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基于多模态超表面的无天线罩隐身阵列天线

系统工程与电子技术 2025年第1期47卷 1-11页

作者：黎亮高红伟张彬超金城北京理工大学集成电路与电子学院北京100081 北京理工大学网络空间安全学院北京100081 清华大学电子工程系北京100084

针对星载天线无法通过天线罩实现隐身的难题,提出星载无天线罩自隐身天线。通过多模谐振原理并利用差异化激励方法,构建具有单模态宽带隐身、双模态隐身-反射和双模态隐身-辐射特性的多模态电磁超表面,进而设计辐射-隐身一体化天线。实... 详细信息

针对星载天线无法通过天线罩实现隐身的难题,提出星载无天线罩自隐身天线。通过多模谐振原理并利用差异化激励方法,构建具有单模态宽带隐身、双模态隐身-反射和双模态隐身-辐射特性的多模态电磁超表面,进而设计辐射-隐身一体化天线。实测结果表明,在3.05~4.95 GHz和6.4~10.5 GHz的带外吸收带,实现雷达散射截面(radar cross section,RCS)缩减;在5.7~6.15 GHz的频率区间内轴比低于3 dB,天线的增益为15.3 dBi,所设计的无天线罩一体化隐身圆极化阵列天线具有带外RCS缩减特性和良好的带内圆极化辐射性能。

关键词：星载无天线罩隐身天线电磁表面

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基于形状分析和概率推理的机器人抓取技术

机器人 2025年第1期47卷 1-9,21页

作者：许振邦张平曾鸿亮孙迪钢华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006

抓取异形物体任务中,因物体形状结构复杂多样,搬运物体时可能发生晃动脱落的问题。针对上述问题,本文提出基于形状分析和概率推理的机器人抓取技术。首先,分析物体点云的分散性和平整度,生成候选抓取位姿集合;其次,在仿真场景中,定性分... 详细信息

抓取异形物体任务中,因物体形状结构复杂多样,搬运物体时可能发生晃动脱落的问题。针对上述问题,本文提出基于形状分析和概率推理的机器人抓取技术。首先,分析物体点云的分散性和平整度,生成候选抓取位姿集合;其次,在仿真场景中,定性分析物体晃动脱落的影响因素,在仿真中统计成功完成抓取和旋转平移实验的次数,使用条件期望定量分析法推理抓取位姿的稳定性,训练PointNet鉴别器来评估候选抓取位姿并对其排序;最后以最佳抓取位姿完成抓取。实验结果表明,该方法能解决异形物体在抓取搬运过程中发生晃动脱落的问题。与基准方法相比,抓取平均成功率为89.2%,提升2.6%;搬运的平均稳定性达到84.2%,提升22.7%。该方法能够在多物体堆叠场景中智能抓取物体,保持抓取搬运操作的稳定性,形成合理抓取顺序。

关键词：智能抓取异形物体形状特征抓取位姿评估 6D抓取位姿

基于积分形式的湍流边界层壁面摩擦速度预测方法

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力学学报 2025年第1期57卷 43-54页

作者：孟响卢兆麟李栋张凯北京理工大学宇航学院力学系北京100081 北京理工大学唐山研究院河北唐山063000 北京理工大学设计与艺术学院北京100081

湍流边界层流动广泛存在于自然界、航空航天以及环境工程等领域.壁面摩擦速度是湍流边界层理论研究和工程应用中的一个重要参数,对其进行准确预测具有十分重要的科学意义和工程价值.文章基于雷诺平均动量方程提出了一种利用湍流边界层... 详细信息

湍流边界层流动广泛存在于自然界、航空航天以及环境工程等领域.壁面摩擦速度是湍流边界层理论研究和工程应用中的一个重要参数,对其进行准确预测具有十分重要的科学意义和工程价值.文章基于雷诺平均动量方程提出了一种利用湍流边界层平均速度和雷诺应力剖面预测壁面摩擦速度的积分方法.该方法仅需要同一流向位置、边界层外层的平均流场分布,显著降低了对近壁面流场数据的依赖性.通过文献中大量的直接数值模拟和实验数据验证,该方法的相对误差在±3%以内,且受积分上下限以及边界层厚度等模型参数的影响较小.通过与文献中具有相似积分形式的壁面摩擦速度预测方法比较,发现湍流边界层壁面摩擦速度预测方法的精度与选取的总切应力模型密切相关.本文提出的壁面摩擦速度预测方法适用于不可压缩、零压力梯度光滑及粗糙壁面湍流边界层流动,具有精度高和鲁棒性强等特点,研究结果可为航空航天及能源动力等领域重大工程应用中湍流壁面摩擦阻力的准确预测和调控提供理论指导.

关键词：壁面摩擦速度湍流边界层直接数值模拟实验测量

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绕弹性水翼云状空化多级脱落特性研究

力学学报 2025年第1期57卷 17-30页

作者：郑汉文张敏弟周瑞泉张嘉坤黄彪北京理工大学机械与车辆学院北京100081

采用实验和数值模拟相结合的方法,对绕弹性水翼云状空化开展了研究,主要分析了云状空化多级脱落现象及其导致的水翼振动特性.实验方面,利用高速相机观测了空泡形态演化过程.数值模拟方面,结合标准PANS(partially-averaged Navier-Stokes... 详细信息

采用实验和数值模拟相结合的方法,对绕弹性水翼云状空化开展了研究,主要分析了云状空化多级脱落现象及其导致的水翼振动特性.实验方面,利用高速相机观测了空泡形态演化过程.数值模拟方面,结合标准PANS(partially-averaged Navier-Stokes)湍流模型和Zwart空化模型对流场进行数值模拟,并运用紧耦合算法实现了流固耦合计算.结果表明:当空化数处于0.65~0.85范围内时,绕弹性水翼云状空化存在多级脱落现象,其中一次脱落和二次脱落过程存在明显差异.一次脱落尺度和周期明显大于二次脱落;一次脱落和二次脱落机制不同,前者是中部回射流所致,后者是自由端回射流所致;一次脱落空泡产生的高压区面积显著大于二次脱落空泡但压力峰值相对较小,并且一次脱落空泡产生的高压区对附着空泡生长抑制作用更强,使二次脱落附着空泡生长速度和最大长度相对于一次脱落分别减小47%和40%;一次脱落附着空泡表面旋转流动强度更大,一次脱落空泡主要受剪切效应影响,而二次脱落空泡主要受旋转效应影响;弹性水翼所受水动力载荷变化主要与一次脱落有关,二次脱落的影响较弱,其中一次脱落阶段尖端变形最大值比二次脱落大5%,同时结构振动各阶主频与空泡脱落频率一致.

关键词：弹性水翼云状空化多级脱落振动特性

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基于多孔材料的圆柱空腔声学覆盖层优化设计

工程科学学报 2025年第3期47卷 468-479页

作者：张博涵荣吉利程修妍北京理工大学宇航学院北京100081

在发射及飞行过程中外部环境产生的声学和振动激励易对运载火箭内部有效载荷产生威胁,多孔材料作为一种轻质吸声材料被广泛运用于运载火箭整流罩的降噪减振相关研究中.本文基于多孔材料物理模型和多流体阻抗传递理论,结合声学阻抗管实... 详细信息

在发射及飞行过程中外部环境产生的声学和振动激励易对运载火箭内部有效载荷产生威胁,多孔材料作为一种轻质吸声材料被广泛运用于运载火箭整流罩的降噪减振相关研究中.本文基于多孔材料物理模型和多流体阻抗传递理论,结合声学阻抗管实验以及声学有限元,利用粒子群优化算法开展了多孔材料参数拟合以及声学性能优化研究.利用三聚氰胺、聚酯纤维和玻璃棉三种多孔材料设计了一种多层多孔材料声学覆盖层,对其厚度分配以及排布方式等因素进行了优化设计,并设置了对照组,通过阻抗管实验验证了优化后的声学覆盖层的吸声系数得到了显著提升;基于整流罩圆柱段圆柱空腔实验平台验证了多层多孔材料声学覆盖层的降噪减振性能,通过声学有限元对多孔材料在圆柱空腔内的敷设位置以及敷设率对降噪减振的影响开展了仿真分析,并为敷设位置以及敷设率的选取给出了工程建议,能对多孔材料的实际应用提供设计指导.

关键词：多孔材料粒子群算法降噪减振圆柱空腔

基于混合深度强化学习的ICV任务卸载与资源分配

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汽车工程 2025年第1期47卷 35-43页

作者：刘佳慧邹渊孙巍孟逸豪路潇然李圆圆北京理工大学机械与车辆学院北京100081 北京理工大学电动车辆国家工程研究中心北京100081

随着智能网联车辆(ICV)技术的发展,计算资源有限的ICV面临计算需求大幅增加的问题。ICV可以通过路侧单元(RSU)将任务卸载到移动边缘计算(MEC)服务器上。然而,车联网环境的动态性和复杂性使任务卸载和资源分配变得极具挑战。本文提出在... 详细信息

随着智能网联车辆(ICV)技术的发展,计算资源有限的ICV面临计算需求大幅增加的问题。ICV可以通过路侧单元(RSU)将任务卸载到移动边缘计算(MEC)服务器上。然而,车联网环境的动态性和复杂性使任务卸载和资源分配变得极具挑战。本文提出在环境和资源的约束下,通过控制任务卸载决策、通信功率和计算资源分配,最小化任务计算能耗。针对这一问题离散和连续控制变量共存的特性,设计了混合深度强化学习(HDRL)算法:利用双深度Q网络(DDQN)生成任务卸载决策,利用深度确定性策略梯度(DDPG)生成通信功率和MEC资源分配决策,并结合改进的优先级经验回放(IPER)机制来评估和选择动作,输出最优策略。仿真实验结果表明,该方法比对比算法具有更快更稳定的决策收敛性,实现了任务计算卸载的最小能耗,并能有效适应ICV数量和任务大小的变化,具有高实时性和良好环境适应性。

关键词：移动边缘计算深度强化学习任务卸载资源分配优先经验回放

结合二值化神经网络与知识蒸馏的轻量型水声目标识别算法

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控制与决策 2025年第1期40卷 128-136页

作者：崔翰林褚晓晖徐立军祁兵兵胡润泽北京理工大学信息与电子学院北京100081

基于深度学习的水下声学目标识别算法在水下平台部署时,通常面临计算资源短缺和水下声学环境复杂多变的挑战,提出一种结合二值化神经网络与知识蒸馏的轻量型水声目标识别算法(DSBNN_KD),旨在通过深度可分离卷积和权重参数二值化等手段... 详细信息

基于深度学习的水下声学目标识别算法在水下平台部署时,通常面临计算资源短缺和水下声学环境复杂多变的挑战,提出一种结合二值化神经网络与知识蒸馏的轻量型水声目标识别算法(DSBNN_KD),旨在通过深度可分离卷积和权重参数二值化等手段实现模型的压缩和优化加速.同时,利用知识蒸馏技术将高性能高复杂度的教师模型的知识转移到轻量级学生模型上,从而缓解极端量化带来的性能损失,并确保模型的泛化性能.对DSBNN_KD的表现在两个实测水声数据集上进行全面评估,实验结果表明,相比当前主流的全精度轻量化模型,所提出DSBNN_KD在模型参数量、模型部署尺寸和计算量等方面均展现出显著的优势,同时在知识蒸馏技术的辅助下,量化后的模型依然可以保持与全精度模型接近的性能.

关键词：水声目标识别知识蒸馏二值神经网络轻量型模型深度学习

跨粒度子图对比学习与注意力融合的药物—基因关系预测

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太原理工大学学报 2025年第1期56卷 127-136页

作者：胡冬冬彭杨谭暑秋朱小飞重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆

【目的】阐明药物和基因之间的相互联系是药物开发中的一个重要课题。目前,基于随机游走算法的图神经网络方法在解决药物与基因交互关系识别上已经取得了不错的效果,但是当前的方法,单一子图的方法往往容易忽略掉全局图的信息,不能够很... 详细信息

【目的】阐明药物和基因之间的相互联系是药物开发中的一个重要课题。目前,基于随机游走算法的图神经网络方法在解决药物与基因交互关系识别上已经取得了不错的效果,但是当前的方法,单一子图的方法往往容易忽略掉全局图的信息,不能够很好地聚合节点的信息,同时,药物和基因的节点表示采用简单的融合方式,不能够有效地利用节点表示的信息,用于交互关系的分类。针对上述问题提出了跨粒度对比学习与注意力融合的药物-基因交互关系预测方法。【方法】一方面采用跨粒度的对比学习方法,得到远距离和近距离的节点信息,同时采用对比学习的结构增加对药物和基因节点的区分。另一方面利用注意力融合机制,充分挖掘节点中隐含的信息,将远近距离信息进行注意力融合。【结果】在2个真实数据集上的实验结果表明该模型比基线模型具有更好的分类效果。

关键词：对比学习图表示学习关系图神经网络注意力机制基因-药物关系预测

一种用于联合低光增强和人脸超分的深度学习网络

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智能系统学报 2025年

作者：丛维仪郑卓然贾修一南京理工大学计算机科学与工程学院

在低光环境下，人脸图像增强是许多任务的重要恢复方法。然而，现有的低光环境下人脸超分辨率方法通常依赖于低光增强和超分算法的序列建模。遗憾的是，由于优化目标之间的差异，使用这种方法来增强人脸图像很容易导致伪影或噪声。为了... 详细信息

在低光环境下，人脸图像增强是许多任务的重要恢复方法。然而，现有的低光环境下人脸超分辨率方法通常依赖于低光增强和超分算法的序列建模。遗憾的是，由于优化目标之间的差异，使用这种方法来增强人脸图像很容易导致伪影或噪声。为了应对这一挑战，本文提出了一个端到端的低光人脸图像超分辨率网络LFSRNet（low-light face super resolution network）。该网络由浅层特征提取、深层特征提取和特征过滤上采样3个模块组成。浅层特征模块首先将输入的低光、低分辨率人脸图像映射到特征空间。随后，深度特征提取模块对其进行亮度校正并细化结构。最后，特征过滤上采样模块处理提取到的特征并重建人脸图像。此外，为了更好地重建丢失的面部细节本文还设计了一个损失函数faceMaskLoss。大量实验证明了所提模型的有效性。

关键词：人脸超分辨率低光图像增强监督学习随机掩码损失函数深度学习局部特征提取全局特征提取