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基于全局阈值分割的泥沙粒度分布测量及校正

泥沙研究 2024年第5期 25-33页

作者：耿晶晶唐立模陈红林青炜刘双洪河海大学水利水电学院

针对泥沙颗粒灰度图像中的噪声和边缘模糊问题，提出了一种新的基于全局阈值分割方法。通过利用背景像素的正态分布特征和像素灰度值的突变点作为参考阈值，实现了有效的阈值分割，进而采用SURF检测和FLANN匹配方法验证了图像分割的准... 详细信息

针对泥沙颗粒灰度图像中的噪声和边缘模糊问题，提出了一种新的基于全局阈值分割方法。通过利用背景像素的正态分布特征和像素灰度值的突变点作为参考阈值，实现了有效的阈值分割，进而采用SURF检测和FLANN匹配方法验证了图像分割的准确性和可靠性。构建了泥沙颗粒形状测定系统，通过线性修正方法对系统误差进行了修正，将误差范围控制在±0.01 mm以内。进一步将该方法与马尔文激光粒度仪法进行了比较分析。结果表明：在D50—D60尺度下，两种方法的测量结果基本一致；当颗粒粒径小于D50时，测量结果偏大，大于D60时，测量结果偏小，平均百分位偏差在±0.02 mm范围内，相对百分位偏差在7%以内，证明了该方法的可靠性。

关键词：图像识别全局阈值分割泥沙粒径级配激光粒度仪

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基于注意力机制的齿轮箱微弱故障诊断研究

机械设计 2024年

作者：杨魏华刘发炳黄国勇昆明理工大学民航与航空学院文山苗族壮族自治州高级技工学校中国广核新能源控股有限公司云南分公司

针对齿轮箱早期故障特征难于提取，传统卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）难于直接利用微弱故障特征实现故障诊断与分类的问题，提出了一种基于注意力机制改进的迁移学习模型。首先，利用自适应白噪声完备集合经验模... 详细信息

针对齿轮箱早期故障特征难于提取，传统卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）难于直接利用微弱故障特征实现故障诊断与分类的问题，提出了一种基于注意力机制改进的迁移学习模型。首先，利用自适应白噪声完备集合经验模态分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise，CEEMDAN）和小波阈值相结合用于去噪，提取齿轮箱早期微弱故障特征信号；其次，对去噪后的信号进行小波时频分析，通过连续小波变换（Continuous Wavelet Transform，CWT）将一维信号转变为二维小波尺度图用于构建样本集；最后，在迁移学习模型中嵌入自注意力层，用于增强模型对故障特征的关注度，并在齿轮箱内部齿轮副故障数据子集和轴承故障数据子集上进行验证。结果表明，模型嵌入自注意力模块后，能提高模型的诊断精度，平均分类准确率比普通迁移学习模型提高1.5%，比未经过预训练的GoogleNet模型提高2.65%，证明在迁移学习模型中嵌入自注意力模块来改善网络性能的方法是可行的。

关键词：卷积神经网络 CEEMDAN 连续小波变换(CWT) 注意力机制迁移学习

基于ML估计的高动态GNSS信号快速捕获检测方法

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电子测量与仪器学报 2024年

作者：郝顺义李建文卢航黄国荣空军工程大学航空工程学院飞控与电气工程教研室中国人民解放军31827部队空军勤务学院航空弹药保障系

针对高动态环境下GNSS因频域带宽增加导致捕获难度增大的问题，分析了接收端数字中频采样信号的传输特性及复基带信号经FFT模块处理后的相关峰的检测，提出了基于极大似然（ML）估计的高动态GNSS信号快速捕获检测方法。首先，根据随机... 详细信息

针对高动态环境下GNSS因频域带宽增加导致捕获难度增大的问题，分析了接收端数字中频采样信号的传输特性及复基带信号经FFT模块处理后的相关峰的检测，提出了基于极大似然（ML）估计的高动态GNSS信号快速捕获检测方法。首先，根据随机信号的统计理论建立二元假设检验条件，构建了奈曼-皮尔逊准则下的GNSS信号捕获判决门限模型；其次，通过判决量的统计特性对等效高斯白噪声方差进行ML估计，根据其估计值计算捕获判决门限，其中通过虚警率的量化放大处理，解决了判决量样本值的增加带来的估计偏差问题；最后，通过对不同高动态条件下北斗B3I信号进行了捕获检测仿真实验。结果表明采用ML估计方法确定捕获判决门限从而提高高动态GNSS信号捕获的检测方法对高动态适应范围较宽，其频移捕获精度与SINS信息辅助捕获相当，比序贯检测算法提高约28%以上，相同条件下具有更快的平均捕获检测速度。

关键词： GNSS 捕获极大似然判决门限虚警率

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基于纹理分析的柴油发动机故障诊断方法

兵工学报 2024年第2期45卷 684-694页

作者：刘子昌李思雨裴模超刘洁孟硕吴巍屹陆军工程大学石家庄校区河北石家庄050003

柴油发动机故障特征提取是对其故障识别过程中的关键步骤,直接关系到识别的准确性和时效性。将纹理分析理论应用于柴油发动机故障特征提取,提出基于改进层次分解(Modified Hierarchical Decomposition,MHD)和灰度图像处理的故障特征提... 详细信息

柴油发动机故障特征提取是对其故障识别过程中的关键步骤,直接关系到识别的准确性和时效性。将纹理分析理论应用于柴油发动机故障特征提取,提出基于改进层次分解(Modified Hierarchical Decomposition,MHD)和灰度图像处理的故障特征提取方法。使用MHD将单个一维的振动信号样本分解为多个一维子信号并分别转换成灰度图像;加速分割测试获得特征(Features from Accelerated Segment Test,FAST)算法被用于检测灰度图像的特征点;通过Gabor滤波器组的实部对图像进行卷积,利用特征点的响应计算直方图作为特征向量。为检验通过该方法提取的故障特征对柴油发动机不同故障类型的识别能力,引入非支配排序遗传算法Ⅱ(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行故障状态识别。通过实验台开展预置故障实验,将提出的方法与传统方法对比。实验结果表明:该方法的故障诊断准确率最高,为开展柴油发动机故障诊断提供一种新的思路。

关键词：柴油发动机纹理分析改进层次分解非支配排序遗传算法Ⅱ 支持向量机

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层次信息自适应聚合的图像超分辨率重建算法

计算机工程与应用 2024年第5期60卷 221-231页

作者：陈伟杰黄国恒莫非林俊宇广东工业大学计算机学院广州510006 虹软科技股份有限公司杭州310052

随着卷积神经网络的发展,图像超分辨率重建算法取得了一定的突破。尽管如此,现有的图像超分辨率算法很少区分利用层次特征,并且存在多尺度特征提取代价大的问题。针对这些问题,提出了层次信息自适应聚合的图像超分辨率重建算法。具体来... 详细信息

随着卷积神经网络的发展,图像超分辨率重建算法取得了一定的突破。尽管如此,现有的图像超分辨率算法很少区分利用层次特征,并且存在多尺度特征提取代价大的问题。针对这些问题,提出了层次信息自适应聚合的图像超分辨率重建算法。具体来说,采用多层次信息精炼机制对不同层次的特征进行自适应增强处理,解决层次特征没有区分利用的问题。构造细粒度的多尺度信息聚合块,解决多尺度信息提取代价大,特征表征能力弱的问题。提出对比度增强的重组注意力块,以较低的代价同时利用特征的通道和空间信息,实现对特征的自适应校准。大量实验表明,相比其他先进的算法,所提方法在Urban100等五个基准数据集上能取得更好的指标和视觉效果。

关键词：超分辨率多层次信息精炼多尺度信息重组注意力

基于非线性相关的风荷载多元极值模型及其在风致灾损评估中的应用

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工程力学 2024年

作者：冀骁文李峰赵衍刚黄国庆北京工业大学城市与工程安全减灾教育部重点实验室重庆大学土木工程学院

房屋表面风荷载往往存在较强的相关性，有研究表明该相关性会加剧房屋围护结构的风致破坏程度。然而，风洞试验结果通常为10～30分钟的短时数据，无法有效估计风荷载极值间的相关性，这为开展风荷载多元极值模型构建带来了困难。文章针... 详细信息

房屋表面风荷载往往存在较强的相关性，有研究表明该相关性会加剧房屋围护结构的风致破坏程度。然而，风洞试验结果通常为10～30分钟的短时数据，无法有效估计风荷载极值间的相关性，这为开展风荷载多元极值模型构建带来了困难。文章针对短时数据条件下的风荷载多元极值建模展开深入研究，引入肯达尔秩相关系数测算风荷载极值非线性相关，从而推导出不同时段下风荷载极值相关性的转换关系，提出了风荷载多元极值模型构建方法。研究表明：所提方法可以有效基于短时数据开展风荷载多元极值建模；通过将方法应用于房屋风致灾损评估，揭示出风荷载极值相关性会令房屋破坏程度更加离散且难确定；所提方法可以合理地考虑风荷载极值相关性，有助于房屋风致灾损评估。

关键词：风灾短时数据多元极值高斯Copula 肯达尔秩相关系数

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基于车辆外观特征和帧间光流的目标跟踪算法

应用科学学报 2024年第1期42卷 103-118页

作者：李绍骞程鑫周经美赵祥模长安大学信息工程学院陕西西安710064 长安大学电子与控制工程学院陕西西安710064

在复杂道路场景下,车辆目标之间频繁遮挡、车辆目标之间相似的外观、目标整个运动过程中采用静态预设参数都会引起跟踪准确率下降等问题。该文提出了一种基于车辆外观特征和帧间光流的目标跟踪算法。首先,通过YOLOv5算法中的YOLOv5x网... 详细信息

在复杂道路场景下,车辆目标之间频繁遮挡、车辆目标之间相似的外观、目标整个运动过程中采用静态预设参数都会引起跟踪准确率下降等问题。该文提出了一种基于车辆外观特征和帧间光流的目标跟踪算法。首先,通过YOLOv5算法中的YOLOv5x网络模型获得车辆目标框的位置信息;其次,利用RAFT (recurrent all-pairs field transforms for optical flow)算法计算当前帧和前一帧之间的光流,并根据得到的位置信息对光流图进行裁剪;最后,在卡尔曼滤波过程中利用帧间光流进行补偿得到更精确的运动状态信息,并利用车辆外观特征和交并比特征完成轨迹匹配。实验结果表明,基于车辆外观特征和帧间光流的目标跟踪算法在MOT16数据集上表现良好,相较于跟踪算法DeepSORT,成功跟踪帧数占比提高了1.6%,跟踪准确度提升了1.3%,跟踪精度提升了0.6%,改进的车辆外观特征提取模型准确率在训练集和验证集上分别提高了1.7%、6.3%。因此,基于高精度的车辆外观特征模型结合关联帧间光流的运动状态信息能够有效实现交通场景下的车辆目标跟踪。

关键词：目标跟踪车辆外观特征帧间光流卡尔曼滤波

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现代资本主义的经济与政治

经济纵横 2024年第6期 51-62页

作者：奥托·欣策张雪琴(译) 陈模玲(译) 不详中共中央党校(国家行政学院)马克思主义学院

奥托·欣策是第二帝国和魏玛时期德国重要的历史学家,其理论对于20世纪社会科学有很大影响。中译文译自吉尔伯特等编译的《奥托·欣策历史学文集》。该文系欣策1929年刊于德国《历史研究》第139卷关于桑巴特《现代资本主义》长篇批判性... 详细信息

奥托·欣策是第二帝国和魏玛时期德国重要的历史学家,其理论对于20世纪社会科学有很大影响。中译文译自吉尔伯特等编译的《奥托·欣策历史学文集》。该文系欣策1929年刊于德国《历史研究》第139卷关于桑巴特《现代资本主义》长篇批判性评论的续篇,欣策正是在这篇文章中重申了他的观点以回应桑巴特的批评。同时,欣策此文也是“一战”后至大萧条前德国知识界持续进行的广泛讨论的一部分,反映出战后十年间德国思想界的时代特征。欣策此文批判了将现代资本主义经济与政治截然二分的观点,从共同体的角度强调了二者的相互嵌入,明确提出根据经济制度对经济史所作的分期不仅不会同根据重大时代变迁对政治史所作的分期相矛盾,而且会以更清晰的经济内涵丰富历史分期,并将此视为方法论上的重大进步。他据此考察了现代资本主义经济与政治的内在关联,更为深入地论证了韦伯关于独立的民族国家是现代资本主义存活之担保人的观点。文章作为一篇经济史论作,结合英、法、德、美等国的相关史实,着重说明在资本主义发展各阶段,政治与经济都是相互嵌入的,纯粹的市场经济不过是乌托邦,呈现了市场与国家的协同演化进程,有助于对“市场原教旨主义”的纠偏,对于今日理论界探讨建构性市场、反思决定论式唯物史观、批判纯粹市场决定论具有重要理论价值和现实意义。

关键词：奥托·欣策现代资本主义帝国主义经济政治经济史分期

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基底隔震高层建筑风振响应和等效静风荷载

东南大学学报（自然科学版） 2024年第4期54卷 852-860页

作者：李志豪黄国庆周颖杨庆山杨旭东重庆大学溧阳智慧城市研究院溧阳213300 重庆大学土木工程学院重庆400045 同济大学土木工程学院上海200092

基于高层建筑风荷载规范,建立了基底隔震高层建筑在风荷载下的运动方程,推导得到了结构风振响应均方根.通过3栋高度不同的隔震高层建筑工程案例,对比分析了它们隔震前后的结构动力特性和顺风向风致响应;提出了与非隔震建筑等效静风荷载... 详细信息

基于高层建筑风荷载规范,建立了基底隔震高层建筑在风荷载下的运动方程,推导得到了结构风振响应均方根.通过3栋高度不同的隔震高层建筑工程案例,对比分析了它们隔震前后的结构动力特性和顺风向风致响应;提出了与非隔震建筑等效静风荷载在表达形式上一致的基底隔震建筑等效静风荷载公式,其中对风振因子简化公式进行了修正.结果表明:结构隔震后在初始刚度弹性范围内的振动频率降低,阻尼比减小,振型在隔震层位置存在滑移,因此结构各响应较非隔震建筑增大;提出的背景因子简化公式可精确估计隔震结构风振系数,同时也可用于加速度的计算.该研究为高层隔震建筑在弹性范围内的风振验算提供了参考.

关键词：高层建筑基底隔震风致响应等效静风荷载背景因子