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基于甲醇燃料的航空燃料电池内燃机混合动力系统性能分析

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推进技术 2024年第3期45卷 122-130页

作者：李成杰王紫璇哈婵周兆洲秦江魏立秋哈尔滨工业大学能源科学与工程学院黑龙江哈尔滨100081 哈尔滨工业大学(深圳)智能海洋工程研究院广东深圳518055

为了实现航空碳减排的时代需求,亟需在航空燃料体系和航空动力系统方向实现技术革新。本文提出了基于甲醇燃料的航空燃料电池内燃机混合动力系统方案,甲醇通过机载在线催化重整制氢为燃料电池供氢,燃料电池和内燃机发出的电能带动电动... 详细信息

为了实现航空碳减排的时代需求,亟需在航空燃料体系和航空动力系统方向实现技术革新。本文提出了基于甲醇燃料的航空燃料电池内燃机混合动力系统方案,甲醇通过机载在线催化重整制氢为燃料电池供氢,燃料电池和内燃机发出的电能带动电动螺旋桨进行工作。进行了模块化建模方法和混合动力系统性能仿真分析研究,结果表明:混合动力系统的发电效率达到了55%,相比甲醇内燃机有了15%绝对值的效率提升,有助于降低燃料消耗。进行了混合动力系统性能参数影响规律分析,结果表明:混合动力系统的效率随着压比的增大而提高,随着燃料利用率的提高而呈现先升高后降低的效果。进行了混合动力系统的?分析,结果显示:混合动力系统中?效率最高的部件是燃料电池,?损最大的部件是重整器。质量分析结果表明:混合动力系统的功率密度达到0.488 kW/kg。

关键词：燃料电池内燃机混合动力系统甲醇燃料性能分析

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基于掩码语言模型的中文BERT攻击方法

软件学报 2024年第7期35卷 3392-3409页

作者：张云婷叶麟唐浩林张宏莉李尚哈尔滨工业大学网络空间安全学院黑龙江哈尔滨150001

对抗文本是一种能够使深度学习分类器作出错误判断的恶意样本,敌手通过向原始文本中加入人类难以察觉的微小扰动制作出能欺骗目标模型的对抗文本.研究对抗文本生成方法,能对深度神经网络的鲁棒性进行评价,并助力于模型后续的鲁棒性提升... 详细信息

对抗文本是一种能够使深度学习分类器作出错误判断的恶意样本,敌手通过向原始文本中加入人类难以察觉的微小扰动制作出能欺骗目标模型的对抗文本.研究对抗文本生成方法,能对深度神经网络的鲁棒性进行评价,并助力于模型后续的鲁棒性提升工作.当前针对中文文本设计的对抗文本生成方法中,很少有方法将鲁棒性较强的中文BERT模型作为目标模型进行攻击.面向中文文本分类任务,提出一种针对中文BERT的攻击方法Chinese BERT Tricker.该方法使用一种汉字级词语重要性打分方法——重要汉字定位法;同时基于掩码语言模型设计一种包含两类策略的适用于中文的词语级扰动方法实现对重要词语的替换.实验表明,针对文本分类任务,所提方法在两个真实数据集上均能使中文BERT模型的分类准确率大幅下降至40%以下,且其多种攻击性能明显强于其他基线方法.

关键词：深度神经网络对抗样本文本对抗攻击中文BERT 掩码语言模型

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无人机遥感图像实时小目标检测方法

航空学报 2024年第14期45卷 53-72页

作者：刘延芳佘佳宇袁秋帆周芮齐乃明哈尔滨工业大学航天学院哈尔滨150001 哈工大苏州研究院苏州215104 上海宇航系统工程研究所上海201109

得益于深度学习方法的发展,近年来目标检测方法的性能有了很大的提升。然而,从无人机(UAV)遥感图像中检测目标仍然存在很大的挑战,原因包括:UAV遥感图像中目标分辨率小、背景复杂,现有算法难以满足实时性要求。面对这些挑战,提出了一种... 详细信息

得益于深度学习方法的发展,近年来目标检测方法的性能有了很大的提升。然而,从无人机(UAV)遥感图像中检测目标仍然存在很大的挑战,原因包括:UAV遥感图像中目标分辨率小、背景复杂,现有算法难以满足实时性要求。面对这些挑战,提出了一种基于多尺度多深度特征提取(MMFE)网络的实时小目标检测(RTSTD)方法,能够高效的从UAV遥感图像中检测小目标。RTSTD将一幅输入图像剪裁成多个小尺寸的图像,并将一部分小尺寸图像输入到轻量化的MMFE网络中。因此,RTSTD具有处理任意分辨率的遥感图像而不丢失图像细节特征的能力。对于MMFE网络,提出了一种更有效的输出:重叠向量能够表示目标在输入图像中的位置和置信度。为了增强MMFE网络区分目标和复杂背景的能力,重新定义了正样本和负样本。为测试RTSTD的性能,从开源数据集UAV123、DTB70和AU-AIR中筛选重构了7个数据集,共8369张UAV遥感图像,涉及地面和海面场景下的小目标检测。结果证明,与现有的检测方法相比,RTSTD方法在准确性和速度方面都取得了改善,平均F1-Score>0.90,GPU运行每秒>66帧,CPU运行每秒>35帧。

关键词：遥感图像小目标检测实时检测卷积神经网络特征融合

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天然气调质煤粉再燃中关键参数的实验研究

煤炭学报 2024年第7期49卷 3245-3252页

作者：李玉凯孙绍增赵义军张文达冯冬冬哈尔滨工业大学能源科学与工程学院黑龙江哈尔滨150001

针对煤粉再燃技术,提出了一种结合再循环烟气输送煤粉和天然气调质的方案。其目的在于提高再燃煤粉的还原能力,从而降低燃煤锅炉产生的氮氧化物排放。为了探索如何利用天然气中高活性成分,创造一个更有利于煤粉还原NO_(x)的环境,利用模... 详细信息

针对煤粉再燃技术,提出了一种结合再循环烟气输送煤粉和天然气调质的方案。其目的在于提高再燃煤粉的还原能力,从而降低燃煤锅炉产生的氮氧化物排放。为了探索如何利用天然气中高活性成分,创造一个更有利于煤粉还原NO_(x)的环境,利用模拟实际燃煤锅炉条件下的多反应控制段携带流反应器实验系统,研究了天然气调质的整个过程。结果表明,天然气调质产生的大量还原性物质,如CO*、OH*、H和CHi等优化了煤焦的物理化学结构,增强了煤焦还原氮氧化物的能力。与传统的再循环烟气输送煤粉相比,添加天然气调质后,NO_(x)的还原效率提高了约12.23%。通过实验和数据分析,解析了天然气调质技术对于煤粉再燃的显著影响,并提出了在工程应用中的具体参数要求。从工程应用角度来看,为了实现高效率的氮氧化物还原,并兼顾煤粉的燃烬和经济性,需要对再燃区的过量空气系数、停留时间和燃料比进行精确控制,分别为0.8、0.6 s和20%。总的来说,采用天然气调质技术可在保证氮氧化物超低排放的同时,尽量减少活性气体的使用,从而提高系统运行的经济性。该灵活的天然气使用技术不仅在实验室条件下取得了良好的效果,也为工程实践提供了可行的方案,保证系统运行的经济性。

关键词：天然气调质再燃 NOx 燃烧参数

有限实验数据下工程结构概率建模及随机响应分析

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哈尔滨工程大学学报 2024年第4期45卷 674-681页

作者：张瑞景戴鸿哲哈尔滨工业大学土木工程学院黑龙江哈尔滨150090

为了研究实验数据下工程结构输入参数的概率建模以及依据所建模型的响应分析的问题,本文提出了一种实验数据下工程结构概率建模及随机响应求解的方法。依据Karhunen-Loeve展开和任意多项式混沌(aPC)展开理论,提出了一种基于核密度估计... 详细信息

为了研究实验数据下工程结构输入参数的概率建模以及依据所建模型的响应分析的问题,本文提出了一种实验数据下工程结构概率建模及随机响应求解的方法。依据Karhunen-Loeve展开和任意多项式混沌(aPC)展开理论,提出了一种基于核密度估计的新型随机模型;发展了结构随机响应的求解技术,并提出了用于随机响应aPC系数估计的D-optimal加权插值方法,实现了结构响应的高精度求解。研究表明:本文的研究为实验数据下工程结构的合理随机建模和高效响应分析提供了一个有效的框架,本文方法有效。

关键词：概率模型随机响应分析实验数据 Karhunen-Loeve展开多项式混沌展开实验设计非线性结构核密度估计

一种基于改进K核分解的合作网络关键节点集识别方法

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数据分析与知识发现 2024年第5期8卷 80-90页

作者：张大勇门浩苏展哈尔滨工业大学互动媒体设计与装备服务创新重点实验室哈尔滨150001 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

【目的】针对关键节点集识别算法中广泛存在的退化性问题,提出一种以半局域中心性为基础的改进型K-shell分解算法。【方法】算法根据节点一阶邻居信息构建半局域中心性指标,在考虑剩余节点的半局域信息和已移除节点的半局域信息基础上,... 详细信息

【目的】针对关键节点集识别算法中广泛存在的退化性问题,提出一种以半局域中心性为基础的改进型K-shell分解算法。【方法】算法根据节点一阶邻居信息构建半局域中心性指标,在考虑剩余节点的半局域信息和已移除节点的半局域信息基础上,通过递归移除方式确定最终的关键节点集。【结果】6组实际合作网络数据实验表明,改进的K-shell分解算法能够有效消除原有算法中的退化性问题,具有较高的计算准确性和较低的计算复杂度,适用于大规模合作网络中关键节点集的识别。【局限】受网络结构属性的影响,在部分样本网络中计算准确性低于介数中心性方法。【结论】通过对改进的K-shell分解算法计算所得的核心节点集的有效保护,能够提升合作网络的稳定性,有利于合作网络目标的实现。

关键词：合作网络分解算法关键节点集计算复杂度

基于模糊需求和模糊运输时间的多式联运路径优化

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控制理论与应用 2024年第6期41卷 967-976页

作者：杨喆邓立宝狄原竹李春磊哈尔滨工业大学信息科学与工程学院山东威海264209

考虑不确定性的模糊多式联运路径优化研究,可以在满足运输方案经济环保双重要求的同时,增强运输方案的鲁棒性,提高企业的抗风险能力.本文建立了模糊需求和模糊运输时间下低碳低成本多式联运路径优化模型,针对连续型元启发式算法无法直... 详细信息

考虑不确定性的模糊多式联运路径优化研究,可以在满足运输方案经济环保双重要求的同时,增强运输方案的鲁棒性,提高企业的抗风险能力.本文建立了模糊需求和模糊运输时间下低碳低成本多式联运路径优化模型,针对连续型元启发式算法无法直接求解离散型组合优化模型的问题,设计了基于优先级的通用编码方式.在此基础上,为进一步提高算法的求解质量,提出了带启发式因子的特殊解码方式,并且提出了一种带邻域搜索策略的自适应差分进化算法.结果表明,改进算法获得的最终方案在蒙特卡罗采样的大多数场景下满足约束,方案稳定性强,目标值最低.

关键词：不确定优化模糊局部搜索差分进化算法蒙特卡罗采样

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多智能体编队加权中心点的固定时间分布式跟踪控制

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系统工程与电子技术 2024年

作者：孙谷昊蔡中泽曾庆双哈尔滨工业大学航天学院

针对多智能体编队加权中心点的目标跟踪问题，提出了一种基于滑模的固定时间收敛的控制方法。每个智能体仅利用与邻居之间有限的信息交互，通过各自的估计器实现对整个队形的加权中心点位置的快速准确估计。提出了一种基于状态依赖的可... 详细信息

针对多智能体编队加权中心点的目标跟踪问题，提出了一种基于滑模的固定时间收敛的控制方法。每个智能体仅利用与邻居之间有限的信息交互，通过各自的估计器实现对整个队形的加权中心点位置的快速准确估计。提出了一种基于状态依赖的可变指数系数滑模函数的控制方法，利用多智能体之间的相对位置作为队形约束，解决了队形的歧义问题，同时所设计的滑模函数不存在奇异问题。估计器和控制器均能够保证在固定时间内收敛，因此所提出的控制方法能够保证编队的加权中心点在固定时间内跟踪给定的参考轨迹，且收敛时间与智能体的初始状态无关。最后，通过仿真验证了所提出方法的有效性。

关键词：多智能体系统编队控制固定时间收敛中心点估计滑模控制分布式控制

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基于扩散概率模型的非均一地震数据插值方法

煤田地质与勘探 2024年第8期52卷 177-186页

作者：陈尧于四伟林荣智哈尔滨工业大学数学学院黑龙江哈尔滨150001

【目的】能源勘探领域长期面临非均一地震数据插值的难题。由于检波器无法精确放置在理论网格点,现有均一插值技术常导致结果存在偏差和细节失真。【方法】为解决此问题,提出一种基于扩散概率模型的非均一插值新方法。扩散概率模型是一... 详细信息

【目的】能源勘探领域长期面临非均一地震数据插值的难题。由于检波器无法精确放置在理论网格点,现有均一插值技术常导致结果存在偏差和细节失真。【方法】为解决此问题,提出一种基于扩散概率模型的非均一插值新方法。扩散概率模型是一种新兴的生成式深度学习模型,分为扩散和生成两个过程。在扩散过程中,对完整地震数据迭代施加噪声,训练神经网络的去噪能力;在生成过程中,使用神经网络对噪声数据迭代去噪,得到重构数据。利用插值算子计算迭代数据与采集数据的偏差,作为神经网络的额外输入,提高扩散概率模型的非均一插值能力。在数值实验部分,使用二维合成数据集与实际数据集对非均一采样进行了测试,并使用均一插值模型与所提模型进行比较。【结果和结论】结果表明:该方法显著提升了扩散概率模型对非均一采样的处理能力,在合成数据与实际数据测试中,信噪比大约提高了7 dB,有效提高了深度学习方法对非均一插值的精度,为非均一地震数据插值算法提供了新的思路。

关键词：地震数据插值非均一采样深度学习生成式模型扩散概率模型