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金刚石串珠绳锯切割煤层卸压增透效应研究

煤炭学报 2024年第2期49卷 785-800页

作者：李树清吕晨辉黄飞钱运来黄向韬赵天哲汤铸杨凤玲王晨湖南科技大学资源环境与安全工程学院湖南湘潭411201 湖南科技大学南方煤矿瓦斯与顶板灾害预防控制安全生产重点实验室湖南湘潭411201 湖南科技大学煤矿安全开采技术湖南省重点实验室湖南湘潭411201 六盘水师范学院矿业与土木工程学院贵州六盘水553004

为探讨金刚石串珠绳锯割缝对缝槽周围煤层的卸压增透效应,首先建立基于缝槽顶板受力的两端固支梁力学模型,分析顶板梁的受力特征及缝槽顶板下沉接触底板(简称触底)特性,然后采用自行设计的物理相似模拟试验平台开展相似模拟试验,分析不... 详细信息

为探讨金刚石串珠绳锯割缝对缝槽周围煤层的卸压增透效应,首先建立基于缝槽顶板受力的两端固支梁力学模型,分析顶板梁的受力特征及缝槽顶板下沉接触底板(简称触底)特性,然后采用自行设计的物理相似模拟试验平台开展相似模拟试验,分析不同工艺参数绳锯割缝后缝槽上下方煤岩层应力、位移变化规律,基于FLAC^(3D)数值模拟和开发的煤层瓦斯渗透率计算程序,分析随割煤工作面推进缝槽周围煤岩体的应力和渗透率分布特征和周期演化规律。研究表明:绳锯割缝使缝槽周围应力重新分布,缝槽顶板随着割缝工作面的推进经过顶板悬露、顶板触底,连续缓沉3种演化形态;顶板未触底时,缝槽上下方形成“U”形卸压区,最大挠度在顶板中心位置,也是最先触底部位,顶板触底之后,缝槽中间位置出现应力恢复,减弱绳锯割缝的卸压增透效果;串珠绳锯的直径越大,顶板发生触底的极限跨度越大,缝槽触底越晚,卸压效果越好;相同割缝直径增加第2条割缝,两缝槽卸压区连成一起,卸压效果相互促进,减弱两缝作用下的应力恢复现象,增大了卸压范围;缝槽推进距离足够长时,由于顶板触底,缝槽两边的卸压增透效果更好,割缝卸压的影响范围从左到右划分为应力集中区、卸压区、应力恢复区、卸压区、应力集中区,对应的卸压区和应力恢复区都有较好的增透效果。

关键词：绳锯割缝顶板触底金刚石串珠渗透率卸压增透

收缩、分离和聚合:面向长尾视觉识别的特征平衡方法

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自动化学报 2024年第5期50卷 898-910页

作者：杨佳鑫于淼淼李虹颖李硕豪范灵毓张军国防科技大学系统工程学院长沙410073 大数据与决策实验室长沙410073 中国人民解放军96962部队北京102206

数据在现实世界中通常呈现长尾分布,即,少数类别拥有大量样本,而多数类别仅有少量样本.这种数据不均衡的情况会导致在该数据集上训练的模型对于样本数量较少的尾部类别产生过拟合.面对长尾视觉识别这一任务,提出一种面向长尾视觉识别的... 详细信息

数据在现实世界中通常呈现长尾分布,即,少数类别拥有大量样本,而多数类别仅有少量样本.这种数据不均衡的情况会导致在该数据集上训练的模型对于样本数量较少的尾部类别产生过拟合.面对长尾视觉识别这一任务,提出一种面向长尾视觉识别的特征平衡方法,通过对样本在特征空间中的收缩、分离和聚合操作,增强模型对于难样本的识别能力.该方法主要由特征平衡因子和难样本特征约束两个模块组成.特征平衡因子利用类样本数量来调整模型的输出概率分布,使得不同类别之间的特征距离更加均衡,从而提高模型的分类准确率.难样本特征约束通过对样本特征进行聚类分析,增加不同类别之间的边界距离,使得模型能够找到更合理的决策边界.该方法在多个常用的长尾基准数据集上进行实验验证,结果表明不但提高了模型在长尾数据上的整体分类精度,而且显著提升了尾部类别的识别性能.与基准方法BS相比较,该方法在CIFAR100-LT、ImageNet-LT和iNaturalist 2018数据集上的性能分别提升了7.40%、6.60%和2.89%.

关键词：长尾识别损失设计特征平衡特征约束

基于遗传模拟退火优化的DV-Hop定位算法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 149-155页

作者：余修武穆静刘永南华大学资源环境与安全工程学院湖南衡阳421001

为进一步提升无线传感器网络的定位精度,提出了一种利用遗传模拟退火法改进的dv-hop定位优化算法(DGSA).首先引入跳数调整因子对节点间跳数信息进行修正,利用共线度去除会产生较大误差的信标节点,再用加权处理方式优化平均跳距,降低了dv... 详细信息

为进一步提升无线传感器网络的定位精度,提出了一种利用遗传模拟退火法改进的dv-hop定位优化算法(DGSA).首先引入跳数调整因子对节点间跳数信息进行修正,利用共线度去除会产生较大误差的信标节点,再用加权处理方式优化平均跳距,降低了dv-hop算法因本身局限性产生的定位误差;其次将局部搜索能力优良的模拟退火算法引入遗传算法中进行寻优,使算法的寻优效率和定位精度得以提升.仿真结果表明:在相同环境下,DGSA算法相较现有的无线传感器网络定位算法有更好的搜索效率,定位结果也更加准确.

关键词：无线传感器网络节点定位 dv-hop 遗传算法模拟退火算法

R13/R26矩方法的介观尺度壁面边界条件

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国防科技大学学报 2024年第3期46卷 98-104页

作者：杨伟奇杨惠国防科技大学空天科学学院湖南长沙410073 国防科技大学计算机学院湖南长沙410073

宏观尺度NSF(Navier-Stokes-Fourier)、R13/R26矩方程边界条件在中、大克努森数Kn来流条件下计算精度大幅度降低,也极易发散。针对这一难题,提出R13/R26矩方程的介观尺度边界条件,在靠近壁面处重构速度分布函数,并输入介观尺度Boltzman... 详细信息

宏观尺度NSF(Navier-Stokes-Fourier)、R13/R26矩方程边界条件在中、大克努森数Kn来流条件下计算精度大幅度降低,也极易发散。针对这一难题,提出R13/R26矩方程的介观尺度边界条件,在靠近壁面处重构速度分布函数,并输入介观尺度Boltzmann模型方程;基于离散速度法求解宏观参数,所得到的宏观参数作为R13/R26矩方程的壁面边界条件。仿真结果表明:基于介观尺度边界条件的R13/R26矩方法相较原边界条件计算精度最大提高59.84%,同时,所提出的边界条件将矩方法对Kn的适用范围拓展到1.0。

关键词：稀薄气体矩方法非平衡流边界条件

基于多目标进化的超限超重货物运输专列路径优化方法

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中国铁道科学 2024年第3期45卷 138-148页

作者：张英贵刘家忱雷定猷中南大学交通运输工程学院湖南长沙410075

针对超限超重货物运输专列路径优化问题,引入限界改造和桥梁加固要素,以铁路运能损失、运输时间和运输费用的最小化为优化目标,构建铁路超限超重货物运输专列路径优化模型;考虑专列同时运送多件超限超重货物的特点,设计货物综合投影算法... 详细信息

针对超限超重货物运输专列路径优化问题,引入限界改造和桥梁加固要素,以铁路运能损失、运输时间和运输费用的最小化为优化目标,构建铁路超限超重货物运输专列路径优化模型;考虑专列同时运送多件超限超重货物的特点,设计货物综合投影算法,并以Pareto支配关系框架下的NSGA-Ⅱ多目标进化算法为基础,结合基于移动不可行解的自适应惩罚函数的约束处理技术及超限超重货物运输专列开行特征,提出一种基于多目标进化的铁路超限超重货物运输专列路径优化算法。实例分析结果表明:该方法能高效合理地处理路径优化任务中的多个目标;与常用的3种约束多目标算法相比,设计的优化算法能使计算耗时降低0.24%~29.94%、超体积指标值提高4.25%~13.11%,并得到一组收敛性和多样性更好的相对最优方案。该方法克服了传统专列路径优化中单纯依靠经验或从备选方案中择优的弊端,可为铁路超限超重货物运输专列路径决策提供技术支持。

关键词：铁路货物运输超限超重货物运输专列路径优化多目标进化约束处理技术自适应惩罚函数

基于移相控制统一模型的双有源桥DC-DC变换器基波环流优化控制策略

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电力自动化设备 2024年第4期44卷 74-81页

作者：曾进辉张长威曹斌余雪萍兰征邹彬王婷曹洋湖南工业大学电气与信息工程学院湖南株洲412007 国网湖南省电力有限公司长沙供电分公司湖南长沙410118 株洲变流技术国家工程研究中心有限公司湖南株洲412007

为充分利用双有源桥DC-DC变换器的容量,减小无功功率,提升工作效率,提出一种基于变换器移相控制统一模型的基波环流优化控制策略。通过引入基波移相比对变换器的所有移相控制方式进行统一描述,并采用傅里叶分解法建立全桥交流电压及电... 详细信息

为充分利用双有源桥DC-DC变换器的容量,减小无功功率,提升工作效率,提出一种基于变换器移相控制统一模型的基波环流优化控制策略。通过引入基波移相比对变换器的所有移相控制方式进行统一描述,并采用傅里叶分解法建立全桥交流电压及电感电流的统一模型。该统一模型降低了多控制变量下变换器多模态分析的复杂性,适用于不同移相控制的所有工作模式,具有普适性。基于频域分析法和功率因数角,构建变换器传输功率及无功功率的统一数学模型。在此基础上,提出考虑无功基波分量的环流优化控制策略,并对传导损耗进行建模与分析。该策略简单有效,能够很好地减小变换器无功功率和改善系统效率,更有利于工程实际的应用。搭建了实验平台,对比了所提基波环流优化控制策略与传统移相控制方式下变换器的功率因数及变换效率,仿真和实验结果验证了理论分析的正确性和所提控制策略的可行性。

关键词：双有源桥 DC-DC变换器统一模型基波优化功率因数传输效率

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网络分割与自适应突触可塑性融合的连续学习

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 156-160页

作者：陈焕文中南大学自动化学院湖南长沙410083

鉴于脉冲神经网络在连续学习过程中会产生灾难性遗忘,以往的无监督方法需要足够大的网络规模才能达到良好的学习效果,但这将耗费大量的计算时间和资源,本研究旨在用较小的网络规模实现较好的连续学习效果.受神经科学的启发,提出了一个... 详细信息

鉴于脉冲神经网络在连续学习过程中会产生灾难性遗忘,以往的无监督方法需要足够大的网络规模才能达到良好的学习效果,但这将耗费大量的计算时间和资源,本研究旨在用较小的网络规模实现较好的连续学习效果.受神经科学的启发,提出了一个网络分割与已有自适应突触可塑性相结合的方法:首先把网络分割为与任务数相同且互不重叠的子网络,然后每个子网络通过自适应突触可塑性进行无监督学习.该方法易于实现,仅须很少的计算资源,并且允许小规模脉冲神经网络在多任务连续学习时保持高性能.研究结果表明:在小规模的脉冲神经网络上,采用网络分割方法比不采用网络分割的测试精度明显提高.对于4个数据集,平均提高约36%.

关键词：网络分割脉冲神经网络连续学习灾难性遗忘无监督

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基于语义分割的三维模型版权保护算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 49-54页

作者：秦姣华段振雄向旭宇谭云中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410004

为解决传统数字水印技术导致模型精度下降的问题,并保护局部版权,提出了一种基于语义分割的三维模型版权保护算法.首先,使用PointNet对三维模型进行语义分割,并根据分割结果将模型划分为子块,以子块为单位计算版权信息,保护局部版权;然... 详细信息

为解决传统数字水印技术导致模型精度下降的问题,并保护局部版权,提出了一种基于语义分割的三维模型版权保护算法.首先,使用PointNet对三维模型进行语义分割,并根据分割结果将模型划分为子块,以子块为单位计算版权信息,保护局部版权;然后,提出了一种基于顶点范数与表面曲率的版权信息生成算法.由于版权信息是使用无载体隐写方式生成的,因此该算法可以在不修改模型本身的情况下对模型整体及各子部件进行版权保护.实验证明:该算法在完全抵抗相似变换攻击的情况下,对其他种类攻击同样具有较好的鲁棒性.

关键词：三维模型点云模型版权保护无载体隐写 PointNet

基于数据驱动的盾构竖向姿态预测深度学习模型

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中南大学学报（自然科学版） 2024年第2期55卷 485-499页

作者：王树英汪来潘秋景中南大学土木工程学院湖南长沙410075 中南大学隧地工程研究中心湖南长沙410075 中南大学重载铁路工程结构教育部重点实验室湖南长沙410075

在盾构掘进过程中,竖向姿态控制难度较大,盾体常与设计轴线产生偏差。为解决既有盾构姿态预测模型无法准确提取数据特征和有效去除数据噪声的问题,充分挖掘盾构掘进实测数据时间序列信息,依托合肥地铁7号线耕耘路站—清潭路站区间盾构... 详细信息

在盾构掘进过程中,竖向姿态控制难度较大,盾体常与设计轴线产生偏差。为解决既有盾构姿态预测模型无法准确提取数据特征和有效去除数据噪声的问题,充分挖掘盾构掘进实测数据时间序列信息,依托合肥地铁7号线耕耘路站—清潭路站区间盾构隧道工程,对收集的掘进数据进行预处理,包括去除停机状态数据及异常数据,提出用于盾构竖向姿态预测的CNN-LSTM组合模型,并将测试集上的模型预测结果与传统回归模型进行对比,最后对不同样本数量及固定网络参数时的模型性能进行研究。研究结果表明:CNN-LSTM组合模型对盾构竖向姿态的预测效果较好,在测试集上的预测平均绝对误差E_(MA)和均方根误差E_(RMS)较低,同时预测的决定系数R^(2)较高,表明模型具有较小的预测误差和较高的预测精度;与ARIMA、LSTM和SVR模型相比,CNN-LSTM模型在测试集上预测的R^(2)分别提高了1.04%、19.75%和79.63%,此外,模型的预测E_(MA)和E_(RMS)较低,并且训练耗时显著降低;不同训练集样本数量对CNN-LSTM模型性能有一定影响,当训练集样本数量与测试集样本数量之比为4:1时,模型预测的R^(2)最高,表明此时模型具有最佳的预测性能;增加训练集样本数量可能导致过拟合问题,降低模型的泛化能力,减少训练集样本数量则可能导致欠拟合问题,使模型在测试集上的预测精度下降;固定部分网络参数可以有效减少训练参数量和训练时间,同时提高模型的预测精度,当固定4层网络参数时,模型预测性能最佳,预测的R^(2)为0.93,预测的E_(MA)和E_(RMS)分别为0.029和0.048,训练耗时为46 s。

关键词：盾构隧道盾构竖向姿态停机状态 CNN-LSTM组合模型