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加权有向关联网络构建与表征的水中目标远距离检测

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兵工学报 2024年第8期45卷 2584-2593页

作者：张红伟王海燕闫永胜申晓红西北工业大学航海学院陕西西安710072 西北工业大学海洋声学信息感知工业和信息化部重点实验室陕西西安710072 陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021

水中目标的远距离检测是海洋防御体系的关键技术之一,对国防及民用领域均具有十分重要的作用。然而,目前尚缺乏行之有效的水中目标远距离检测方法,特别是目标先验信息未知的情况下变的愈加困难。为解决这一问题,提出一种新的方法—加权... 详细信息

水中目标的远距离检测是海洋防御体系的关键技术之一,对国防及民用领域均具有十分重要的作用。然而,目前尚缺乏行之有效的水中目标远距离检测方法,特别是目标先验信息未知的情况下变的愈加困难。为解决这一问题,提出一种新的方法—加权有向关联网络。通过矢量声信号到加权有向关联网络的映射,将信号检测问题转化为网络拓扑的表征,并通过对网络拓扑的特性分析及特征提取,实现无目标先验信息下的水中目标远距离检测。并通过仿真与实测数据对所提出的方法进行验证。研究结果表明:与现有的窄带互谱检测、冒泡熵等方法相比,所提方法能够检测到更低信噪比的水中目标,实现了无需目标先验信息的水中目标远距离检测;该方法的应用具有一定的实际意义和应用前景,可以为海洋防御和民用领域的水下目标检测提供有效的技术支撑。

关键词：水中目标远距离检测复杂网络矢量声信号加权有向关联网络无目标先验

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新型的BHEP-醚水溶液相变吸收二氧化硫

化工进展 2024年第10期43卷 5890-5900页

作者：刁忠秀郑宇魏凤玉宋小良苏文国李淑全合肥工业大学化学与化工学院安徽合肥230009 双盾环境科技有限公司江苏无锡214205

针对有机胺湿法烟气脱硫过程能耗高的问题,本文开发了一种新型的N,N′-双(2-羟乙基)哌嗪有机胺(BHEP)/二乙二醇二乙醚(DEGDEE)水系液-液相变吸收剂,并研究其吸收解吸SO_(2)性能及相变机理。结果表明,BHEP与二氧化硫(SO_(2))反应生成了... 详细信息

针对有机胺湿法烟气脱硫过程能耗高的问题,本文开发了一种新型的N,N′-双(2-羟乙基)哌嗪有机胺(BHEP)/二乙二醇二乙醚(DEGDEE)水系液-液相变吸收剂,并研究其吸收解吸SO_(2)性能及相变机理。结果表明,BHEP与二氧化硫(SO_(2))反应生成了极性较强的铵盐,与非极性醚差异较大,产生盐析效应而导致其分相。上相中DEGDEE的浓度很高,质量分数大于97%,胺、SO_(2)和水的质量分数低于1%,可直接循环使用;约有99%以上的胺和SO_(2)富集在下相,只需对下相解吸,从而大大地降低了能耗。有机胺BHEP和DEGDEE的浓度越高,越易发生相变,下相体积占比和DEGDEE分配率越小,SO_(2)和BHEP的分配率几乎不受影响;两者浓度太高时还会发生吸收前分相。DEGDEE对SO_(2)的物理吸收使体系的吸收能力提高,在质量分数15%BHEP水溶液中加入质量分数20%的DEGDEE后,循环吸收容量和解吸率分别提高了6.43%和10.59%,能耗降低了13.69%,该相变吸收剂具有较好的应用前景。

关键词：液-液相变哌嗪类有机胺醚 SO_(2)捕集吸收解吸

基于声发射信号时频图深度学习的桥梁钢桁架焊接节点损伤程度识别

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振动与冲击 2024年第1期43卷 107-115,122页

作者：李丹沈鹏贺文宇向抒林合肥工业大学土木与水利工程学院合肥230009 东南大学土木工程学院南京211189 合肥通用机械研究院有限公司合肥230031

针对桥梁钢桁架疲劳损伤识别难度大、精度低的现状,提出基于声发射信号时频分析与深度学习的钢桁架焊接节点损伤程度识别方法。对桁架节点在桥梁运营状态下产生的声发射信号进行小波变换,表征不同损伤程度信号的时频能量分布模式,然后... 详细信息

针对桥梁钢桁架疲劳损伤识别难度大、精度低的现状,提出基于声发射信号时频分析与深度学习的钢桁架焊接节点损伤程度识别方法。对桁架节点在桥梁运营状态下产生的声发射信号进行小波变换,表征不同损伤程度信号的时频能量分布模式,然后建立卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型对时频图进行损伤特征提取,并通过迁移学习思想提升模型的训练效率和学习能力,从而实现桁架焊接节点严重损伤、轻微损伤和噪声工况的准确识别。进一步对模型各卷积层激活区域进行可视化分析,解剖模型的损伤特征学习过程及分类逻辑。某悬索桥中央纵向腹板钢桁架焊接节点现场试验结果表明:相较于利用时域波形进行特征学习的一维卷积神经网络模型,时频图包含了更丰富的损伤信息,所建立的二维卷积神经网络模型对钢桁架焊接节点三种损伤程度的识别准确率超过94%,具有更强鲁棒性和实际应用价值。

关键词：钢桁架焊接节点损伤程度声发射(AE) 时频分析深度学习

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基于机器视觉的缝纫线迹缺陷检测方法

纺织学报 2024年第7期45卷 173-180页

作者：陈育帆郑小虎徐修亮刘冰东华大学信息科学与技术学院上海201620 东华大学人工智能研究院上海201620 纺织工业人工智能技术教育部工程研究中心上海201620 上海工业大数据与智能系统工程技术研究中心上海201620 上海富山精密机械科技有限公司上海201599 杭州中服科创研究院有限公司浙江杭州311199

缝纫线迹缺陷检测过程易受缝纫机抖动和面料移动过快等影响,针对缺陷检测过程中的扰动影响,以高精度和快速检测缺陷特征为目标,提出一种基于机器视觉的缝纫线迹缺陷检测方法。首先将主干网络的标准卷积改用蓝图卷积的DeblurGAN-v2算法... 详细信息

缝纫线迹缺陷检测过程易受缝纫机抖动和面料移动过快等影响,针对缺陷检测过程中的扰动影响,以高精度和快速检测缺陷特征为目标,提出一种基于机器视觉的缝纫线迹缺陷检测方法。首先将主干网络的标准卷积改用蓝图卷积的DeblurGAN-v2算法和拉普拉斯算法联用,分辨模糊与清晰图像,并对运动模糊图像去模糊。然后将师生特征金字塔匹配算法应用到缝纫线迹缺陷检测上,将困难样本挖掘技术应用到师生特征金字塔匹配算法中提高了算法的检测精度与速度。结果表明:图像去模糊算法有效地去除了由外部干扰引起的图像模糊问题,缺陷检测算法检测正确率保持在95%以上,单张图片检测速度在0.04 s以下。本文方法能有效检测线迹缺陷特征,保障生产的高效性和连续性。

关键词：机器视觉缝纫线迹缺陷检测 DeblurGAN-v2算法服装质量

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柔性汗液传感器的研究及其应用进展

丝绸 2024年第2期61卷 85-94页

作者：闫晗刘丽妍李至洁罗丹刘皓天津工业大学纺织科学与工程学院天津300387 天津工业大学智能可穿戴电子纺织品研究所天津300387

可穿戴传感器以独特的监测模式(实时、连续、非侵入性)在医疗、体育、健康监测等领域得到了迅速发展。汗液中含有多种生物标记物,如代谢物、电解质和各种激素等。汗液可以反映人体的劳累程度、疾病、压力水平、运动情况等,与可穿戴技术... 详细信息

可穿戴传感器以独特的监测模式(实时、连续、非侵入性)在医疗、体育、健康监测等领域得到了迅速发展。汗液中含有多种生物标记物,如代谢物、电解质和各种激素等。汗液可以反映人体的劳累程度、疾病、压力水平、运动情况等,与可穿戴技术相结合,汗液传感器有望实现低成本、实时、原位的汗液监测。本文从柔性汗液传感器的基底材料种类入手,介绍了近年来汗液传感器常用的基底材料,并概述了柔性汗液传感器在监测方面的应用。最后,总结了目前存在的局限性及对未来发展的展望。

关键词：汗液传感器柔性智能可穿戴健康监测应用

计及需求响应的风光储独立微电网技术经济优化

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太阳能学报 2024年第5期45卷 343-350页

作者：包文俊葛敏袁毅袁峙坤何旭国网铜陵供电公司铜陵244002 合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥230071

在独立微电网中由于可调度能源不可用,仅考虑不可调度的风能和太阳能供应所需能量。通过可调度负荷的转移和调度来减少或消除发电与用电之间的不匹配,从而实现微电网组件容量优化和相关成本降低。此外,还研究需求响应对降低发电损失的... 详细信息

在独立微电网中由于可调度能源不可用,仅考虑不可调度的风能和太阳能供应所需能量。通过可调度负荷的转移和调度来减少或消除发电与用电之间的不匹配,从而实现微电网组件容量优化和相关成本降低。此外,还研究需求响应对降低发电损失的影响。对是否计及需求响应两种情况的优化结果进行比较,对于每种情况确定了最佳配置。结果表明:需求响应的应用减少了电池数量、逆变器和光伏组件容量,从而降低了总净现值成本。同时,需求响应的实施降低了负荷峰值,提高了负荷系数和相关系数,验证了所提模型及方法的有效性。

关键词：微电网需求响应优化调度技术经济优化可再生能源

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基于虚拟点云的二阶段多模态融合网络

汽车工程 2024年第2期46卷 222-229页

作者：程腾倪昊张强王文冲石琴合肥工业大学自动驾驶汽车安全技术安徽省重点实验室合肥230009 安徽省智慧交通车路协同工程研究中心合肥230000 合肥工业大学汽车与交通工程学院合肥230000 奇瑞汽车股份有限公司芜湖241000

针对点云的稀疏性和无序性对目标检测准确率的影响,本文提出了一种基于虚拟点云的二阶段多模态融合网络VPC-VoxelNet。首先,利用图像检测目标信息构造虚拟点云,增加点云的密集程度,从而提高目标特征的表现;其次,增加点云特征维度以区分... 详细信息

针对点云的稀疏性和无序性对目标检测准确率的影响,本文提出了一种基于虚拟点云的二阶段多模态融合网络VPC-VoxelNet。首先,利用图像检测目标信息构造虚拟点云,增加点云的密集程度,从而提高目标特征的表现;其次,增加点云特征维度以区分真实和虚拟点云,并使用含置信度编码的体素,增强点云的相关性;最后,采用虚拟点云的比例系数设计损失函数,增加图像检测有监督训练,提高二阶段网络训练效率,避免二阶段端到端网络模型存在的模型误差累计问题。该目标检测网络VPC-VoxelNet在KITTI数据集上进行了测试,检测精度优于经典三维点云检测网络和某些多传感器信息融合网络,车辆检测精度达到了86.9%。

关键词：目标检测多模态感知虚拟点云损失函数

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制造商渠道策略: 零售商外部选择的作用

系统工程理论与实践 2024年

作者：章琦陈敬贤梁樑合肥工业大学管理学院智能互联系统安徽省实验室

越来越多的制造商不仅通过传统零售渠道销售产品，还建立直接面向消费者的渠道销售产品. 面对直接渠道的威胁，零售商可以通过转换到外部供应商来应对渠道竞争. 考虑零售商持有外部选择时制造商的渠道管理问题，构建由一个制造商和... 详细信息

越来越多的制造商不仅通过传统零售渠道销售产品，还建立直接面向消费者的渠道销售产品. 面对直接渠道的威胁，零售商可以通过转换到外部供应商来应对渠道竞争. 考虑零售商持有外部选择时制造商的渠道管理问题，构建由一个制造商和两个持有不同外部选择的零售商组成的二级供应链，探讨了制造商的批发价格决策和零售商的转换供应商决策，分析了零售商外部选择对制造商最优渠道策略的影响. 研究表明，制造商的批发价格决策受到零售商外部选择的约束，但采用定制化批发价格策略能够减弱零售商外部选择的约束; 放弃部分或保留所有零售商都有可能成为制造商的最优渠道策略，并且直销渠道效率低下时放弃部分零售商有利于提高制造商的盈利能力; 当零售商外部选择优势较小时，关闭低效率的直销渠道可能成为制造商的最优渠道策略.

关键词：双渠道供应链外部选择 Stackelberg博弈

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融合图谱重构的时序知识图谱推理

计算机工程与应用 2024年第9期60卷 181-187页

作者：许智宏张天润王利琴董永峰河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 河北省大数据计算重点实验室天津300401 河北省数据驱动工业智能工程研究中心天津300401

针对现有时序知识图谱模型多数基于静态知识图谱快照序列进行推理,无法充分捕获细粒度时序特征的问题,设计了基于图谱重构的时序知识图谱推理模型(graph reconstruction for temporal knowledge reasoning,GRTKR)。该模型通过对实体的... 详细信息

针对现有时序知识图谱模型多数基于静态知识图谱快照序列进行推理,无法充分捕获细粒度时序特征的问题,设计了基于图谱重构的时序知识图谱推理模型(graph reconstruction for temporal knowledge reasoning,GRTKR)。该模型通过对实体的时间邻域进行采样完成时序知识图谱重构,结合时间编码器提供的显式时序特征与邻域特征聚合器提供的隐式时序特征来提升对时序数据建模的能力。在时序知识图谱数据集ICEWS14、ICEWS05-15、YAGO11K上的实验验证了方法的有效性,并且相比于主流基线模型,MRR、Hits@1、Hits@3、Hits@10评价指标均有明显提升。

关键词：时序知识图谱推理图谱重构图卷积神经网络门控循环单元