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多形态氚的环境行为及辐射评价系统研究进展

中国科学：技术科学 2024年第1期54卷 15-30页

作者：聂保杰陈德仪王亮郑善良谢锋李厚文朱月龙李凤臣王德忠上海交通大学核科学与工程学院上海200240 生态环境部核与辐射安全中心北京100082 中国科学院合肥物质科学研究院等离子体物理研究所合肥230031 清华大学核能与新能源技术研究院先进核能技术协同创新中心先进反应堆工程与安全教育部重点实验室北京100084 中核核电运行管理有限公司海盐314300 天津大学机械工程学院中低温热能高效利用教育部重点实验室天津300350

氚是核工业发展中向环境排放的主要放射性核素之一,且随乏燃料后处理厂、聚变堆等系统的实施,涉氚量将大幅度增加,可能会对环境和公众带来一定的辐射影响.氚形态多样、环境行为复杂且易受环境因素影响,需针对性开发评价系统对环境氚水... 详细信息

氚是核工业发展中向环境排放的主要放射性核素之一,且随乏燃料后处理厂、聚变堆等系统的实施,涉氚量将大幅度增加,可能会对环境和公众带来一定的辐射影响.氚形态多样、环境行为复杂且易受环境因素影响,需针对性开发评价系统对环境氚水平及公众辐射剂量进行准确评价.本文系统总结了氚基本特点、不同设施涉氚特点及氚环境行为特性,论述了氚辐射环境评价系统研发现状.在我国先进核能与后处理技术蓬勃发展背景下,在多形态氚的多介质环境迁移转化规律掌握、自主化氚辐射环境评价系统开发与验证、氚辐射环境评价标准体系建立等三个方面提出了研究建议.

关键词：核设施氚环境行为氚辐射评价系统

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基于多边凸集模型的电动汽车悬置系统分析

湖南大学学报（自然科学版） 2024年第8期51卷 145-154页

作者：吕辉廖泽芸李长玉上官文斌肖国权华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510641 广州城市理工学院汽车与交通工程学院广东广州510800

工程实际中,电动汽车悬置系统参数存在着一定的不确定性和相关性.首先,引入基于主成分分析的多边凸集模型,有效处理了系统不确定参数同时存在相关性和独立性的复杂情形;然后,结合蒙特卡洛法提出了一种悬置系统固有特性的不确定性分析方... 详细信息

工程实际中,电动汽车悬置系统参数存在着一定的不确定性和相关性.首先,引入基于主成分分析的多边凸集模型,有效处理了系统不确定参数同时存在相关性和独立性的复杂情形;然后,结合蒙特卡洛法提出了一种悬置系统固有特性的不确定性分析方法,并给出了方法的具体分析步骤;最后,将方法应用于某电动乘用汽车的悬置系统分析,以验证方法的有效性.数值分析结果表明:相较于未考虑参数相关性的区间方法,所提出方法求得的系统固有特性响应范围更加合理;与基于多维平行六面体模型的分析方法对比,所提出方法能更有效地处理系统不确定参数样本分布边界不规则的情形;对于所研究模型,其右、前悬置点的刚度参数相关性对系统固有特性有较大的影响,在设计研究过程中应予以重视.

关键词：悬置系统主成分分析多边凸集模型固有特性不确定性分析

基于深度卷积测量网络的滚动轴承压缩域故障特征提取方法

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振动工程学报 2024年第3期37卷 485-496页

作者：林慧斌王洪畅习慈羊华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510641

压缩感知可有效降低机械状态监测信号的数据存储和传输压力,而现有压缩感知方法在故障诊断的应用中存在压缩效率低下、信号重构过程缓慢等问题。本文利用自编码网络与压缩感知的对应关系,提出了一种基于深度卷积测量网络的滚动轴承压缩... 详细信息

压缩感知可有效降低机械状态监测信号的数据存储和传输压力,而现有压缩感知方法在故障诊断的应用中存在压缩效率低下、信号重构过程缓慢等问题。本文利用自编码网络与压缩感知的对应关系,提出了一种基于深度卷积测量网络的滚动轴承压缩域故障特征提取方法。针对无噪声的故障信号样本难以获取的问题,提出一种利用故障机理构建数据集的方法,利用该仿真数据集训练得到的模型适用于不同工况下的实测轴承信号。构造网络层数由所需要的信号压缩率确定、隐含层与原信号的频率呈对应关系的深度卷积去噪自编码网络。截取训练完备的编码子网络(即深度卷积测量网络)代替传统的观测矩阵对滚动轴承振动信号进行压缩测量,实现压缩域的故障特征提取。仿真分析验证了所提数据集构造方法及压缩域特征提取方法的有效性。滚动轴承实验信号分析进一步验证了采用所提方法训练得到的深度卷积测量网络具有很好的泛化性,且能够在压缩率远低于传统压缩感知方法的情况下有效地提取轴承故障特征成分并进行故障诊断。

关键词：故障诊断滚动轴承故障特征提取压缩感知深度卷积测量网络

局域芯片分布特征辨识及自适应变步长扫描与匹配

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计算机集成制造系统 2024年第4期30卷 1273-1285页

作者：吴涛周意黄智雄叶玮琳吴福培李斌汕头大学智能制造技术教育部重点实验室广东汕头515063 华中科技大学机械科学与工程学院湖北武汉430074

为解决LED芯片检测与分选中的漏扫、匹配错误等关键问题,提出自适应变步长扫描方法。该方法对当前局域分布特性进行分析,利用晶圆片局部形变的连续性与保持性对邻近区域芯片分布进行预测,实施步长调整。在检测端,提出基于8邻域位置模型... 详细信息

为解决LED芯片检测与分选中的漏扫、匹配错误等关键问题,提出自适应变步长扫描方法。该方法对当前局域分布特性进行分析,利用晶圆片局部形变的连续性与保持性对邻近区域芯片分布进行预测,实施步长调整。在检测端,提出基于8邻域位置模型的区域芯片分布特征表征与描述方法,确立自适应步长调整策略,建立物理地址映射视图以及归一化逻辑视图。在分选端,利用已知物理地址映射图和归一化逻辑视图,对扫描区域、步长与路径进行规划,在遍历芯片的同时,实现芯片匹配。实测表明,相比冗余方法,该方法能够以低于4%的冗余率,实现漏扫率低于0.5%,提升扫描效率近23%。由于只针对有意义的芯片进行查找,可实现接近100%的匹配率,显著改善了算法效率和抗干扰能力。

关键词：晶圆片映射视图逻辑归一化主动遍历位置关系索引匹配

一种基于条纹相位特征的印刷电路板三维重建方法

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光学学报 2024年第14期44卷 144-153页

作者：吴福培彭俊龙叶玮琳郑志丹李昇平汕头大学工学院机械工程系广东汕头515063

重建印刷电路板(PCB)表面元器件的三维形貌对确保其贴装质量具有重要意义。为提升PCB表面三维重建的精度和可靠性,本文提出了一种基于条纹相位特征的PCB三维重建方法。首先,基于自适应权重法建立多曝光图像的融合规则,进而合成高质量的... 详细信息

重建印刷电路板(PCB)表面元器件的三维形貌对确保其贴装质量具有重要意义。为提升PCB表面三维重建的精度和可靠性,本文提出了一种基于条纹相位特征的PCB三维重建方法。首先,基于自适应权重法建立多曝光图像的融合规则,进而合成高质量的条纹图像,并构建异步多频相移法以求解视场内各像素点的相位值;其次,针对结构光三角立体模型因标定误差而影响PCB重建精度的问题,由相机和结构光发生器视线映射关系建立高度重建模型;在此基础上,基于标准量块的测量值标定并拟合出最终的三维重建参数。实验结果表明,所提方法可有效提升高动态范围复杂表面的三维重建效果;在精度评价实验中,采用所提三维重建方法测量陶瓷标准球的平均直径误差为0.0188 mm,且能准确可靠地恢复PCB表面元器件的三维形貌,进一步检验了所提方法的有效性。

关键词：三维重建条纹结构光印刷电路板参数标定图像融合

融合浅层特征和注意力机制的PCB缺陷检测方法

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计算机集成制造系统 2024年第3期30卷 1092-1104页

作者：廖鑫婷张洁吕盛坪东华大学人工智能研究院上海201620 东华大学机械工程学院上海201620 华南农业大学工程学院广东广州510642

缺陷检测是印制电路板(PCB)生产过程中质量控制的重要环节。由于PCB表面缺陷尺寸微小,导线布局复杂多样,现有的检测算法难以充分利用微小缺陷的特征信息,其检测准确率难以满足生产需求。为解决上述问题,提出针对PCB微小缺陷检测的YOLOv5... 详细信息

缺陷检测是印制电路板(PCB)生产过程中质量控制的重要环节。由于PCB表面缺陷尺寸微小,导线布局复杂多样,现有的检测算法难以充分利用微小缺陷的特征信息,其检测准确率难以满足生产需求。为解决上述问题,提出针对PCB微小缺陷检测的YOLOv5-TDD算法。该算法在YOLOv5基础上,首先在颈部网络中增加浅层特征融合分支,提升微小缺陷特征信息流通效率;其次引入SE-SiLU注意力机制模块,以对特征信息分配权重的方式,提高网络对浅层特征的微小缺陷信息关注度。实验结果表明,YOLOv5-TDD在PCB_DATASET缺陷数据集测试中,其检测精度mAP为99.12%,相较于YOLOv5提高了3.54%,检测精度优于其他算法。

关键词：印制电路板微小缺陷 YOLOv5 注意力机制特征融合

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基于偏移注意力机制和多特征融合的点云分类

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第1期52卷 100-109页

作者：田晟宋霖赵凯龙华南理工大学土木与交通学院广东广州510640

三维点云由于受到雾、雨和雪等自然天气条件的影响较小而受到了广泛的关注,在交通、能源和医疗等多个领域得到了广泛的应用,其中点云分类旨在划分三维点云数据的类别,为不同领域决策者提供信息,实现解决方案的制订,对自动驾驶、故障诊... 详细信息

三维点云由于受到雾、雨和雪等自然天气条件的影响较小而受到了广泛的关注,在交通、能源和医疗等多个领域得到了广泛的应用,其中点云分类旨在划分三维点云数据的类别,为不同领域决策者提供信息,实现解决方案的制订,对自动驾驶、故障诊断和医学影像分析等具有重要意义。点云分类的应用前景广阔,但目前仍面临着诸多挑战。由于点云的无序性、稀疏性和有限性等特点,传统的图像处理和计算机视觉方法难以直接应用于点云数据分析,直接利用卷积神经网络不能有效提取点云特征,部分模型的特征提取不够充分,局部和全局的信息未能有效的利用,可能丢失重要特征信息。针对上述问题,提出一种实现点云的局部和全局特征相结合的多特征融合模块,并结合偏移注意力机制嵌入多特征融合模块实现较深层次点云特征的提取,同时引入残差结构充分利用浅层提取的特征,防止网络过深导致浅层特征丢失。在ModelNet40和ScanObjectNN分类数据集上进行训练和测试,并对实验进行了消融研究和部分数据可视化。实验结果发现该模型在ModelNet40上的分类总体准确率为93.6%,与PointNet、LDGCNN和PCT等模型相比,分类总体准确率分别提高了4.4、0.7和0.4个百分点;在ScanObjectNN上的分类总体准确率为83.7%,与PointNet++和DGCNN相比,分类总体准确率分别提高了5.8和5.6个百分点,具有较高的准确率和鲁棒性。

关键词：点云分类偏移注意力机制多特征融合残差网络

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内部价值链视角下复杂产品变更成本预测模型

计算机集成制造系统 2024年第6期30卷 2186-2198页

作者：刘倩李从东喻寅昀甘穗福暨南大学管理学院广东广州510632 暨南大学物联网与物流工程研究院广东珠海519070 暨南大学广东省大湾区智慧物流国际科技合作基地广东珠海519070

在持续进步的制造技术环境和复杂多变的市场环境下,以渐进创新为目标的复杂产品设计变更活动高频多发。为有效预测受变更传播影响的生产制造成本,提高设计变更决策的效益性和准确性,从企业内部价值链视角出发,提出基于复杂网络方法的变... 详细信息

在持续进步的制造技术环境和复杂多变的市场环境下,以渐进创新为目标的复杂产品设计变更活动高频多发。为有效预测受变更传播影响的生产制造成本,提高设计变更决策的效益性和准确性,从企业内部价值链视角出发,提出基于复杂网络方法的变更成本预测模型。基于负载容量模型对变更传播进行表达,构建设计特征变更传播分析模型;采用改进的灰色关联度、关联分析方法对全局权重进行计算;基于变更传播影响下的量化设计特征值,建立基于特征映射的变更成本预测模型。最后,以G公司某型永磁同步变频冷水机组为案例,验证了所提方法的可行性和有效性。

关键词：复杂产品设计变更变更传播设计变更成本负载容量模型

特征域近端高维梯度下降图像压缩感知重构网络

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华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 119-130页

作者：杨春玲梁梓文华南理工大学电子与信息学院广东广州510640

压缩感知理论可以被用于解决信源采集设备计算资源受限的问题,但信号重构过程存在不确定性。传统的重构算法计算复杂度高,难以在实际中应用。近期,基于深度学习的重构算法打破传统算法的局限性,以其速度快、质量高等特点受到了广泛关注... 详细信息

压缩感知理论可以被用于解决信源采集设备计算资源受限的问题,但信号重构过程存在不确定性。传统的重构算法计算复杂度高,难以在实际中应用。近期,基于深度学习的重构算法打破传统算法的局限性,以其速度快、质量高等特点受到了广泛关注。现有的深度学习重构算法可以划分为“黑盒子”以及基于优化启发网络两种类型。与“黑盒子”式的网络结构相比,基于优化启发的深度网络更容易获得高精度的恢复,同时也更具可解释性。然而现有基于优化启发的图像压缩感知重构网络在每个优化阶段仅学习单一梯度,存在测量值信息利用不足、难以准确地学习梯度等缺点,限制了重构性能的提升。为了更充分地利用测量值信息,降低梯度学习的难度,本文提出了高维空间梯度学习思想,实现更准确的梯度回归。在此基础上,本文提出了特征域近端高维梯度下降(FPHGD)算法,并设计了实现该算法的深度神经网络(FPHGD-Net)以获得高精度图像重构结果。此外,本文设计了3种不同复杂度的深度空间近端映射网络结构,以满足不同的应用条件,按空间复杂度从低到高,相应模型分别为FPHGD-Net-Tiny、FPHGD-Net、FPHGD-NetPlus。实验结果表明,与OPINE-Net+相比,所提3种模型在Set11数据上的平均PSNR分别提升1.34、1.51和1.88 dB,并且在重构视觉效果上,能够恢复出更丰富的图像细节。

关键词：图像压缩感知深度学习图像恢复卷积网络近端梯度下降