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倾斜矿体采空区非对称顶板-矿柱结构体协同承载机理

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中国有色金属学报 2024年第1期34卷 329-343页

作者：姜立春李金柱华南理工大学土木与交通学院广州510640 华南理工大学安全科学与工程研究所广州510640

为解决倾斜矿体回采后大倾角顶板和非对称空区可能引发的采空区支撑结构体变形及破坏失稳问题,以某石灰石矿非对称顶板-矿柱支撑结构体为研究对象,构建结构体承载力学模型,求解顶板挠曲变形值及矿柱安全系数,分析不同倾角、跨度比下顶... 详细信息

为解决倾斜矿体回采后大倾角顶板和非对称空区可能引发的采空区支撑结构体变形及破坏失稳问题,以某石灰石矿非对称顶板-矿柱支撑结构体为研究对象,构建结构体承载力学模型,求解顶板挠曲变形值及矿柱安全系数,分析不同倾角、跨度比下顶板变形特征及矿柱失稳破坏模式,研究其协同承载机理。结果表明:顶板变形、矿柱失稳破坏模式受采空区倾角θ和跨度比λ的双重影响,顶板变形大小随着θ的增加表现为双增长率,与λ的关系伴随着θ的变化而变化。矿柱失稳破坏模式受θ的影响程度随着λ的增加而减小,当0°计算结果的可靠性,为地下空场法矿山安全开采提供一定的理论支撑。

关键词：非对称空区顶板-矿柱倾斜矿体偏心载荷协同作用

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局部干法水下快频脉冲MIG焊电源研制

焊接学报 2024年第4期45卷 13-19,I0003,I0004页

作者：王振民贾建军胡健良廖海鹏吴健文张芩华南理工大学机械与汽车工程学院广州510641 华南理工大学计算机科学工程学院广州510006

针对复杂水下环境焊接过程对焊接电源超高动特性与精确控制需求,设计基于SiC模块的快频脉冲焊接电源功率主电路,开发全数字化控制系统,研制出局部干法水下快频脉冲MIG焊电源(local dry underwater fastfrequency pulsed MIG,LDU-FFPMIG)... 详细信息

针对复杂水下环境焊接过程对焊接电源超高动特性与精确控制需求,设计基于SiC模块的快频脉冲焊接电源功率主电路,开发全数字化控制系统,研制出局部干法水下快频脉冲MIG焊电源(local dry underwater fastfrequency pulsed MIG,LDU-FFPMIG).研制的LDU-FFPMIG焊接电源额定输出电流为400 A,能精确输出多种0~30 kHz的快频脉冲电流波形,快频脉冲电流幅值高达200 A.提出LDU-FFPMIG焊接新工艺,将快频脉冲应用到304不锈钢局部干法水下MIG焊接,探究快频脉冲对传统局部干法水下脉冲MIG焊的影响.结果表明,研制的LDU-FFPMIG焊接电源能够实现稳定的局部干法水下MIG焊,可获得良好的焊缝成形;快频脉冲电流的引入可显著提高电弧能量密度和焊接稳定性,减小熔宽(B)、增大熔深(H),焊缝成形系数(B/H)减小约30%,并且可以细化晶粒.

关键词：焊接电源 SiC模块全数字化快频脉冲波形局部干法水下MIG焊

基于源项解耦的物理信息神经网络方法及其在放电等离子体模拟中的应用

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物理学报 2024年第14期73卷 155-166页

作者：方泽潘泳全戴栋张俊勃华南理工大学电力学院广州510641

近年来,以物理信息神经网络(PINNs)为代表的人工智能计算范式在等离子体数值模拟领域获得了极大关注,但相关研究考虑的等离子体化学体系较为简化,且基于PINNs求解更为复杂的多粒子低温等离子体流体模型的研究还尚处空白.本文提出了一个... 详细信息

近年来,以物理信息神经网络(PINNs)为代表的人工智能计算范式在等离子体数值模拟领域获得了极大关注,但相关研究考虑的等离子体化学体系较为简化,且基于PINNs求解更为复杂的多粒子低温等离子体流体模型的研究还尚处空白.本文提出了一个通用的PINNs框架(源项解耦PINNs,Std-PINNs),用于求解多粒子低温等离子体流体模型.Std-PINNs通过引入等效正离子,并将电流连续性方程替代各粒子输运方程作为物理约束,实现了重粒子输运方程源项与电子密度、平均电子能量的解耦,极大降低了训练复杂度.本文通过两个经典放电案例(低气压氩气辉光放电、大气压氦气辉光放电)展示了Std-PINNs在求解多粒子低温等离子体流体模型的应用,并将结果与传统PINNs和有限元(FEM)模型进行了对比.结果显示,传统PINNs输出了完全错误的训练结果,而Std-PINNs与FEM结果之间的L2相对误差能达到约10–2量级,由此验证了Std-PINNs在模拟多粒子等离子体流体模型的可行性.Std-PINNs为低温等离子体模拟提供了新的思路,并拓展了深度学习方法在复杂物理系统建模中的应用.

关键词：物理信息神经网络低温等离子体源项解耦流体模型

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基于强化学习的任务型对话策略研究综述

计算机学报 2024年第6期47卷 1201-1231页

作者：徐恺王振宇王旭秦华龙宇轩华南理工大学软件学院广州510006

对话系统在自然语言处理中发挥着重要作用,具有较好的实际应用前景和许多值得研究的方向.对话策略是基于管道方法的人机对话系统的核心组件,能够根据对话状态生成响应动作,进而指导对话生成.对话策略学习常建模为(半)马尔可夫决策过程,... 详细信息

对话系统在自然语言处理中发挥着重要作用,具有较好的实际应用前景和许多值得研究的方向.对话策略是基于管道方法的人机对话系统的核心组件,能够根据对话状态生成响应动作,进而指导对话生成.对话策略学习常建模为(半)马尔可夫决策过程,然后通过强化学习求解.近年来,基于强化学习算法解决任务型对话策略问题的研究层出不穷,而相关综述缺乏.因此,本文对基于强化学习的任务型对话策略进行分析、归类、总结.首先,介绍分类强化学习的一般模型,并基于强化学习的分类,分析并总结现有对话策略学习的一般思路和存在问题;其次,基于不同的研究热点,包括多领域、多模态、多代理和共情对话策略,深度剖析新近研究的理论模型、研究进展和存在的问题;接着,针对对话策略的相关研究,包括用户模拟器、对话策略评估、对话策略平台与数据集以及大语言模型与对话策略等进行介绍;针对现有研究的不足,本文从5种不同的角度分析了对话策略的未来研究方向;最后,对全文进行总结与展望.本文不仅从强化学习分类上概述任务型对话策略,而且从应用的角度分类任务型对话策略,全方面、多角度地综述了任务型对话策略,为未来的任务型对话策略的研究提供启示.

关键词：对话策略强化学习任务型对话系统深度强化学习多领域多模态

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基于多分量LFM信号时频分析的水声多普勒和时延估计研究

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电子与信息学报 2024年第2期46卷 688-696页

作者：宁更新肖若君谢靓华南理工大学电子与信息学院广州510641 华南理工大学土木与交通学院广州510641

在水声多普勒因子和时延估计研究实用化的进程中,利用多分量线性调频(LFM)信号实现估计的算法研究越来越普遍。针对多分量LFM信号时频域存有交叉项时各分量参数估计不准确的问题,提出基于非完全残差与脊线段匹配的自适应模态分解方法。... 详细信息

在水声多普勒因子和时延估计研究实用化的进程中,利用多分量线性调频(LFM)信号实现估计的算法研究越来越普遍。针对多分量LFM信号时频域存有交叉项时各分量参数估计不准确的问题,提出基于非完全残差与脊线段匹配的自适应模态分解方法。该方法采用非完全残差函数保留了交叉点处的部分时频信息,利用脊线段匹配方法提供更精确的预设时频脊线,改进了各分量LFM信号调频斜率和起始频率的估计精度。联合两个估计量进一步给出了多普勒因子和时延估计的算法。仿真结果表示,较现有模态分解算法,所提改进方法有效解决了估计分量过程中交叉区间断裂带来的估计误差;水声多径的条件下,该方法的多普勒因子和时延估计精度优于对比的现有方法。

关键词：时频分析多普勒因子时延估计多分量LFM信号自适应模态分解

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叠层模型驱动的书法文字识别方法研究

自动化学报 2024年第5期50卷 947-957页

作者：麻斯亮许勇华南理工大学计算机科学与工程学院广州510006 鹏城实验室深圳518000

基于二维图像的书法文字识别是指利用计算机视觉技术对书法文字单字图像进行识别,在古籍研究和文化传播中具有重要应用.目前书法文字识别技术已经取得了相当不错的进展,但依旧面临很多挑战,比如复杂多变的字形可能导致的识别误差,汉字... 详细信息

基于二维图像的书法文字识别是指利用计算机视觉技术对书法文字单字图像进行识别,在古籍研究和文化传播中具有重要应用.目前书法文字识别技术已经取得了相当不错的进展,但依旧面临很多挑战,比如复杂多变的字形可能导致的识别误差,汉字本身又存在较多形近字,且汉字字符类别数与其他语言文字相比更多,书法文字图像普遍存在类内差距大、类间差距小的问题.为解决这些问题,提出叠层模型驱动的书法文字识别方法(Stacked-model driven character recognition,SDCR),通过使用数据预处理、节点分离策略和叠层模型对现有单一分类模型进行改进,按照字体类别对同一类别不同字体风格的文字进行二次划分;针对类间差距小的问题,根据书法文字训练集图像识别置信度对形近字进行子集划分,针对子集进行嵌套模型增强训练,在测试阶段利用叠层模型对形近字进行二次识别,提升形近字的识别准确率.为了验证该方法的鲁棒性,在自主生成的SCUT_Calligraphy数据集和CASIA-HWDB 1.1,CASIA-AHCDB公开数据集上进行训练和测试,实验结果表明该方法在上述数据集的识别准确率均有较大幅度提升,在CASIA-HWDB 1.1、CASIA-AHCDB和自建数据集SCUT_Calligraphy上测试准确率分别达到96.33%、99.51%和99.90%,证明了该方法的有效性.

关键词：书法文字识别模型驱动节点分离叠层模型精度学习

二维硼结构中条带状空位长程有序分布的理论研究

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物理学报 2024年第9期73卷 216-222页

作者：徐诗涵何长春杨小宝华南理工大学物理与光电学院广州510640

在二维硼结构中,有序分布的高浓度空位可以增强其结构的稳定性,并对材料性能产生显著影响.根据最近的实验进展,本文重点关注二维硼结构中空位呈条带状分布的体系,提出有效模型系统研究结构稳定性随空位分布的变化.结合第一性原理计算结... 详细信息

在二维硼结构中,有序分布的高浓度空位可以增强其结构的稳定性,并对材料性能产生显著影响.根据最近的实验进展,本文重点关注二维硼结构中空位呈条带状分布的体系,提出有效模型系统研究结构稳定性随空位分布的变化.结合第一性原理计算结果,对空位不同近邻作用参数进行拟合,预测了不同空位浓度的稳定结构,发现在该体系中空位不同近邻存在竞争,导致长周期分布的趋势,揭示了不同近邻作用的相互竞争导致长周期结构稳定存在的关键机制.

关键词：二维硼结构长周期结构空位分布第一性原理计算

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基于深度学习的机器人局部路径规划方法

系统仿真学报 2024年第5期36卷 1199-1210页

作者：刘泽森毕盛郭传鈜王延葵董敏华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006

为了将视觉信息融入到机器人导航过程中,提高机器人对各类障碍物的识别率,减少危险事件的发生,设计了基于二维CNN及LSTM的局部路径规划网络。提出了基于深度学习的局部路径规划方案。利用机器人视觉信息及全局路径信息推理产生机器人在... 详细信息

为了将视觉信息融入到机器人导航过程中,提高机器人对各类障碍物的识别率,减少危险事件的发生,设计了基于二维CNN及LSTM的局部路径规划网络。提出了基于深度学习的局部路径规划方案。利用机器人视觉信息及全局路径信息推理产生机器人在当前时刻完成避障导航任务所需转向角度;搭建了用于对规划器核心神经网络进行训练和验证的室内场景;提出了以路径总长度、平均曲率变化率及机器人与障碍物之间的距离为性能指标的路径评估方案。实验表明:该方案在仿真环境及真实场景中均体现了较优秀的局部路径生成能力。

关键词：机器人导航路径规划实时避障深度学习

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基于机器学习的演化多任务优化框架

计算机学报 2024年第1期47卷 29-51页

作者：麦伟杰刘伟莉钟竞辉华南理工大学计算机科学与工程学院广州510006 广东技术师范大学计算机科学学院广州510665

演化多任务优化是近年来计算智能领域的研究热点之一,其原理是通过任务间的知识转移提高演化算法同时求解多个任务的效率.由于任务间相似性对促进任务之间的正向知识转移具有重要的影响,因此,如何度量任务间的相似性成为了重点研究方向... 详细信息

演化多任务优化是近年来计算智能领域的研究热点之一,其原理是通过任务间的知识转移提高演化算法同时求解多个任务的效率.由于任务间相似性对促进任务之间的正向知识转移具有重要的影响,因此,如何度量任务间的相似性成为了重点研究方向之一.目前,演化多任务优化在处理两个任务时,辅助任务的选取仅限于两者之一,且在处理超多任务时对任务间知识的转移缺乏灵活性.为此,本文提出一个基于机器学习的演化多任务优化框架,命名为MaTML.该框架联合所有任务关联的子种群形成一个统一的初始化种群,利用目标任务的技能因子及其对应的种群个体分别构建标签和训练集,应用十折交叉法拟合模型,并运用模型预测与目标任务相似的个体以组成辅助种群,从而促进演化优化中的正向知识转移.本文提出的算法能够在动态的种群个体中找到目标任务的辅助种群,不仅可以为三个或以上的多任务优化灵活地选取相似辅助任务,而且解决了当任务数量为两个时有效地选择辅助任务的问题.通过与现阶段的多任务算法和超多任务算法分别在CEC2017问题测试集和WCCI2020SO问题测试集进行比较,实验结果证实MaTML在优化多任务问题时具有更优或竞争性的性能.此外,文中还详细研究了MaTML的计算资源、模型性能、模型稳定性以及相关组件.最后,本文还基于真实问题的测试进一步验证了MaTML的有效性.

关键词：演化多任务优化机器学习任务间相似性知识转移辅助任务