检索结果-南通市图书馆

作者：郑子华东莞理工学院

学位级别：硕士

在超短脉冲激光加工中,不同波长的激光在材料中的吸收率是不同的。为了获得特定波长的激光,需要使用非线性光学技术将激光器的激光转换为其他波长的激光。准相位匹配（QPM）技术因其高转换效率、高光束质量等特性,在非线性波长转换中得... 详细信息

在超短脉冲激光加工中,不同波长的激光在材料中的吸收率是不同的。为了获得特定波长的激光,需要使用非线性光学技术将激光器的激光转换为其他波长的激光。准相位匹配（QPM）技术因其高转换效率、高光束质量等特性,在非线性波长转换中得到广泛的应用。近年来,系列新型的极化技术允许人们突破周期或啁啾极化的限制,使用灵活的非周期极化方案,设计出更高效的QPM晶体。同时,随着高功率超快激光技术的突飞猛进,在设计晶体时需要进一步考虑高功率频率变换中的各种高阶非微扰效应。在此背景下,本文将探索针对高功率超快激光,如何设计QPM晶体的极化周期,以实现高光学转换效率的耦合多过程非线性频率变换,得到窄脉宽、高峰值功率的飞秒脉冲激光。本文首先从麦克斯韦方程组开始,详细推导了非线性波动方程和描述二阶非线性频率变换的三波耦合方程,介绍了相位失配、准相位匹配等概念以及几种常见的准相位匹配晶体的特性,引入分步傅里叶方法求解三波耦合方程,为后续研究光场在非线性晶体中的演化以及设计最优的晶体极化模式奠定基础。本文提出使用非周期极化的晶体结合啁啾脉冲泵浦,以实现高功率飞秒掺镱（Yb）光纤激光器（1030nm波长）的高效三倍频转换,获得高功率的343nm紫外飞秒激光,为精密紫外加工提供高功率飞秒激光光源。模拟结果表明,对于啁啾脉冲输入,经过合理设计的非周期极化钽酸锂（APPLT）晶体的耦合三倍频效率明显高于传统的级联周期极化钽酸锂晶体,且输出的紫外脉冲可以实现有效压缩,体现了在复杂情景下使用APPLT晶体的优越性。本文还讨论了面向光参量振荡器的准相位匹配晶体的设计,以实现高效率频率下转换（产生近红外至中红外波长的激光）。本文提出了九波耦合方程以便更真实地研究高功率光参量振荡器腔内丰富的多光场相互作用,并利用动态搜索算法进行非周期极化铌酸锂（APPLN）晶体的设计与优化,获得了高达50.6%的信号光转换效率,高于传统的周期极化铌酸锂和啁啾极化铌酸锂,且输出的信号光场可以被色散补偿器件有效压缩。为了解决针对耦合三倍频的最优APPLN晶体搜索过程中计算量过大的问题,本文创新性地提出使用D-Wave超导量子计算机寻找最优的APPLN晶畴。本文将基于APPLN晶体的耦合三倍频转换效率映射为复数Ising模型,使用旋转-投影法将其转化为一系列的实数Ising模型,并使用超导量子计算进行求解。结果表明,应用超导量子计算机可以大大缩短晶体设计的计算时间,为APPLN的优化设计提供新的思路。本文还研究了更广泛的光谱范围内耦合三倍频晶体的最优转换效率,对不同波长下最优三倍频晶体的极化模式进行理论分析。结果表明,在整个计算光谱范围内,d曲线在Δk/Δk为整数时出现峰值。本文在数学上证明了最优APPLN在简并点（Δk=Δk）处退化为周期极化铌酸锂,并提出一种方法可以从已知的APPLN结构中重构出晶畴不同位置处的倍频与和频的极化权重曲线,并将搜索得到的最优APPLN的权重曲线与先前的近似公式进行比较。此外,本文还利用半定规划松弛方法估计了宽光谱范围内耦合三倍频d的理论上界。

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原位构建四联吡啶钴@半导体复合体系光催化还原CO2研究

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作者：易富豪东莞理工学院

学位级别：硕士

近半个世纪来,世界人口快速增长和全球经济的快速发展迫使化石燃料过度使用和开采,所累积产生的二氧化碳加剧了全球气候变暖问题。因此,利用太阳光将二氧化碳转化为高附加值的化学品或燃料是缓解气候变暖的理想方式之一。在光催化二氧... 详细信息

近半个世纪来,世界人口快速增长和全球经济的快速发展迫使化石燃料过度使用和开采,所累积产生的二氧化碳加剧了全球气候变暖问题。因此,利用太阳光将二氧化碳转化为高附加值的化学品或燃料是缓解气候变暖的理想方式之一。在光催化二氧化碳还原中,分子催化剂易分解,并且贵金属配合物作为光敏剂,价格昂贵且与分子催化剂的电子转移效率低。为降低成本和提高电子的迁移效率,需要在分子催化剂与光敏剂间构建合适的连接方式,从而提高整个光催化二氧化碳还原体系的活性。通过分子催化剂与半导体材料杂化可构建兼具分子催化剂高活性以及半导体材料高稳定性的多相催化体系。本文以廉价金属钴配合物为分子催化剂,半导体材料g-CN和g-CN/GO为光敏剂,构建了杂化光催化二氧化碳还原体系。通过简单改变两种半导体光敏剂,实现了酸碱调控光催化二氧化碳选择性还原为甲酸和一氧化碳。主要内容如下:1、在席夫碱反应的启发下,设计合成的带有醛基的分子催化剂Coqpy-Ph-CHO,以半导体材料g-CN为光敏剂,Coqpy-Ph-CHO和g-CN通过亚胺键共价连接,原位构建了Coqpy-Ph@g-CN杂化体系。该体系可高效、高选择性光催化还原二氧化碳制甲酸。以N-甲基吡咯烷酮为溶剂,三乙胺和BIH为电子牺牲剂,光照24小时,Coqpy-Ph@g-CN杂化材料产甲酸的转化数（TON）最高可达到2185,选择性99.5%。与无共价键键连Coqpy/g-CN杂化材料相比,Coqpy-Ph@g-CN材料催化性能提升了3倍。通过紫外可见漫反射光谱、光电流响应、电化学阻抗谱和光致发光光谱等表征发现,Coqpy-Ph-CHO与g-CN两者间的共价键合,不但有效提高了g-CN光生电子-空穴对的分离效率,而且加速了光生电子由g-CN向Coqpy分子催化剂的转移速率,从而可高效、高选择性地实现光催化还原CO制甲酸。2、为了进一步探究Coqpy-Ph@g-CN杂化体系的性能,g-CN与碳基纳米材料GO杂化后形成异质结材料g-CN/GO,原位构建Coqpy-Ph@g-CN/GO杂化体系。以N-甲基吡咯烷酮为溶剂,苯酚和BIH为电子牺牲剂,光照72小时,Coqpy-Ph@g-CN/GO杂化材料产生一氧化碳的转化数（TON）最高可达到2487,选择性99.8%。通过表征证明了在该杂化体系中作为电子转移桥梁,加速了g-CN中光生电子-空穴对的分离,电子通过亚胺键继续转移到分子催化剂Coqpy-Ph-CHO上。这拓宽了分子催化剂Coqpy-Ph-CHO的应用,实现了酸碱调控产物的产生。

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基于机器视觉的手术器械智能分拣研究

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作者：古国明东莞理工学院

学位级别：硕士

目前,大多数医院依赖医护人员人工完成手术器械的分拣。然而,手术器械日常使用量庞大,加之复用器械配备不足导致周转率增加,人员配备有限导致人工分拣的劳动强度加大等问题,易导致分拣疲劳和错误,增加医疗风险。此外,人工分拣的方法不... 详细信息

目前,大多数医院依赖医护人员人工完成手术器械的分拣。然而,手术器械日常使用量庞大,加之复用器械配备不足导致周转率增加,人员配备有限导致人工分拣的劳动强度加大等问题,易导致分拣疲劳和错误,增加医疗风险。此外,人工分拣的方法不仅耗时,还需长时间培训医护人员。针对上述问题,本文提出一种基于机器视觉的手术器械智能分拣系统,主要内容如下:基于机器视觉的手术器械智能分拣系统总体方案设计:根据手术器械分拣的任务需求和实际情况,对系统实现的特点和难点进行了分析,设计了手术器械智能分拣系统的框架和流程,系统研究内容主要包括利用目标检测算法实现手术器械的分类和定位、通过分拣机器人系统实现分拣操作以及通过可视化操作界面进行集成操作控制。基于YOLOv7的手术器械2D检测器:基于二维数据升维的方法搭建目标检测算法,考虑到该方法依赖于2D检测器结果,故通过对YOLOv7添加通道注意力机制、激活函数更换为FRe LU和检测头替换为Dy Head的方法,使用自采集手术器械数据集进行消融实验。改进后的YOLOv7-SI在精确率、召回率和类别平均精度上性能均有所提升。基于改进YOLOv7的旋转目标检测:针对水平目标检测存在的背景干扰严重以及预测结果易重叠等问题,对YOLOv7-SI网络进行旋转目标检测改进。具体地,在头部添加一个角度预测分支,将角度的回归问题转换为分类问题以避免角度回归问题中的边界不连续性;结合框解码与KLD(Kullback-Leibler Divergence Loss)散度损失优化旋转框的损失计算;采用最优传输分配策略来确定预测框与真实框的最佳匹配关系,以提高模型的整体检测性能。手术器械智能分拣系统搭建及模型部署:在硬件集成方面,通过分拣机器人、末端执行器及视觉和控制系统,为手术器械分拣提供了必要的物理支持;软件设计方面,使用Py Qt5设计了手术器械智能分拣系统界面;并通过集成开放式神经网络交换模型(ONNX),实现对手术器械预测结果的可视化。

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Si对超高强轻质钢热变形行为影响的研究

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作者：张振山东莞理工学院

学位级别：硕士

气候变化,特别是全球变暖,在过去几十年里已经成为世界范围内的一个严重问题,温室气体一直被认为是气候变化的主要原因。在环境问题的驱使下,汽车工业的首要要求是环保减排和提高安全性。先进高强钢是开发下一代节能环保汽车的关键结构... 详细信息

气候变化,特别是全球变暖,在过去几十年里已经成为世界范围内的一个严重问题,温室气体一直被认为是气候变化的主要原因。在环境问题的驱使下,汽车工业的首要要求是环保减排和提高安全性。先进高强钢是开发下一代节能环保汽车的关键结构材料,中锰钢作为最新一代先进高强钢之一,以其优异的力学性能及低合金化成本在过去十几年中备受关注。本文系统地研究了Si对新型超高强中锰钢热变形过程中动态再结晶（DRX）行为的影响。采用Gleeble-3800热模拟试验机在温度950?1150℃、应变速率0.01?10 s的范围内,对Fe-6.8Mn-（0,1,2,5）Si-0.2C（wt.%）四种钢进行了单道次压缩试验。通过线性回归和本构分析,结合多模型和热加工图预测了DRX体积分数的演变规律,并利用电子背散射衍射（EBSD）进行了验证。研究表明,高含量Si的添加显著改变了热变形过程中的软化机制,5Si钢的流变曲线全部表现为具有明显单峰的非连续DRX曲线,而其他三种钢的流变曲线形式基本一致;临界应变在三种含Si钢中均存在降低的情况,并且随着Si含量的增加,出现降低现象的加工条件增加;Si的添加促进了DRX的进行,5 wt.%Si降低了不同加工条件下DRX体积分数预测曲线的差异;实际显微组织与热加工图和DRX体积分数预测结果存在一定差异,通过GOS图和无间隔双道次压缩实验分析,这种差异源自稳态之后的新一轮DRX,未发生新形核前的加工硬化阶段导致稳态之后应力继续增加,由于第二轮DRX进行程度的不同,最终组织呈现为等轴DRX晶粒,变形奥氏体以及混晶。为研究Si在实际热轧中对力学性能和显微组织的影响,结合热压缩实验结论,选取Fe-6.8Mn-（0,2,4）Si-0.2C（wt.%）三种钢进行了实验室轧制,通过室温力学拉伸、X射线衍射和透射电镜等实验,揭示了其强塑化机理。三种热轧钢的显微组织均为板条马氏体和残余奥氏体,具有相似的残余奥氏体含量和稳定性,未经任何热处理4Si钢的抗拉强度和断后伸长率可达2163 MPa和11.7%。研究表明,固溶强化是本工作获得超高抗拉强度的主要原因之一,马氏体板条细化强化和变形奥氏体带来的部分位错强化也有重要影响;Si的加入提高了马氏体中的螺位错体积分数,可移动螺位错从位错胞壁的滑移促进了形变过程中位错胞结构的形成,从而降低应力集中,防止裂纹的形成,提高塑性。

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基于数字孪生的无人机辅助车联网计算卸载技术研究

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作者：王浔东莞理工学院

学位级别：硕士

随着车联网技术的发展,车辆用户对优质服务和低时延的需求日益增加。为应对海量计算带来的延时和拥堵问题以及不同区域内计算资源不均衡的问题,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)被提出用以解决这些问题。在无人机与车联网技术融合... 详细信息

随着车联网技术的发展,车辆用户对优质服务和低时延的需求日益增加。为应对海量计算带来的延时和拥堵问题以及不同区域内计算资源不均衡的问题,无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)被提出用以解决这些问题。在无人机与车联网技术融合的应用场景中,通过优化无人机飞行轨迹和调整设备间的关联关系及计算卸载比例,能有效减少系统时延和降低能耗。目前,无人机轨迹规划及任务卸载策略尚缺综合考虑,未能同时降低能耗和提升系统实时性,且难以适应车联网数据的高动态性。鉴于此,本文对上述多维度优化问题开展研究,将系统的时延及能量消耗视作关键性能指标,提出了一种近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法,减少系统时延和降低系统能量消耗。该算法涵盖无人机轨迹优化、设备之间的关联关系优化以及任务卸载比例分配优化,形成了一套完整而系统的优化方案,为车联网性能的提升和无人机技术的深入应用提供支撑和借鉴。本文主要进行的主要工作如下:本文提出了一种基于数字孪生的车联网边缘计算网络模型,通过在数据中心存储数字孪生数据,实现车辆生成的计算任务向多个无人机进行卸载的场景,并构建了从车辆到无人机的通信模型和系统产生的传输与计算的时延模型,设计总时延的表达式。针对多无人机场景,基于数字孪生和强化学习技术,对车联网系统时延的控制开展研究。在满足无人机与车辆之间的关联关系、无人机与车辆之间的计算卸载比例、无人机计算功率以及车辆最大计算功率限制的情况下,提出了一种基于PPO算法改进的算法,通过对无人机与车辆之间的关联关系和无人机与车辆之间的计算卸载比例关系进行优化来最小化车联网系统的总体时延。仿真结果表明本文所提算法相比基于策略梯度的算法和基于贪婪策略的算法,有更好的收敛性且减少了系统的总时延。针对多无人机的动态飞行场景,研究了基于数字孪生与强化学习的无人机飞行轨迹规划和能量消耗的优化方法,多架无人机从特定起点飞到终点,同时为地面车辆提供计算卸载服务。为了保证整个系统的通信质量需求,利用无人机的可控移动性进行合理的路径规划,提出基于PPO算法求解时延和能量消耗最小化问题的算法,包括中心化训练和分布式执行运算。在仿真实验中,与粒子群算法和A-star算法进行比较,所提算法具有更好的收敛性、更优的时延、更小的能量消耗。

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金属氧化物薄膜晶体管微纳加工研究及其电路设计

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作者：周律东莞理工学院

学位级别：硕士

微纳加工技术是一种先进的精密加工技术,其具有独特的加工精度和尺寸控制能力。在金属氧化物薄膜晶体管（Metal Oxide Thin Film Transistor,MO TFT）的研究中,由于IGZO等常用TFT材料的光学带隙较窄,器件在紫外光照射下性能表现不稳定... 详细信息

微纳加工技术是一种先进的精密加工技术,其具有独特的加工精度和尺寸控制能力。在金属氧化物薄膜晶体管（Metal Oxide Thin Film Transistor,MO TFT）的研究中,由于IGZO等常用TFT材料的光学带隙较窄,器件在紫外光照射下性能表现不稳定。此外,在使用干法刻蚀技术制备器件过程中,腐蚀和刻蚀损伤问题同样影响器件性能。因此本文聚焦于改进刻蚀工艺和材料探索,以增强器件的紫外光稳定性和减少刻蚀过程中的损害。本文通过微纳加工技术优化了TFT的制备过程,并成功制备了氧化镓（GaO）和铟锡锌氧化物（Indium Tin Zinc Oxide,ITZO）的TFT器件。本论文主要研究内容和成果如下:针对GaO薄膜生长中存在的氧空位缺陷导致器件性能受限的问题。本文通过射频磁控溅射设备沉积宽光学带隙的GaO薄膜,分析了氧气流量、溅射气体压力和衬底温度对GaO薄膜结构与光学性能的影响。实验发现,当氧气流量为1 sccm、溅射压力为0.5 Pa以及溅射温度为300℃,可获得性能最优的GaO薄膜。并采用先进的光刻与剥离工艺,成功制造了高稳定性的双层堆叠GaOTFT器件。针对传统金属电极层的干法刻蚀中,因刻蚀速率不同而存在刻蚀残留和腐蚀的问题。本研究延续了TFT制备的方向,制备了复合结构的光刻掩膜,改善了TFT的刻蚀腐蚀问题。通过采用国产感应耦合等离子体（Inductively Coupled Plasma,ICP）刻蚀设备和Ar/SF气体混合物进行的实验研究,展示了对于ITZO TFT制备过程中的关键参数进行控制的能力,同时,也展示了不同刻蚀参数对ITZO TFT性能的影响,并通过热退火处理修复了刻蚀过程中产生的损伤。针对金属氧化物TFT应用于平板显示技术的问题,基于国产电子设计自动化（Electronic Design Automation,EDA）软件设计薄膜晶体管液晶显示面板（Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display,TFT-LCD）驱动的研究。在器件制备完成后,可以将器件参数导入软件自用。利用国产华大九天EDA软件完成了480 Hz刷新率的TFT-LCD充电率仿真,通过模拟特定显示图像分析了像素充电效率,为面板设计和开发提供了重要参考。利用国产EDA软件设计和仿真TFT-LCD面板驱动,实现了制备的硬件器件信息与设计软件的系统化整合。

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氧化锆复合陶瓷的闪烧制备技术研究

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作者：彭文法东莞理工学院

学位级别：硕士

氧化锆陶瓷由于其具有优异的性能,在高性能陶瓷工程领域中的应用广泛,人们为了获得性能更好的氧化锆陶瓷材料,以氧化锆为基体材料添加其他的添加项,制备出性能更优异的氧化锆复合陶瓷材料。但是由于第二相的加入会形成约束烧结,导致烧... 详细信息

氧化锆陶瓷由于其具有优异的性能,在高性能陶瓷工程领域中的应用广泛,人们为了获得性能更好的氧化锆陶瓷材料,以氧化锆为基体材料添加其他的添加项,制备出性能更优异的氧化锆复合陶瓷材料。但是由于第二相的加入会形成约束烧结,导致烧结困难,临界电场辅助陶瓷闪烧技术可突破异质陶瓷烧结过程中的烧结约束,实现异质陶瓷体系的低温无压快速致密化,有望解决受约束烧结难题。本文以3YSZ、3YSZ/AlO、3YSZ/AlO和3YSZ/Si C（3YSZ:3mol.%氧化钇稳定氧化锆）陶瓷为研究对象,开展了闪烧行为、相对密度、物相、显微形貌、力学性能和电导率等方面的研究。主要研究内容和结论如下:研究了三种复合陶瓷的闪烧行为。结果表明:电场强度会对闪烧所炉温造成影响,电场强度增高,闪烧炉温降低。电流密度固定值,电场强度增加,样品闪烧温度上升;电场强度维持不变,电流密度增加样品闪烧温度上升。研究了电场对3YSZ/AlO和3YSZ/AlO两种复合材料的制备效果。结果表明:在氧化铝晶须/氧化锆这种存在烧结约束的体系中,闪烧可显著降低烧结约束,实现了异质复合陶瓷的低温快速致密化,而在氧化铝粉体/氧化锆这类本身无烧结约束（即传统无压烧结即可完成致密化）体系中,闪烧制备的样品较传统无压烧结并无显著优势。研究了复合陶瓷的硬度和断裂韧性。制备出了高密度3YSZ/AlO以及3YSZ/AlO陶瓷材料,测试了力学性能并分析了氧化铝晶须的增韧机制。经过优化后相对密度均能达到94%以上,其中,3YSZ/AlO体系的硬度最高（15.23 GPa）;3YSZ/AlO体系的断裂韧性优秀,最高能够达到5.36 MPa·m。3YSZ/AlO复合陶瓷材料中氧化铝晶须的增韧机制主要为:裂纹偏转、晶须桥联和晶须拔出等。研究了三种材料的电导率,并分析了三种材料闪烧导电机制。结果表明:3YSZ/Si C、3YSZ、3YSZ/AlO在固定的电场强度,电流密度改变的情况下,三种材料闪烧前后电导率存在区别,闪烧前几组样品的电导率以氧化锆（因为氧化锆是主体相）的电导为主。闪烧过程中由于大量缺陷的产生促进了物质传输,降低了烧结约束,因此在氧化铝晶须的体系里闪烧的密度较好,而碳化硅晶须从活化能推测缺陷激发的不足,因此烧结约束仍然存在,致密化效果不好。

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面向滚珠丝杠副的孤立森林无监督诊断方法研究

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作者：梁秦东莞理工学院

学位级别：硕士

滚珠丝杠副作为各类机械设备的主要部件之一,对其进行高效、精准的故障诊断是工业生产中必不可少的环节。然而,传统的故障诊断方法往往会消耗大量的物力和人力成本,影响诊断效率。所以本课题以滚珠丝杠副为研究对象,利用振动信号和驱动... 详细信息

滚珠丝杠副作为各类机械设备的主要部件之一,对其进行高效、精准的故障诊断是工业生产中必不可少的环节。然而,传统的故障诊断方法往往会消耗大量的物力和人力成本,影响诊断效率。所以本课题以滚珠丝杠副为研究对象,利用振动信号和驱动端融合信号的特点,结合孤立森林、神经网络和迁移学习的优势,对滚珠丝杠副的无监督机械故障诊断方法开展了相关研究。主要研究内容如下:对孤立森林算法、经典神经网络和迁移策略进行了理论分析,针对传统故障诊断方法需要大量标签样本训练模型,和从头开始训练模型费时费力的难题,首次提出一种基于孤立森林的无监督机械故障诊断方法。该方法首先循环利用孤立森林优秀的异常检测能力,巧妙地通过检测基准-比较数据集上的异常样本比例来自动生成源域样本的伪标签;其次,将大量带伪标签的源域样本用于迁移模型的预训练,并保存预训练的参数后,利用目标域的少量标记样本进行参数微调;最后,完成目标域的迁移故障诊断。该方法不需要工程师具备丰富的先验知识,并且很大程度减少了从头训练模型的时间,为基于振动信号或驱动端融合信号的滚珠丝杠副故障诊断实验提供理论和方法基础。设置滚珠丝杠副故障实验,采集实验平台的振动信号,利用振动信号特征明显、易于采集的优点,将振动信号应用于基于孤立森林的无监督故障诊断方法中,依次经过源域样本的伪标签生成、神经网络预训练和目标域少量样本的参数微调过程后,完成了基于振动信号的滚珠丝杠副无监督故障诊断实验和分析。滚珠丝杠副的振动信号用于完成同一设备不同工况下的跨工况迁移故障诊断,并将齿轮箱和CWRU轴承实验的振动信号用于完成不同设备下的跨设备迁移故障诊断。通过5个常见神经网络的实验结果证明该方法不仅能缓解标记源域样本需要消耗大量资源的难题,还可以有效避免浪费在跨工况和跨设备条件下重新训练模型的时间。针对振动信号存在采集设备昂贵,且易受环境和传动路径干扰的缺点,提出基于驱动端多源信号融合的孤立森林无监督故障诊断方法。分析滚珠丝杠副电机电流和转速信号的特殊采集方法,有效提取驱动端信号特征。利用驱动端信号不易受外界因素干扰的优点,把电流和转速信号进行融合,并将其应用于本研究所提方法中,完成基于驱动端多源信号融合的故障诊断,同时也实现了跨工况诊断。经过实验对比分析进一步验证了该方法在微调策略和诊断准确率方面的优势。设计并开发了滚珠丝杠副故障诊断平台,实现了基于孤立森林的伪标签生成功能,和基于振动信号或驱动端融合信号的故障诊断功能,为工程师对设备进行保养和维修提供参考。

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基于提示学习的文本情感分析方法研究

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作者：陈柱基东莞理工学院

学位级别：硕士

在自然语言处理领域中,文本情感分析任务一直备受关注。文本情感分析任务按粒度属性可分为三类,从篇章级到句子级、方面级,任务粒度不断细化。方面级情感分析任务具有更加细粒度的信息,一般体现为句子中某个实体、方面的情感极性。对于... 详细信息

在自然语言处理领域中,文本情感分析任务一直备受关注。文本情感分析任务按粒度属性可分为三类,从篇章级到句子级、方面级,任务粒度不断细化。方面级情感分析任务具有更加细粒度的信息,一般体现为句子中某个实体、方面的情感极性。对于许多商业应用软件,人们通过识别产品评论中特定方面的情感极性来确定该产品的好坏,如何高效准确地获取产品特定方面的情感极性是人们需要解决的问题。最常见的方法是使用相关领域的有监督训练数据集对预训练语言模型进行微调,根据特定下游任务调整模型参数使得它在这一任务上达到最好的效果。目前,篇章级与句子级的情感分析在前人的努力下已取得了非常多优秀的成果,但方面级情感分析的研究仍集中在餐厅、电脑这两个公开数据集上,实际应用中往往因缺乏目标领域的标注数据导致效果不理想,因此,本文对文本情感分析的研究重点放在方面级情感分析上。提示学习通过构造合适的提示模板使预训练语言模型更充分地利用模型预训练阶段学习到的知识,从而使预训练语言模型在零样本或少样本环境的下游任务训练情况下产生正确的输出。然而,人工构造的不同的模板会对预测结果产生很大的影响,挑选出合适的提示模板需要人为地花费大量时间去不断试错。基于上述问题,本文有以下研究内容:1.考虑到目标领域数据获取困难的问题,本文设计了一种思维提示来使生成式大规模预训练语言模型生成高质量的方面级情感分析数据集,通过逻辑自洽的方式使模型生成的数据质量接近人工标注数据的质量。2.考虑到不同提示模板对性能的影响,本文设计了一种基于实例检索的提示模板挑选方法来为每个实例挑选匹配提示模板,本文的方法在零样本环境下的方面级情感分析任务上对比单一最优提示模板方法取得了平均4.88%的准确率提升与4.64%的F1-marco提升。3.本文提出了基于句子正确性判断任务的提示模板过滤模型,通过提示模板将方面级情感分析任务降级为句子正确性判断任务。通过筛选出开发集困难样本并将其改造为微调训练集,引入Focal Loss使过滤模型聚焦在此类困难样本的非匹配模板过滤上,该方法结合实例检索的提示模板挑选方法在零样本环境下的方面级情感分析任务上对比单一最优提示模板方法取得了平均10.35%的准确率提升与12.90%的F1-marco提升。综上所述,本文的研究旨在利用提示学习方法在零样本与少样本的环境下解决文本情感分析任务性能不佳的问题。实验结果表明,本文所提的方法能有效提升模型在零样本与少样本环境下的性能,尤其是不需要微调模型的零样本环境,为该环境下的文本情感分析任务的研究提供了新的思路,为提示学习方法的改进研究提供了新的方向。

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交通无线传感器网络中继节点部署与调度优化算法研究

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作者：张声健东莞理工学院

学位级别：硕士

在智能交通系统的构建中,无线传感器网络是实现高效交通监控和管理的关键技术。其中,中继节点(部分文献中被称为网关或路侧单元,本文将其统一表述为中继节点)的合理部署和调度对于保障数据的准确收集和有效传输至关重要。然而,中继节点... 详细信息

在智能交通系统的构建中,无线传感器网络是实现高效交通监控和管理的关键技术。其中,中继节点(部分文献中被称为网关或路侧单元,本文将其统一表述为中继节点)的合理部署和调度对于保障数据的准确收集和有效传输至关重要。然而,中继节点的部署与调度优化在交通无线传感器网络中面临着诸多挑战:首先,在静态的交通无线传感器网络场景中,传感器节点安装在道路上,中继节点的部署位置受到限制,通常选择路边基础设施(比如路灯柱)进行部署,大部分已有的中继节点部署算法并未考虑到这一限制,如何结合城市交通环境中的部署约束实现中继节点优化部署是一个待解决的问题;其次,在动态的交通无线传感器网络场景中,车辆看成是移动的传感器节点,随着车辆流量的动态变化,如何调度中继节点提高其能效性,延长网络的寿命,保证网络的稳定性和可靠性,是亟待解决的问题。因此,本论文围绕交通无线传感器网络中的中继节点部署与调度优化问题开展研究工作,旨在通过优化算法提高网络的性能和效率。本文的主要工作如下:1.研究交通无线传感器网络中的中继节点部署优化算法。针对中继节点对于网络中静态传感器节点的覆盖优化问题,提出了一种基于改进遗传算法的中继节点部署方法IGA-RNDP,实现了对交通静态传感器节点的全面覆盖,同时最小化中继节点的数量并优化覆盖冗余。首先,使用启发式与随机策略结合的方式初始化种群,有效提高了算法收敛速度;其次,创新性地引入了修复操作,将不可行解有效地转化为可行解,从而指导算法对解空间进行高效搜索;再者,对遗传算法中的多个操作算子进行了改进,有效增强了算法的寻优能力与收敛速度。基于百度地图接口设计了交通无线传感器网络中继节点部署系统,并采集了真实道路场景数据用于算法验证。实验结果表明,与其他算法相比,IGA-RNDP在中继节点数量最小化、覆盖冗余优化以及算法收敛速度方面展现出明显的优势。所开发的软件系统与采集的数据集已发布至Git Hub(1)。2.研究交通无线传感器网络的中继节点调度优化算法。在中继节点部署算法的基础上,针对中继节点与网络中的动态传感器节点建立连接时容易出现的高能耗与负载不均衡的问题,设计了一种基于蚁群算法的节能与负载均衡调度优化算法ACO-ELBSA,实现了中继节点的动态调度与能效优化。首先,针对定义的中继节点调度问题,设计了高效的蚂蚁解表示策略,并根据问题特点,设置了初始信息素矩阵以及迭代过程中的信息素增量;其次,为每只蚂蚁的解路径选择赋予启发式信息,启发式因子根据中继节点与传感器的覆盖状态进行确定,保证了生成解的可行性;再者,在解质量评估阶段,通过设置目标函数,综合考虑了节点能耗、剩余能量方差、连接成本等因素,使得较优解能够在维持通信网络质量的基础上,优化能量消耗和负载均衡。基于SUMO仿真软件,配合所开发的地理信息系统(Geographic Information System,GIS)构建了完整的仿真框架来对中继节点调度优化算法进行实验仿真。仿真结果表明,ACO-ELBSA能有效降低网络能耗,平衡网络负载,进而提高网络的生存周期,且相比其他算法具有显著优势。

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