检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

铌酸锂包层硫系中红外少模光纤的电光效应

北京邮电大学学报 2024年第1期47卷 112-119页

作者：段博侯尚林雷景丽武刚晏祖勇兰州理工大学理学院兰州730050

提出了一种采用LiNbO3晶体为包层、光轴方向沿光纤轴线方向的中红外硫系少模光纤,采用全矢量有限元法研究了外加电场对LiNbO3晶体的主轴折射率比和光模式的传输特性的影响。结果表明,在2.25~3.85μm波长范围内,模式有效折射率与功率限... 详细信息

提出了一种采用LiNbO3晶体为包层、光轴方向沿光纤轴线方向的中红外硫系少模光纤,采用全矢量有限元法研究了外加电场对LiNbO3晶体的主轴折射率比和光模式的传输特性的影响。结果表明,在2.25~3.85μm波长范围内,模式有效折射率与功率限制因子均随着波长增大逐渐降低,而差分模时延呈现上升趋势。外加轴向电场不但会减小各光模式的有效折射率与差分模时延,而且会增强对各模式能量的限制,并随着模式阶数升高,电场的限制就愈发明显。无外加电场时HE11模色散随波长增大而呈现上升趋势,而HE_(21),TE_(01)和TM_(01)模色散呈现抛物线型分布,且存在2个零色散波长。当电场增大时,光模式的色散均会增大并会导致色散零点蓝移。电场为4×10^(9)V/m时,HE_(11),HE_(21),TE_(01)和TM_(01)模短波长处的零色散波长比无电场时分别蓝移0.5695μm,0.3915μm,0.3862μm和0.5594μm。

关键词：少模光纤铌酸锂三硫化二砷电光效应色散

深度学习辅助的超奈奎斯特速率光空间脉冲位置调制

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

光学学报 2024年第5期44卷 49-59页

作者：张悦叶翔文曹明华王惠琴兰州理工大学计算机与通信学院甘肃兰州730050

针对现有光空间调制传输速率和频谱效率低的问题,提出了一种超奈奎斯特速率光空间脉冲位置调制(OSPPM-FTN)方案。推导了Gamma-Gamma湍流信道下该方案最大似然检测时的平均误码率上界,并与已有光空间脉冲位置调制(OSPPM)系统进行了性能... 详细信息

针对现有光空间调制传输速率和频谱效率低的问题,提出了一种超奈奎斯特速率光空间脉冲位置调制(OSPPM-FTN)方案。推导了Gamma-Gamma湍流信道下该方案最大似然检测时的平均误码率上界,并与已有光空间脉冲位置调制(OSPPM)系统进行了性能对比。在此基础上,针对OSPPM-FTN发送信号的特点,提出了一种多分类神经网络(MNN)信号译码器,以大幅降低计算复杂度。最后,采用蒙特卡罗方法进行了仿真。结果表明,随着加速因子的减小,所提系统的频谱效率和传输速率有明显提升,其代价是信噪比(SNR)损失。当加速因子为0.9时,相比于传统(4,4,4)-OSPPM,所提系统的频谱效率和传输速率分别提升了17%和5.5%,SNR损失仅为1 dB。同时,采用MNN译码器可逼近最大似然最优译码性能并降低其计算复杂度,当探测器数目为8和16时,计算复杂度分别降低了69.75%和89.95%。

关键词：光通信光空间调制超奈奎斯特深度学习误码率

采用多尺度自适应选择卷积神经网络的轴承故障诊断研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

西安交通大学学报 2024年第2期58卷 127-135页

作者：张玺君尚继洋兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050

针对轴承故障诊断方法中传统多尺度卷积神经网络对不同尺度的特征只是简单拼接,而未考虑不同尺度的特征差异的问题,提出一种多尺度自适应选择卷积神经网络轴承故障诊断模型(MSASCNN)。通过不同大小的宽卷积筛选原始轴承振动信号中的特征... 详细信息

针对轴承故障诊断方法中传统多尺度卷积神经网络对不同尺度的特征只是简单拼接,而未考虑不同尺度的特征差异的问题,提出一种多尺度自适应选择卷积神经网络轴承故障诊断模型(MSASCNN)。通过不同大小的宽卷积筛选原始轴承振动信号中的特征,合并为初始特征;构建多尺度自适应选择卷积块,提取不同尺度的特征,利用改进的注意力机制自适应调整不同尺度的特征权重,加入残差连接,防止模型退化;通过分类器完成轴承故障诊断。在凯斯西储大学轴承数据集和XJTU-SY轴承数据集上的实验结果表明:在模型改进实验中,与没有改进注意力机制的模型相比,所提模型的轴承故障诊断准确率提升了1.98%;在不同信噪比的噪声干扰环境中,所提模型的轴承故障诊断准确率均高于93%。

关键词：轴承故障诊断卷积神经网络自适应融合注意力机制多尺度特征

基于自注意力机制的深度强化学习交通信号控制

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

交通运输系统工程与信息 2024年第2期24卷 96-104页

作者：张玺君聂生元李喆张红兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050

交通信号控制(Traffic Signal Control, TSC)仍然是交通领域中最重要的研究课题之一。针对现有基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)的交通信号控制方法的状态需要人为设计,导致提取交通状态信息难度大以及交通状态信息... 详细信息

交通信号控制(Traffic Signal Control, TSC)仍然是交通领域中最重要的研究课题之一。针对现有基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)的交通信号控制方法的状态需要人为设计,导致提取交通状态信息难度大以及交通状态信息无法全面表达的问题,为了从有限特征中挖掘潜在交通状态信息,从而降低交通状态设计难度,提出一种引入自注意力网络的DRL算法。首先,仅获取交叉口各进入口车道车辆位置,使用非均匀量化和独热编码方法预处理得到车辆位置分布矩阵;其次,使用自注意力网络挖掘车辆位置分布矩阵的空间相关性和潜在信息,作为DRL算法的输入;最后,在单交叉口学习交通信号自适应控制策略,在多交叉口路网中验证所提算法的适应性和鲁棒性。仿真结果表明,在单交叉口环境下,与3种基准算法相比,所提算法在车辆平均等待时间等指标上具有更好的性能;在多交叉口路网中,所提算法仍然具有良好的适应性。

关键词：智能交通自适应控制深度强化学习自注意力网络近端策略优化

基于身份认证的BACnet/IP分析与改进

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

通信学报 2024年第3期45卷 227-243页

作者：谢鹏寿朱家锋康永平冯涛李威冉玉翔兰州理工大学计算机与通信学院甘肃兰州730050 兰州理工大学机电工程学院甘肃兰州730050

为了解决BACnet/IP身份认证存在多种可攻击漏洞和密钥泄露带来的安全问题,提出了一种安全增强的BACnet/IP-SA协议认证方案。研究协议身份认证消息流模型,基于着色Petri网理论和CPNTools对身份认证消息流建模,采用Dolev-Yao攻击者模型和... 详细信息

为了解决BACnet/IP身份认证存在多种可攻击漏洞和密钥泄露带来的安全问题,提出了一种安全增强的BACnet/IP-SA协议认证方案。研究协议身份认证消息流模型,基于着色Petri网理论和CPNTools对身份认证消息流建模,采用Dolev-Yao攻击者模型和形式化分析方法对BACnet/IP进行安全性分析,发现协议漏洞并提出改进方案。BACnet/IP-SA协议使用设备的伪身份来保护真实身份信息,使用PUF响应进行认证,通过多信息集合的验证值来验证端身份的真实性并生成会话密钥。结合BAN逻辑和非形式化方法,对协议的安全性进行了证明。实验结果表明,所提方案能有效抵抗多类攻击和密钥泄露带来的安全威胁,在减少计算开销的同时增强了协议身份认证的安全性。

关键词： BACnet/IP 形式化分析着色Petri网 BAN逻辑协议改进

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

非饱和边坡中锚托板锚固尺寸的新算法

岩土力学 2024年第4期45卷 1003-1013,1025页

作者：彭俊国黄宇豪兰州理工大学土木工程学院甘肃兰州730050

锚托板支护结构因为其安全稳定、经济和安装简便等优点在填方加固边坡中得到推广应用。然而目前在锚托板支护结构设计过程中,锚托板尺寸仍没有成熟的计算方法,设计过于保守。利用对数螺旋线滑移面结合极限平衡法计算得到非饱和土的主动... 详细信息

锚托板支护结构因为其安全稳定、经济和安装简便等优点在填方加固边坡中得到推广应用。然而目前在锚托板支护结构设计过程中,锚托板尺寸仍没有成熟的计算方法,设计过于保守。利用对数螺旋线滑移面结合极限平衡法计算得到非饱和土的主动土压力。根据土体内部平衡求出每层锚托板所需承担的拉力,得到了锚托板尺寸的计算方法,根据滑移面的位置得到了锚托板自由段拉杆的最小设计长度。将主动土压力计算结果与现有的经典文献进行了对比分析,发现主动土压力系数变化趋势与现有结论一致。分析了降雨工况和地震工况对锚托板尺寸的影响,结果表明,在降雨强度较小时对锚托板锚固尺寸的影响可以忽略,但在同时考虑强降雨和地震时,会显著增加所需的锚托板锚固尺寸,最大增大幅度可达136.71%。分析结果可为锚托板锚固尺寸的设计提供参考。

关键词：锚托板非饱和土主动土压力降雨地震

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于MGCD的转子故障数据集降维方法

振动．测试与诊断 2024年第2期44卷 266-273,408页

作者：张勇飞赵荣珍邓林峰兰州理工大学机电工程学院兰州730050

针对由于特征维数过高导致故障数据集分类困难及故障模式辨识精度偏低的问题,提出一种基于多图协同决策(multi graph collaborative decision-making,简称MGCD)的转子故障数据集降维算法。首先,在边缘Fisher分析(marginal Fisher analys... 详细信息

针对由于特征维数过高导致故障数据集分类困难及故障模式辨识精度偏低的问题,提出一种基于多图协同决策(multi graph collaborative decision-making,简称MGCD)的转子故障数据集降维算法。首先,在边缘Fisher分析(marginal Fisher analysis,简称MFA)算法框架基础上,通过建立近邻图和远邻图解决因单一图结构导致的故障类别局部不可分问题;其次,采用最大化散度加权差分方式去削弱小样本问题造成的影响;最后,利用两个不同结构型式的转子系统故障模拟数据集对算法性能进行了验证。结果表明,使用本算法对故障数据集进行降维得到的敏感故障数据集使故障类别之间的差异性更加突出,能够提高故障模式识别准确率,为提高旋转机械智能故障诊断技术水平提供一定的研究参考依据。

关键词：故障诊断降维远邻图小样本

基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇识别与定位方法

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

农业机械学报 2024年第3期55卷 243-251页

作者：黄华张昊胡晓林聂兴毅兰州理工大学机电工程学院兰州730050

花椒树产果量大,枝干纵横交错,树叶茂密,给花椒的自动化采摘带来了困难。因此,本文设计一种基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇的快速识别与定位方法。通过在主干提取网络CSPDarknet的CSPLayer层和Neck的上采样之后增加高效通道注意力EC... 详细信息

花椒树产果量大,枝干纵横交错,树叶茂密,给花椒的自动化采摘带来了困难。因此,本文设计一种基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇的快速识别与定位方法。通过在主干提取网络CSPDarknet的CSPLayer层和Neck的上采样之后增加高效通道注意力ECA(Efficient channel attention)来简化CSPLayer层的计算量,提升了特征提取能力。同时在下采样层增加协同注意力机制CA(Coordinate attention),减少下采样过程中信息的损失,强化特征空间信息,配合热力图(Grad-CAM)和点云深度图,来完成花椒簇的空间定位。测试结果表明,与原YOLO v5相比较,改进的网络将残差计算减少至1次,保证了模型轻量化,提升了效率。同帧数区间下,改进后的网络精度为96.27%,对比3个同类特征提取网络YOLO v5、YOLO v5-tiny、Faster R-CNN,改进后网络精确度P分别提升5.37、3.35、15.37个百分点,连株花椒簇的分离识别能力也有较大提升。实验结果表明,自然环境下系统平均识别率为81.60%、漏检率为18.39%,能够满足花椒簇识别要求,为移动端部署创造了条件。

关键词：花椒簇识别农业机器人深度学习目标检测 YOLO v5

维普期刊数据库博看期刊

变截面耦合通道PCHE内超临界CO_(2)热工水力性能研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

工程热物理学报 2024年第6期45卷 1749-1756页

作者：朱兵国何吉祥兰州理工大学机电工程学院兰州730050

本文采用数值模拟方法,以超临界CO_(2)(S-CO_(2))作为印刷电路板式换热器(Printed Circuit Heat Exchanger,PCHE)冷、热两侧耦合换热的流体,对圆形等截面耦合通道、圆形渐扩截面耦合通道以及圆形渐缩截面耦合通道的热工水力性能进行了... 详细信息

本文采用数值模拟方法,以超临界CO_(2)(S-CO_(2))作为印刷电路板式换热器(Printed Circuit Heat Exchanger,PCHE)冷、热两侧耦合换热的流体,对圆形等截面耦合通道、圆形渐扩截面耦合通道以及圆形渐缩截面耦合通道的热工水力性能进行了对比研究。研究结果表明,在相同换热面积下,相较于传统等截面通道PCHE,S-CO_(2)在冷热两侧均为渐缩通道的PEC均大于1,最大达到了2.16,最小则为1.38,其综合性能最优。然而,S-CO_(2)在两侧均为渐扩通道的PEC均小于,综合性能较差。降低冷侧运行压力有利于提高渐缩通道的综合性能。研究结果为PCHE的设计提供了新的思路和理论指导。

关键词：超临界二氧化碳 PCHE 变截面通道热工水力性能