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树脂基复合材料摩擦噪声特性研究

摩擦学学报（中英文） 2024年第6期44卷 811-821页

作者：鄢枫宸凤维民宋晖胡献国合肥工业大学机械工程学院安徽合肥230009

树脂基复合材料被广泛应用于多种制动系统中,但其在摩擦过程中易产生严重的环境噪声污染.通过摩擦试验和有限元模拟方法,总结了不同试验条件下摩擦系数、摩擦力波动系数以及摩擦噪声有效声压级的变化规律,分析了摩擦噪声与摩擦界面稳定... 详细信息

树脂基复合材料被广泛应用于多种制动系统中,但其在摩擦过程中易产生严重的环境噪声污染.通过摩擦试验和有限元模拟方法,总结了不同试验条件下摩擦系数、摩擦力波动系数以及摩擦噪声有效声压级的变化规律,分析了摩擦噪声与摩擦界面稳定性之间的关系,揭示了酚醛树脂基复合材料摩擦噪声的产生机理,同时研究了温度对其摩擦学性能及摩擦噪声行为的影响.结果表明:摩擦系数和摩擦力波动系数随载荷、相对滑动速度以及温度的改变呈现出不同的变化趋势,摩擦噪声的有效声压级与摩擦力波动系数正相关,且噪声的自功率谱与摩擦界面振动自功率谱相吻合.摩擦噪声的产生归因于接触界面的不稳定振动,研究结果为树脂基复合材料摩擦噪声的控制及发生机理提供了一定的理论基础.

关键词：摩擦噪声有效声压级摩擦力波动系数不稳定振动有限元模拟

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融合点云Transformer的多尺度抓取检测模型

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计算机工程与应用 2024年

作者：陈鹏白勇陈旭崔家琪河北工业大学人工智能与数据科学学院

抓取检测是实现机器人精准抓取的基础，然而现有的抓取检测网络对点云特征提取不充分，采样点的多尺度信息容易被忽略，数据集中也存在着样本分布不平衡的问题。为此，提出一种融合点云Transformer的机器人多尺度抓取检测模型。首先，... 详细信息

抓取检测是实现机器人精准抓取的基础，然而现有的抓取检测网络对点云特征提取不充分，采样点的多尺度信息容易被忽略，数据集中也存在着样本分布不平衡的问题。为此，提出一种融合点云Transformer的机器人多尺度抓取检测模型。首先，构建了融合点云Transformer的编解码网络，利用自注意力机制增强了局部特征向量间的信息交互。其次，设计了多圆柱体尺度感知模块以捕获采样点不同感受野下的局部特征，使模型能够进行特征的自适应选择，以捕获采样点的多尺度信息。最后，设计了尺度平衡学习损失函数，通过合理分配权重，以缓解模型训练过程中的尺度偏好现象。所提出的抓取检测模型在GraspNet-1Billion数据集上进行验证，显示其性能超越了现有模型。在真实场景中的抓取实验则证明模型具备良好的泛化能力，有助于在实际应用场景中稳定、高效地实现精准抓取。

关键词：抓取检测点云Transformer 多尺度特征尺度感知

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基于多重视觉注意力的唇语识别

模式识别与人工智能 2024年第1期37卷 73-84页

作者：谢胤岑薛峰曹明伟合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601 合肥工业大学软件学院合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

唇语识别是将单个说话人嘴唇运动的无声视频翻译成文字的一种技术.由于嘴唇运动幅度较小,现有唇语识别方法的特征区分能力和泛化能力都较差.针对该问题,文中分别从时间、空间和通道三个维度研究唇语视觉特征的提纯问题,提出基于多重视... 详细信息

唇语识别是将单个说话人嘴唇运动的无声视频翻译成文字的一种技术.由于嘴唇运动幅度较小,现有唇语识别方法的特征区分能力和泛化能力都较差.针对该问题,文中分别从时间、空间和通道三个维度研究唇语视觉特征的提纯问题,提出基于多重视觉注意力的唇语识别方法(Lipreading Based on Multiple Visual Attention Network,LipMVA).首先利用通道注意力自适应校准通道级别的特征,减轻无意义通道的干扰.然后使用两种粒度不同的时空注意力,抑制不重要的像素或帧的影响.CMLR、GRID数据集上的实验表明LipMVA可降低识别错误率,由此验证方法的有效性.

关键词：唇语识别视觉语音识别注意力机制深度神经网络特征提取

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聚类量化在风机轴承退化评估中的应用

机械设计与制造 2024年

作者：张磊陈长征周丽婷杨明政沈阳工业大学机械工程学院沈阳工业大学人工智能学院

为解决风机轴承退化指标单调性差、可解释性不足的问题，提出了一种基于t分布随机邻近嵌入（t-SNE）和聚类量化的风机轴承退化评估方法。该方法首先提取健康参考状态和任意时刻监测状态振动信号的时域、频域及时频域特征，并对其进行参... 详细信息

为解决风机轴承退化指标单调性差、可解释性不足的问题，提出了一种基于t分布随机邻近嵌入（t-SNE）和聚类量化的风机轴承退化评估方法。该方法首先提取健康参考状态和任意时刻监测状态振动信号的时域、频域及时频域特征，并对其进行参照化特征融合；其次，为避免维数灾难利用t-SNE对高维数据进行降维；最后，选用聚类量化因子表征风机轴承的退化程度，设定自适应阈值，进而实现退化评估。经过与其他算法对比和实际信号验证，所建立的退化指标能够及时预警风机轴承早期故障，且单调性强、可有效减少误警率。

关键词： t-SNE 聚类量化因子自适应阈值退化指标单调性

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融入注意力机制的小样本遥感图像场景分类

计算机工程与应用 2024年第4期60卷 173-182页

作者：张多纳赵宏佳鲁远耀崔健张宝昌北方工业大学信息学院北京100144 北京航空航天大学人工智能研究院北京100191

遥感图像场景分类是计算机视觉领域的热点研究方向,对遥感图像场景及其语义理解意义重大。目前,基于深度学习的遥感图像场景分类方法在该领域占据主导地位。然而实际应用场景面临着样本数据较少、模型泛化能力较差的问题,致使基于深度... 详细信息

遥感图像场景分类是计算机视觉领域的热点研究方向,对遥感图像场景及其语义理解意义重大。目前,基于深度学习的遥感图像场景分类方法在该领域占据主导地位。然而实际应用场景面临着样本数据较少、模型泛化能力较差的问题,致使基于深度学习的遥感图像场景分类方法实现难度较大,性能大幅下降。针对上述难点,提出了基于注意力机制的小样本遥感图像场景分类方法,设计了一种双分支判别结构进行相似性度量。该方法基于元学习训练策略对数据集进行任务制划分;为最大限度保留遥感图像中的特征分布,对输入图像进行重叠分块;在特征提取网络中引入轻量级注意力模块,降低过拟合风险并保证判别性特征的获取;在EMD(earth mover’s distance)距离的基础上设计添加双分支相似性度量模块,提升分类器的判别能力。实验结果表明,相较于经典小样本学习方法,所提出的小样本遥感图像场景分类方法能够显著提升分类性能。

关键词：遥感图像场景分类小样本学习元学习注意力机制双分支判别

专业学位研究生实践创新能力培养模式的探索与实践

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学位与研究生教育 2024年第4期 23-29页

作者：黄飞刘心报吴红斌解光军王磊季斌合肥工业大学学位管理处合肥230009 合肥工业大学专业学位研究生教育办公室合肥230009 合肥工业大学合肥230009 合肥工业大学学科建设与评估处合肥230009 合肥工业大学微电子学院合肥230009 合肥工业大学出版社合肥230009 合肥工业大学研究生院学科建设与发展科合肥230009

专业学位研究生教育是培养高层次应用型人才的主渠道,是主动服务创新型国家建设的重要路径,办好专业学位研究生教育是新时代研究生教育改革发展的战略重点,对建设教育强国、科技强国和人才强国具有重大意义。针对专业学位研究生培养中... 详细信息

专业学位研究生教育是培养高层次应用型人才的主渠道,是主动服务创新型国家建设的重要路径,办好专业学位研究生教育是新时代研究生教育改革发展的战略重点,对建设教育强国、科技强国和人才强国具有重大意义。针对专业学位研究生培养中存在的问题,合肥工业大学以培养研究生实践创新能力为核心目标,探索面向国家重大战略需求的“两融合、三并用、六协同”专业学位研究生实践创新能力培养新模式,取得了较好的成效,为深化专业学位研究生教育改革提供了有益的参考。

关键词：专业学位研究生教育实践创新能力培养模式改革

基于机器学习的材料弹性性能预测及可视化分析

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工程科学学报 2024年第6期46卷 1120-1129页

作者：林轩杰江汉同李倩周玉玲臧怀娟任永生詹曙马文会合肥综合性国家科学中心人工智能研究院合肥230601 合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601 真空冶金国家工程实验室昆明650093 昆明理工大学冶金与能源工程学院昆明650093

在工程材料的应用中,弹性模量是重要的性能参数,找到特定弹性性能的材料是新材料合成领域的热点问题,如何快速且准确的预测弹性在工程上具有重要意义.通过实际实验测量大量材料的弹性性能并不现实.因此,通过计算机模拟筛选材料数据,选... 详细信息

在工程材料的应用中,弹性模量是重要的性能参数,找到特定弹性性能的材料是新材料合成领域的热点问题,如何快速且准确的预测弹性在工程上具有重要意义.通过实际实验测量大量材料的弹性性能并不现实.因此,通过计算机模拟筛选材料数据,选出候选材料,再通过实际实验进行验证,是一种理想的新材料发现方法.目前材料性能预测的主要计算方法是基于第一性原理的高通量计算,这类方法效率低下,难以高效地完成大批量的材料筛选任务.而基于材料统计学的机器学习预测方法,可通过大数据挖掘,快速预测材料性能,成为一种有可能替代高通量计算的方案.本文将特征选择方法和机器学习模型进行组合,从中选择最有效的弹性模量预测组合方案,并设计交互界面对输入特征和材料弹性性能的关系进行可视化分析.实验表明Pearson/RFE和GBDT的组合模型性能最好,同时通过可视化分析发现每原子能量、熔点、密度等特征对于预测结果的影响较大.这些重要的特征可以从特征–目标关系中初步预测弹性模量的范围,目标属性值也可反过来估计材料的重要特征.这些研究成果可应用于探究弹性的影响因素、预测大批量材料性能和可视化分析指导材料合成.

关键词：特征选择机器学习弹性性能预测可视化数据挖掘

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柔索驱动机器人运动规划与控制方法研究综述

控制与决策 2024年第9期39卷 2817-2832页

作者：钱森李长奇周斌訾斌合肥工业大学机械工程学院合肥230009

在柔索驱动机器人中采用柔性索代替传统的刚性连杆,可以显著降低机构的重量及运动部件的惯性,突破铰链转角及连杆伸缩长度的制约,因而在工作空间、负载自重比以及适应性方面展现出明显的优势.这不仅体现了机器人设计中的轻量化理念,也... 详细信息

在柔索驱动机器人中采用柔性索代替传统的刚性连杆,可以显著降低机构的重量及运动部件的惯性,突破铰链转角及连杆伸缩长度的制约,因而在工作空间、负载自重比以及适应性方面展现出明显的优势.这不仅体现了机器人设计中的轻量化理念,也符合人机共融的发展趋势.鉴于此,深入探讨柔索驱动机器人在运动规划、轨迹跟踪、索力分配、振动抑制和容错控制5个方向的代表性理论、典型应用和研究进展,分析不同运动规划与控制方法的设计思路和优点,并进一步总结各领域面临的挑战.最后针对自主重构、变刚度以及人机协同控制问题,展望柔索驱动机器人运动规划与控制方法的发展趋势.

关键词：柔索驱动机器人运动控制索力分配振动抑制重构策略运动规划

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三维成矿预测关键问题

地学前缘 2024年第4期31卷 119-128页

作者：袁峰李晓晖田卫东周官群汪金菊葛粲国显正郑超杰合肥工业大学资源与环境工程学院安徽合肥230009 安徽省战略性矿产资源深部探测与评价利用重点实验室安徽合肥230009 合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009 合肥工业大学数学学院安徽合肥230009

三维成矿预测是当前深部找矿预测和勘查的重要方法和手段,其方法体系和实践应用均已取得大量成果,但同时存在若干关键科学技术问题,导致其进一步发展受到制约。本文从多尺度三维成矿预测方法体系不完善、不确定性分析与优化研究薄弱、... 详细信息

三维成矿预测是当前深部找矿预测和勘查的重要方法和手段,其方法体系和实践应用均已取得大量成果,但同时存在若干关键科学技术问题,导致其进一步发展受到制约。本文从多尺度三维成矿预测方法体系不完善、不确定性分析与优化研究薄弱、三维成矿预测要素挖掘存在瓶颈、缺少针对三维成矿预测的三维深度学习模型和方法等关键问题出发,对目前三维成矿预测领域相关方面的研究进展进行综合分析,并提出针对上述关键问题可能的解决方案和研究方向。预期未来三维成矿预测领域的研究工作将创新发展出多种方法,实现对三维预测信息的深度挖掘;构建形成适用的三维深度学习模型和训练方法,有效增强三维成矿预测结果的预测能力;通过系统性地开展三维成矿预测不确定性研究,进一步优化预测过程和结果,有效提高三维成矿预测方法的可靠性和准确性;形成面向多尺度三维成矿预测的方法体系,更有效地指导矿集区-矿田-勘查区块(矿床)等不同级别的深部矿产资源找矿勘查工作。相关关键问题的解决将进一步深化和完善三维成矿预测理论和方法体系,促进三维成矿预测理论方法的实践应用,显著提升深部找矿预测和勘查工作的效率与水平,助力深部找矿突破。

关键词：三维成矿预测关键问题多尺度预测信息发掘不确定性数据融合