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基于注意力机制和CNN-BiLSTM模型的航空发动机剩余寿命预测

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电子测量与仪器学报 2022年第8期36卷 231-237页

作者：张加劲厦门大学航空航天学院自动化系厦门361005

航空发动机作为飞机的主要动力源,其可靠性是保证飞机安全的关键。剩余使用寿命预测对于提高航空发动机的可用性和降低其寿命周期成本具有重要意义。针对现有的预测算法存在对航空发动机多维数据特征提取不足的问题,提出了一种基于注意... 详细信息

航空发动机作为飞机的主要动力源,其可靠性是保证飞机安全的关键。剩余使用寿命预测对于提高航空发动机的可用性和降低其寿命周期成本具有重要意义。针对现有的预测算法存在对航空发动机多维数据特征提取不足的问题,提出了一种基于注意力机制的卷积神经网络和双向长短期网络融合模型。首先,采用卷积神经网络提取特征和双向长短期记忆网络获取特征中的长短期依赖关系;其次,使用注意力机制来突出特征中的重要部分,提高模型预测的准确率。为验证所提出方法的有效性,在C-MAPSS数据集上进行了实验。实验表明,模型可以准确地预测出航空发动机的剩余使用寿命,并比传统方法有着更高的预测精度。

关键词：航空发动机剩余寿命卷积神经网络注意力机制双向长短期记忆网络

一种基于信息熵迁移的文本检测模型自蒸馏方法

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自动化学报 2022年

作者：陈建炜杨帆赖永炫厦门大学航空航天学院自动化系厦门大学深圳研究院厦门大学信息学院软件工程系

前沿的自然场景文本检测方法大多基于全卷积语义分割网络(Fully convolutional network, FCN),利用分割网络输出的像素级分类结果,有效检测任意形状的文本.该类方法的主要缺陷是模型规模大,前向推理时间过长,占用较大内存,这在实际应用...

前沿的自然场景文本检测方法大多基于全卷积语义分割网络(Fully convolutional network, FCN),利用分割网络输出的像素级分类结果,有效检测任意形状的文本.该类方法的主要缺陷是模型规模大,前向推理时间过长,占用较大内存,这在实际应用中限制了其部署.为达到模型容量和效率的折衷,本文提出一种面向文本检测模型的知识蒸馏方法.知识蒸馏在图像分类任务中作为模型压缩和提升模型精度的技巧而广泛使用,然而知识蒸馏需要提前训练庞大的教师网络,会增加训练成本,并且由于师生网络的学习能力差异,造成知识迁移效率下降;同时,传统的知识蒸馏方法多用于图像分类任务,当应用到文本检测模型时无法取得令人满意的性能.本文提出了一种基于信息熵迁移的自蒸馏训练方法 (Self-distillation via entropy transfer, SDET),将文本检测网络的深层网络输出的分割图的信息熵作为待迁移的知识,通过一个辅助网络将其直接反馈给浅层网络,从而提升模型对文本框边缘的关注; SDET同时利用信息熵和标签信息监督浅层网络的训练,最终提升网络的性能.与依赖教师网络的知识蒸馏不同, SDET仅在训练阶段增加一个辅助网络,以微小的额外训练代价实现无需教师网络的自蒸馏.在TD500、TD-TR、ICDAR2013、ICDAR2015、Total-Text和CASIA-10K六个自然场景文本检测的标准数据集上的实验表明SDET能显著提升基线文本检测网络的召回率和F1得分,且优于其它蒸馏方法.

关键词：

考虑随机和认知混合不确定性的航空发动机燃烧效率灵敏度分析

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推进技术 2023年第7期44卷 198-205页

作者：汤鸿杰陈梅玲张保强邢菲罗华耿李潇乾厦门大学航空航天学院福建厦门361000 华侨大学机电及自动化学院福建厦门361021

针对燃烧室初步设计阶段输入参数存在混合不确定性的特点,提出一种概率盒框架下的全局灵敏度分析方法。简单介绍了航空发动机燃烧效率的一维计算方法;在随机和认知混合不确定性的概率盒表征基础上,使用Sobol指标的上下限表征概率盒中随... 详细信息

针对燃烧室初步设计阶段输入参数存在混合不确定性的特点,提出一种概率盒框架下的全局灵敏度分析方法。简单介绍了航空发动机燃烧效率的一维计算方法;在随机和认知混合不确定性的概率盒表征基础上,使用Sobol指标的上下限表征概率盒中随机与认知混合不确定性对响应的贡献程度;最后基于双层嵌套蒙特卡洛/非嵌入式多项式混沌展开(Monte Carlo Simulation/Non-intrusive Polynomial Chaos Expansion,MCS/NIPCE)方法对概率盒灵敏度指标进行求解,筛选出重要变量和次要变量,实现模型的降维。通过某航空发动机燃烧效率的全局灵敏度分析对所提出的方法进行了验证。研究结果表明,Sobol指标的上下限可以显著表征概率盒灵敏度指标,在保证计算精度的前提下,双层MCS/NIPCE方法的计算效率要远远高于传统双层蒙特卡洛(Monte Carlo Simulation,MCS/MCS)方法,可获得考虑随机和认知混合不确定性情况下燃烧效率输入参数的重要性排序。

关键词：航空发动机全局灵敏度燃烧效率概率盒不确定性 Sobol指标

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高阶弯曲激波理论及其典型应用研究

空天技术 2022年第1期2022卷 27-38页

作者：施崇广汤祎麒程剑锐张涛朱呈祥尤延铖厦门大学航空航天学院

高超声速飞行器高度一体化的气动反设计需求使得传统的直线型激波理论已经难以适用,从理论、方法和应用三个层面对开展的高阶弯曲激波理论相关研究进行了介绍。在理论方面,将弯曲激波理论向高阶领域拓展,为超声速流场的设计与分析奠定... 详细信息

高超声速飞行器高度一体化的气动反设计需求使得传统的直线型激波理论已经难以适用,从理论、方法和应用三个层面对开展的高阶弯曲激波理论相关研究进行了介绍。在理论方面,将弯曲激波理论向高阶领域拓展,为超声速流场的设计与分析奠定了理论基础;在方法方面,基于流线-特征线坐标系提出了弯曲流线特征线法,实现了全流场气动参数及其梯度的高精度、高效率求解;在应用方面,采用弯曲激波理论对高超声速内流中的典型流动进行了建模与分析,实现了复杂弯曲激波流动的高精度描述。具体包括,建立了弯曲激波马赫反射的理论模型,双波马赫反射的理论模型,弯曲入射激波/边界层干扰的理论模型。研究高阶弯曲激波理论体系对深入了解超声速流动的物理本质具有重要意义,也为未来高超声速内外流的气动反设计提供了理论及方法支撑。

关键词：弯曲激波激波反射高阶激波/边界层干扰超声速流场高超声速飞行器

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水载压力对管道超声导波信号的影响研究

仪器仪表学报 2024年第3期45卷 206-213页

作者：胡晓谍林霆威张维煊魏子麒王奕首厦门大学航空航天学院厦门361005 中国科学院自动化研究所北京110007

为了研究水载压力对管道超声导波信号的影响,利用半解析有限元的方法分析了管道导波的频散曲线和波结构,选择L(0,2)模态导波用于实验验证。设计了一个可承受30 MPa压力的防水卡箍,对管道上的压电传感器进行封装。将安装了防水耐压卡箍... 详细信息

为了研究水载压力对管道超声导波信号的影响,利用半解析有限元的方法分析了管道导波的频散曲线和波结构,选择L(0,2)模态导波用于实验验证。设计了一个可承受30 MPa压力的防水卡箍,对管道上的压电传感器进行封装。将安装了防水耐压卡箍的管道放入压力舱中进行打压循环测试,压力在0~30 MPa之间变化。打压过程中采集无损伤及5%损伤的管道超声导波信号,分析水载压力对导波信号的影响。实验结果表明,该防水卡箍具有良好的防水和耐压性能,水载压力对L(0,2)模态导波信号幅值没有显著影响。

关键词：管道超声导波水载压力半解析有限元

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Gyroid结构力学性能及数值收敛性研究

中国机械工程 2022年第23期33卷 2790-2800页

作者：蒋创宇张保强陈云王存福罗华耿胡杰翔曹龙超厦门大学航空航天学院厦门361102 华中科技大学航空航天学院武汉430074 武汉纺织大学机械工程与自动化学院武汉430200

为了更好地揭示三周期极小曲面(TPMS)结构设计与力学性能参数之间的对应关系,研究了螺旋二十四面体Gyroid结构(GCS)不同网格参数的数值收敛性和不同排列方式的力学性能。设计了体积分数和胞元尺寸固定的GCS试件;基于单元参数变化的体素... 详细信息

为了更好地揭示三周期极小曲面(TPMS)结构设计与力学性能参数之间的对应关系,研究了螺旋二十四面体Gyroid结构(GCS)不同网格参数的数值收敛性和不同排列方式的力学性能。设计了体积分数和胞元尺寸固定的GCS试件;基于单元参数变化的体素化模型,使用有限元方法对GCS进行收敛性分析;通过试件拉伸试验验证了仿真的正确性;最后以拉伸和弯曲工况研究了GCS在不同排列形式时的力学性能差异。研究结果表明:仿真分析与试验之间的抗拉强度、极限载荷误差在1.5%以内;基于体素化方法,调整雅可比参数值可显著降低收敛时的单元数量。对变厚度GCS力学性能做了定量分析,拉伸工况中,针对4×4×4结构,其等效弹性模量沿厚度方向变化最大可达14.41%;弯曲工况中,针对20×4×4结构,等效弹性模量最大差距为21.25%。

关键词：三周期极小曲面收敛性力学性能体素化

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改进鲸鱼优化算法及涡轮盘结构优化

机械工程学报 2021年第20期57卷 254-265页

作者：曾念寅宋丹丹李寒闫成尤延铖厦门大学航空航天学院厦门361005

涡轮盘是航空发动机的核心零件,通过智能优化算法对涡轮盘结构进行优化,降低涡轮盘质量,有助于提升推重比。研究并改进了新型鲸鱼优化算法对涡轮盘截面进行结构尺寸优化。改进的鲸鱼优化算法中创新引入差分变异策略,交叉操作和常规变异... 详细信息

涡轮盘是航空发动机的核心零件,通过智能优化算法对涡轮盘结构进行优化,降低涡轮盘质量,有助于提升推重比。研究并改进了新型鲸鱼优化算法对涡轮盘截面进行结构尺寸优化。改进的鲸鱼优化算法中创新引入差分变异策略,交叉操作和常规变异策略以增强鲸鱼优化算法跳出局部最优解的能力。特别地,以改进的鲸鱼优化算法(Decomposition evolution based whale optimization algorithm,DEWOA)为例对Isight平台进行二次开发,与Isight平台中的五种算法和基本鲸鱼优化算法就八个单目标测试函数进行了对比,在均值和方差等指标验证了改进算法的稳定性和寻优性能。而且,将结合改进鲸鱼优化算法的Isight优化模块组件与有限元分析方法在Isight平台中集成为全自动化优化流程,对航空发动机涡轮盘进行结构优化,并与其他四种算法的涡轮盘结构优化结果进行对比。实验结果表明改进的鲸鱼优化算法对涡轮盘减重达26.09%,超过自适应模拟退火算法减重比2.24%,超过多岛遗传算法减重比5.29%,超过鲸鱼优化算法减重比1.94%,落后于指针自动优化算法减重比0.39%,但改进的鲸鱼优化算法收敛速度更快,达到最优解的代价更小,表明了改进鲸鱼优化算法在工程实际问题上的实用性和通用性。

关键词：涡轮盘结构优化 Isight平台减重改进鲸鱼优化算法

基于边信任度的混合参数自适应重叠社区发现算法

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天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2019年第6期52卷 618-624页

作者：汪清顾春妹赵建军崔鑫洪文兴徐文静天津大学自动化与信息工程学院天津300072 厦门大学航空航天学院厦门361005

网络中的社区结构有助于简化网络拓扑结构分析,揭示系统内部的规律,能够为信息推荐和信息传播控制提供有力的支撑.网络重叠社区结构与真实生活更加接近,但其分析较非重叠社区结构更加困难.因此,针对重叠社区发现问题,在对网络的边进行... 详细信息

网络中的社区结构有助于简化网络拓扑结构分析,揭示系统内部的规律,能够为信息推荐和信息传播控制提供有力的支撑.网络重叠社区结构与真实生活更加接近,但其分析较非重叠社区结构更加困难.因此,针对重叠社区发现问题,在对网络的边进行峰值聚类的基础上提出了一种基于边信任度的混合参数的自适应重叠社区发现算法.定义了网络边的邻居边集合及与其邻居边之间的信任度函数,通过信息传递获取边的总信息量,并且基于此引入混合参数的概念.基于k-means算法使用混合参数对网络中的边进行聚类,即将网络中的边划分为核心边集与非核心边集,每个核心边作为一个聚类中心.根据非核心边到核心边的距离将所有非核心边划分至距离其最近的聚类中心所在社区.再根据网络中边与节点的关系实现重叠节点发现,最终实现重叠社区的发现.该算法的优点是每条边通过独立地完成信息扩散找到社区的结构,相比于传统的峰值聚类算法,不需要人为设置相关参数,实现重叠社区的自适应发现.为验证算法的可行性,对算法复杂度进行了分析,并且使用两种社区划分评价指标——标准化互信息和模块度,分别在人工数据集及6种真实数据集上进行实验,通过与其他算法进行对比分析,实验结果表明该算法更具可行性和有效性.

关键词：峰值聚类边信任度混合参数重叠社区发现自适应算法

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工业互联网智能调度建模与方法研究综述

计算机集成制造系统 2022年第7期28卷 1966-1980页

作者：赖李媛君张霖任磊王凌北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 清华大学自动化系北京100084

工业互联网的建设关键在于云端和边缘端资源协同互补地对工业现场进行全面感知与连接。复杂制造过程的运行效率依赖于云端—边缘端—工业终端的多主体资源的联动控制,云边协同的计算任务与工业现场的制造任务的调度问题,成为决定工业互... 详细信息

工业互联网的建设关键在于云端和边缘端资源协同互补地对工业现场进行全面感知与连接。复杂制造过程的运行效率依赖于云端—边缘端—工业终端的多主体资源的联动控制,云边协同的计算任务与工业现场的制造任务的调度问题,成为决定工业互联网能否高效运行的核心。为此,梳理了近年工业互联网不同场景下计算任务与制造任务调度问题建模与优化方法研究现状,阐述了不同智能调度方法面临的挑战,探讨了未来工业互联网智能调度技术的发展需求和技术途径,为工业互联网环境下的离散制造过程增效提供新的思路。

关键词：智能调度工业互联网云边协同建模方法调度算法