和长时序列信息,从而在语音处理任务中表现出卓越的性能。在此基础上提出了一种基于时频感知双路径Conformer的语音增... 详细信息

近年来,Conformer在语音领域的应用表现较为突出。该模块通过结合多头自注意力机制和卷积神经网络,能够同时关注短时和长时序列信息,从而在语音处理任务中表现出卓越的性能。在此基础上提出了一种基于时频感知双路径Conformer的语音增强网络(TFDPCNet)。首先,该网络将改进的Conformer结构作为核心,采用双路径结构,构成时频感知的双路径Conformer模块(TFDP-Conformer),增强了整体网络的时频提取能力;同时,为了减小时频特征融合的难度,提出了注意力门控交叉融合模块(AGCF),通过额外的注意力门进一步增强了网络训练过程中时频特征的交互,提高了时频特征的利用率;最后,引用度量鉴别器,并对其进行适当剪枝,使得增强后的音频和原始音频在量化评价指标上保持更高的一致性。实验结果表明,相比于TSTNN算法,TFDPCNet在主观和客观指标上都有明显提高。

关键词：语音增强双路径Conformer 时频域注意力门控交叉融合度量鉴别器

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基于多种方法的信阳市水资源系统韧性评价

水资源与水工程学报 2024年第4期35卷 12-19页

作者：甘容孔令迪郭林高勇王英男唐辉郑州大学水利与交通学院河南郑州450001 河南省地下水污染防治与修复重点实验室河南郑州450001 河南省地质研究院河南郑州450001 自然资源部国土整治中心北京100000

随着经济社会的发展,水资源系统面临的风险日益严重,探究水资源系统韧性对合理利用水资源、促进水资源可持续发展具有重要意义。根据信阳市水资源实际情况,从抵抗性、恢复性、适应性层面选取18个指标确立信阳市水资源系统韧性评价指标体... 详细信息

随着经济社会的发展,水资源系统面临的风险日益严重,探究水资源系统韧性对合理利用水资源、促进水资源可持续发展具有重要意义。根据信阳市水资源实际情况,从抵抗性、恢复性、适应性层面选取18个指标确立信阳市水资源系统韧性评价指标体系,基于熵权法确定各评价指标权重,采用模糊综合评价法、灰关联分析法、TOPSIS法,分别从评价对象的优劣等级、评价对象与最优方案之间关联度和评价对象与最优方案的接近程度等3个方面对信阳市2012—2021年的水资源系统韧性展开评价。结果表明:模糊综合评价法能更好地界定水资源系统韧性的评价标准;基于模糊综合评价法,2012—2021年信阳市水资源系统韧性水平主要为等级Ⅱ和Ⅲ,变化趋势总体是上升的,但仍存在提升的空间。

关键词：水资源系统韧性模糊综合评价法 TOPSIS法灰关联分析法信阳市

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天边的北斗身边的生活

武汉宣传 2024年第10期 34-39页

作者：殷花刘斌(摄影) 周超(摄影) 高勇(摄影) 不详

武汉大学遥感技术学科在2021年“软科世界一流学科排名”中位居全球第一;湖北率先研制了我国首个拥有完整知识产权的卫星精密定轨定位软件;一批新兴企业正以“星聚”之势参与北斗产业协同发展……。

关键词：产业协同发展新兴企业知识产权遥感技术世界一流学科定位软件北斗武汉大学

花岗岩冲击剪切力学行为的试验及数值模拟研究

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岩土力学 2024年第6期45卷 1675-1685页

作者：袁伟李建春李星东南大学土木工程学院江苏南京211189 东南大学未来地下空间研究院江苏南京211189

为探究动态剪切荷载作用下岩石的力学特性,采用冲击直剪方法,对立方体花岗岩试样进行了不同正应力和冲击速度条件下的动态剪切试验。分析了花岗岩的冲击剪切变形演化过程,讨论了正应力和冲击速度对花岗岩剪切变形和破坏模式的影响。然后... 详细信息

为探究动态剪切荷载作用下岩石的力学特性,采用冲击直剪方法,对立方体花岗岩试样进行了不同正应力和冲击速度条件下的动态剪切试验。分析了花岗岩的冲击剪切变形演化过程,讨论了正应力和冲击速度对花岗岩剪切变形和破坏模式的影响。然后,采用颗粒流程序模拟了花岗岩的冲击直剪试验,从细观角度探讨了花岗岩剪切变形破坏的演化机制。结果表明,冲击剪切荷载作用下,试样剪切变形过程中正应力持续变化,剪应力峰值对应的正应力可达到初始值的数倍。得到了回弹型和断裂型两类剪应力−剪切位移曲线,随着初始正应力的增大,峰值剪应力增大,峰值剪切位移和最大剪切位移减小;随着冲击速度的增大,峰值剪应力和最大剪切位移均增大。花岗岩的断裂包含主断裂面和多条翼裂纹,随正应力和冲击速度的增大,花岗岩的轮廓由起伏变得平直,断裂面由粗糙变得平坦,这与断裂后的摩擦滑移有关。花岗岩试样的起裂源于内部,并沿剪切方向扩展至试样边界,起裂方向与剪切面的夹角与接触力集中区的倾角一致。该研究可为岩石的动态剪切力学参数测试提供新的方法参考,也有助于揭示岩石冲击剪切断裂的动力诱灾机制。

关键词：动态剪切花岗岩冲击直剪试验颗粒流剪切断裂

基于知识和数据联合驱动的全灌浆套筒失效模式预测与解释

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工程力学 2024年第6期41卷 130-144页

作者：马高覃春雄王瑶湖南大学土木工程学院长沙410082 工程结构损伤诊断湖南省重点实验室(湖南大学) 长沙410082

为精准预测全灌浆套筒失效模式(钢筋拉断、钢筋拔出),该文提出一种基于知识和数据联合驱动的全灌浆套筒失效模式预测方法。根据348例全灌浆套筒试验数据,通过机器学习回归算法与规范公式分别得到全灌浆套筒灌浆连接承载力预测值与钢筋... 详细信息

为精准预测全灌浆套筒失效模式(钢筋拉断、钢筋拔出),该文提出一种基于知识和数据联合驱动的全灌浆套筒失效模式预测方法。根据348例全灌浆套筒试验数据,通过机器学习回归算法与规范公式分别得到全灌浆套筒灌浆连接承载力预测值与钢筋极限抗拉承载力计算值,并基于领域知识建立两者与失效模式关系的特征参数,将其与试验数据组成新的数据库。基于新的数据库,通过机器学习分类算法对全灌浆套筒失效模式自动预测。研究结果表明,随机森林算法对全灌浆套筒灌浆连接承载力与失效模式均具有最好的预测效果。相比其他全灌浆套筒失效模式预测方法,该文提出的知识和数据联合驱动预测方法更具竞争力,总体分类准确率可达到94.3%。结合Shapley additive explanations (SHAP)方法和Partial dependent plot (PDP)方法对预测结果进行解释,审视各参数对失效模式的影响。SHAP与PDP的解释结果都表明钢筋锚固长度与灌浆料抗压强度是对失效模式影响最大的两个试验参数,其中PDP解释结果还给出两者影响失效模式转化的临界值,分别为6.01 d(d为钢筋直径)、80.87 MPa。

关键词：全灌浆套筒失效模式知识驱动数据驱动结果解释

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杨紫春作品

编辑之友 2024年第9期 F0002-F0002,F0003页

作者：杨紫春伊犁师范大学美术与设计学院