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考虑材料参数不确定性结构动力学稳健性拓扑优化设计

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振动工程学报 2024年第1期37卷 95-103页

作者：王诗雨王栋西北工业大学航空学院陕西西安710072

本文在考虑材料参数不确定性的条件下,对连续体结构动力学稳健性拓扑优化设计进行研究。在使结构的第一阶固有频率最大化的同时,显著减小其对材料性能不确定性的影响。基于非概率凸集模型,将材料参数的不确定性用有界区间变量表示;建立... 详细信息

本文在考虑材料参数不确定性的条件下,对连续体结构动力学稳健性拓扑优化设计进行研究。在使结构的第一阶固有频率最大化的同时,显著减小其对材料性能不确定性的影响。基于非概率凸集模型,将材料参数的不确定性用有界区间变量表示;建立了能够抑制频率改变的结构动力学拓扑优化模型,用单层优化策略求解稳健性优化设计问题。通过对材料参数的导数分析,获得了在材料性能不确定情形下结构第一阶固有频率的二阶泰勒展开式,并推导出了频率对拓扑变量的一阶灵敏度显性表达式。基于变密度法,开展了结构动力学稳健性拓扑优化设计,并与确定性优化结果进行对比,验证了用本文方法获得的结构第一阶固有频率稳健性更高,受材料参数不确定性扰动影响更小,展示了考虑材料参数不确定性的重要性。

关键词：材料参数不确定性稳健性动力拓扑优化结构固有频率有界区间变量

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基于SAC的无人机自主导航方法研究

西北工业大学学报 2024年第2期42卷 310-318页

作者：寇凯杨刚张文启刘心成姚远周兴社西北工业大学计算机学院陕西西安710072

针对现有深度强化学习算法在无人机自主导航任务中面临环境局部可观且感知信息不足问题,基于非确定性策略SAC(soft actor-critic)强化学习算法对未知环境下的端到端无人机自主导航任务展开研究。具体而言,提出了一种基于记忆增强机制的... 详细信息

针对现有深度强化学习算法在无人机自主导航任务中面临环境局部可观且感知信息不足问题,基于非确定性策略SAC(soft actor-critic)强化学习算法对未知环境下的端到端无人机自主导航任务展开研究。具体而言,提出了一种基于记忆增强机制的策略网络,通过对历史记忆信息与当前的观测整合处理,提取观测数据的时序依赖关系,从而增强局部可观条件下的状态估计能力,避免算法陷入局部最优解;设计了非稀疏奖励函数以缓解强化学习策略在稀疏奖励条件下难以收敛的问题;在Airsim+UE4仿真平台进行了多个复杂场景的训练验证。实验结果表明,所提方法导航成功率比基准算法提高10%,平均飞行距离缩短21%,有效增强了无人机自主导航算法稳定性和收敛性。

关键词：强化学习 SAC 无人机自主导航

基于LSM-Tree的分布式数据库异步融合机制研究与实现

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西北工业大学学报 2024年第2期42卷 303-309页

作者：杜轶德刘文洁西北工业大学计算机学院陕西西安710072

信息技术的不断发展,使得分布式数据库成为研究热点。由于NoSQL架构的分布式数据库对SQL支持有限且在事务处理及一致性方面存在缺陷,基于LSM-Tree的NewSQL数据库逐渐成为应用的主流,例如TiDB、OceanBase等。分布式LSM-Tree的存储架构将... 详细信息

信息技术的不断发展,使得分布式数据库成为研究热点。由于NoSQL架构的分布式数据库对SQL支持有限且在事务处理及一致性方面存在缺陷,基于LSM-Tree的NewSQL数据库逐渐成为应用的主流,例如TiDB、OceanBase等。分布式LSM-Tree的存储架构将数据分为基线数据与增量数据,通过合并操作将不同分区的增量数据与基线数据不断融合,并存储在磁盘,从而减少内存压力。但合并会占用大量系统资源,严重影响系统可用性。因此提出了一种基于LSM-Tree架构的异步融合机制,通过细分合并流程,将数据融合异步化,有效地缩短了单次数据合并的时间。实验表明,提出的异步融合机制可显著缩短数据合并时间,提高系统在高频写入场景下的鲁棒性和可用性。

关键词：分布式数据库 LSM-Tree 数据合并异步融合数据分区

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一种电动舵机的多余度传感器故障诊断方法

西北工业大学学报 2024年第4期42卷 652-661页

作者：崔玉伟李爱军孙杨西北工业大学自动化学院陕西西安710072

为了解决电动舵机多余度位置传感器奇异故障模式的诊断难题,在传统基于多余度比较的故障诊断算法基础上,提出一种基于霍尔传感器解析模型的故障诊断方法。通过霍尔传感器完整的自监控设计及舵机位置传感器的解析模型设计,形成多余度位... 详细信息

为了解决电动舵机多余度位置传感器奇异故障模式的诊断难题,在传统基于多余度比较的故障诊断算法基础上,提出一种基于霍尔传感器解析模型的故障诊断方法。通过霍尔传感器完整的自监控设计及舵机位置传感器的解析模型设计,形成多余度位置传感器的非相似余度信号;采用基于滑动数据窗的假设检验方法,通过调整滑动数据窗口宽度,满足传感器故障检测的虚警率和漏报率指标要求,整体形成面向位置传感器的故障诊断算法。基于某飞行器管理系统的电动舵机,开展真实位置传感器2∶2奇异故障模式的算法验证,结果表明基于霍尔传感器模型的故障诊断算法,能够有效解决2∶2等奇异故障带来的诊断问题,大幅提升传感器信号的可用性,保证伺服闭环的控制精度和容错能力。

关键词：电动舵机传感器故障诊断多余度比较解析模型

一种基于ADMM和深度生成先验的高光谱解混方法

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哈尔滨工程大学学报 2024年

作者：赵敏陈捷西北工业大学航海学院西北工业大学深圳研究院

混合像元的存在制约了高光谱图像分类和目标检测的精度，为了提高混合像元分解的精度，精确的分析混合像元中的组成成分，本文提出将优化方法和深度生成先验结合的高光谱解混方法，实现数据驱动和模型驱动的有机结合。近年来，基于深度... 详细信息

混合像元的存在制约了高光谱图像分类和目标检测的精度，为了提高混合像元分解的精度，精确的分析混合像元中的组成成分，本文提出将优化方法和深度生成先验结合的高光谱解混方法，实现数据驱动和模型驱动的有机结合。近年来，基于深度神经网络的处理方法被广泛使用在高光谱解混任务中。但是该类方法是“黑盒子”，缺乏物理可解释性。传统的基于数学优化的高光谱解混方法，通过使用人工设计的先验项引入图像内含信息，提高解混精度。但是对于复杂的先验项，求解方法复杂，且并不是所有先验信息都可以用数学模型表示出来。是以，本文提出一结合交替方向乘子法（alternating direction method of multipliers，ADMM）优化算法和深度生成先验的高光谱解混方法，联合使用数学优化和深度方法的优越性。具体地，首先使用ADMM算法将数据拟合项和生成先验项进行解耦，对于生成先验，使用传统解混方法获得的丰度预训练变分自编码器（variational autoencoder，VAE）网络，并将解码器作为生成器。本文同时使用人工合成数据和真实遥感数据验证所提出方法的有效性。

关键词：遥感,高光谱图像混合像元高光谱解混深度先验 ADMM 生成模型变分自编码器

干涉式闭环光纤陀螺仪的PSO-PID控制优化方法

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红外与激光工程 2024年第3期53卷 242-253页

作者：刘尚波丹泽升廉保旺徐金涛曹辉西北工业大学电子信息学院陕西西安710072 西安中科华芯测控有限公司陕西西安710100 西北工业大学自动化学院陕西西安710072

控制系统的设计会对响应速度快且应用范围较广的数字干涉式闭环光纤陀螺(ICFOG)动态性能产生影响。通过分析ICFOG的工作原理,推导出闭环离散控制系统,并利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对传统的PID控制器参数进行... 详细信息

控制系统的设计会对响应速度快且应用范围较广的数字干涉式闭环光纤陀螺(ICFOG)动态性能产生影响。通过分析ICFOG的工作原理,推导出闭环离散控制系统,并利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对传统的PID控制器参数进行优化。基于这个优化过程,设计一种新型的PSO-PID复合控制器,以取代传统的PID控制器。通过与其他BP神经网络、模糊控制等方法进行对比凸显该控制方法的优越。通过数字仿真分析显示,跟踪速度相较于BP-PID控制方法提高了1.91倍,相对于PID控制方法提高了3.5倍,相对于F-PID控制方法提高了1.75倍。同时,控制精度相对于BP-PID控制方法提高了46.03%,相对于PID控制方法提高了66.30%,相对于F-PID控制方法提高了45.27%。结果显示,采用PSO-PID控制器能够快速达到控制目标且具有较小的超调量。

关键词：干涉式光纤陀螺小超调量粒子群优化PID方法 BP神经网络模糊控制器

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基于5G定制专网的农林类高校实践教学探究

实验室研究与探索 2024年第6期43卷 184-187,226页

作者：马晨霄李晓玲胡国强西北农林科技大学信息化管理处网络与教育技术中心陕西杨凌712100

为解决农林类高校专业农场林场等实验基地距离偏远、网络基础设施薄弱导致实践教学受阻的问题,结合信息化战略,系统推进5G定制专网在校园与校外实践教学基地的统一规划部署。在5G网基础设施、5G定制专网优化技术以及基于5G的各类应用系... 详细信息

为解决农林类高校专业农场林场等实验基地距离偏远、网络基础设施薄弱导致实践教学受阻的问题,结合信息化战略,系统推进5G定制专网在校园与校外实践教学基地的统一规划部署。在5G网基础设施、5G定制专网优化技术以及基于5G的各类应用系统三方面着力建设,积极促进信息技术与教育教学的融合。实践证明,5G定制专网在远程互动教学、AR/VR智慧实验室、智慧农业云平台、“教学管评”以及建设秦岭生态文明素养和推动学术交流及教育公平等方面都带来了积极的进展,有效助力农林类高校的高质量发展。期望通过对5G定制专网建设带来的教学实践创新与经验总结,为推进5G+智慧教育领域的应用提供示范案例,为农林类高校借助5G技术的人才培养新模式提供借鉴。

关键词： 5G通信农林类高校实践教学人才培养

基于深度置信网络效能拟合的火控系统精度全局敏感性分析

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兵工学报 2024年第10期 3430-3444页

作者：汪强龙高晓光李新宇闫栩辰万开方西北工业大学电子信息学院

针对当前航空火控系统的精度研究对数据完备性要求较高，且仅能分析系统内单误差源影响因素的问题，提出一种全新的基于深度置信网络(Deep Belief Network, DBN)效能拟合的火控系统精度全局敏感性分析(Global Sensitivity Analysis via ... 详细信息

针对当前航空火控系统的精度研究对数据完备性要求较高，且仅能分析系统内单误差源影响因素的问题，提出一种全新的基于深度置信网络(Deep Belief Network, DBN)效能拟合的火控系统精度全局敏感性分析(Global Sensitivity Analysis via Deep Belief Network, GSADBN)算法。从全局敏感性分析算法的优劣点出发，分析传统的全局敏感性分析算法在不完备数据下存在的局限性。利用DBN优异的特征提取能力，并采用无监督训练和有监督微调相结合的算法，搭建并训练火控系统效能拟合模型。研究结果表明：与传统Sobol算法、经典傅里叶振幅敏感性检验(Fourier Amplitude Sensitivity Test, FAST)算法以及最新的基于贝叶斯网络的Sobol(Bayesian Neural Sobol, BNSobol)算法相比，GSADBN算法不仅可以满足精度要求，同时还可以在不完备数据下达到传统算法在完备数据下精度分析的效果；该算法可以在火控系统不完备数据下取得较好的精度分析结果，同时在设计火控系统各模块时，给出精度方面的合理方案，从而为火控系统的设计及作战效能的提高提供参考和理论支撑。

关键词：航空火控系统深度置信网络 GSADBN算法精度评估全局敏感性分析

基于有限训练数据和开放集学习的鲁棒小型关键词检测系统

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清华大学学报(自然科学版) 2024年

作者：黄子峻张晓雷西北工业大学航海学院西北工业大学深圳研究院

关键词检测旨在从语音中检测出待识别的关键词,深度神经网络为小型关键词检测任务提供了有效的解决方案。大多数现有关键词检测方法采用Softmax最小化交叉熵损失函数,假设测试和训练样本来自相同分布,侧重于在训练集上最大化分类精度,... 详细信息

关键词检测旨在从语音中检测出待识别的关键词,深度神经网络为小型关键词检测任务提供了有效的解决方案。大多数现有关键词检测方法采用Softmax最小化交叉熵损失函数,假设测试和训练样本来自相同分布,侧重于在训练集上最大化分类精度,而未考虑训练集外的未知语音。若训练数据有限,关键词检测系统在遇到未知语音时,实现鲁棒性和高准确率仍比较困难。该文研究了开放集学习方法,结合深度特征编码器和基于卷积原型学习、互斥点学习的分类器,用于开放集关键词检测任务。该文提出的关键词检测方法不仅提高了关键词的分类精度,而且具有较好的非关键词检测性能。在Google Speech Commands数据集V0.01和V0.02,以及由LibriS peech衍生的LibriW ords数据集上的试验结果表明:该文提出的关键词检测方法在大多数评估指标上优于基线方法。

关键词：有限训练数据关键词检测开放集识别原型学习