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基础隔震-外挂墙板减震钢筋混凝土框架振动台试验研究

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工程力学 2024年第7期41卷 176-185页

作者：种迅郭宇菲沙慧玲黄俊旗乐腾胜魏建鹏合肥工业大学土木与水利工程学院安徽合肥230009 安徽土木工程材料与结构省级重点实验室安徽合肥230009 安徽省建筑科学研究设计院绿色建筑与装配式建造安徽省重点实验室安徽合肥230031

该文提出一种新型的基础隔震-外挂墙板减震混合控制结构(简称“隔震-减震结构”)。该结构采用铅芯橡胶隔震支座作为基础隔震装置,上部结构则采用外挂墙板与U型金属消能器联合构成减震系统。通过减震与隔震混合控制,实现主体结构和围护... 详细信息

该文提出一种新型的基础隔震-外挂墙板减震混合控制结构(简称“隔震-减震结构”)。该结构采用铅芯橡胶隔震支座作为基础隔震装置,上部结构则采用外挂墙板与U型金属消能器联合构成减震系统。通过减震与隔震混合控制,实现主体结构和围护墙体在罕遇地震下不发生损伤,可用于对韧性性能要求较高的生命线工程中。为对比研究隔震-减震结构与传统隔震结构的抗震性能,设计制作了一个在两方向上完全一致的1/2缩尺基础隔震钢筋混凝土框架结构,并在Y方向附加外挂墙板和U型金属消能器,形成隔震-减震结构,X方向不含外挂墙板,为隔震结构。分别在两个方向输入单向地震动进行振动台试验,试验结果表明:相比隔震结构,隔震-减震结构能进一步降低结构在设防和罕遇地震下的位移响应;隔震-减震结构在罕遇地震下最大层间位移角小于或接近钢筋混凝土框架结构弹性层间位移角限值,主体结构保持弹性,外挂墙板未出现损伤,可以实现预期的性能目标。

关键词：基础隔震外挂墙板减震混合控制 U型金属消能器振动台试验抗震性能

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PAW-YOLOv7:河道微小漂浮物检测算法

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光电工程 2024年第4期51卷 101-113页

作者：栾庆磊常昕昱吴叶邓从龙史艳琼陈梓华安徽建筑大学机械与电气工程学院安徽合肥230601 安徽省工程机械智能制造重点实验室安徽合肥230601

河道漂浮物检测对于船舶自动驾驶以及河道清理有着重大意义,但现有的方法在针对河道漂浮物目标尺寸小且互相遮挡、特征信息少时出现检测精度低等问题。为解决这些问题,本文基于YOLOv7,提出了一种改进模型PAWYOLOv7。首先,为了提高网络... 详细信息

河道漂浮物检测对于船舶自动驾驶以及河道清理有着重大意义,但现有的方法在针对河道漂浮物目标尺寸小且互相遮挡、特征信息少时出现检测精度低等问题。为解决这些问题,本文基于YOLOv7,提出了一种改进模型PAWYOLOv7。首先,为了提高网络模型对小目标的特征表达能力,构建了小目标物体检测层,并将自注意力和卷积混合模块(ACmix)集成应用于新构建的小目标检测层;其次,为了减少复杂背景的干扰,采用全维动态卷积(ODConv)代替颈部的卷积模块,使网络具有捕获全局上下文信息能力;最后,将PConv(partial convolution)模块融入主干网络,替换部分标准卷积,同时采用WIoU(Wise-IoU)损失函数取代CIoU,实现网络模型计算量的降低,提高网络检测速度,同时增加对低质量锚框的聚焦能力,加快模型收敛速度。实验结果表明,PAW-YOLOv7算法在本文利用数据扩展技术改进的FloW-Img数据集上的检测精度达到89.7%,较原YOLOv7提升了9.8%,且检测速度达到54帧/秒(FPS),在自建的稀疏漂浮物数据集上的检测精度比YOLOv7提高了3.7%,能快速准确地检测河道微小漂浮物,同时也具有较好的实时检测性能。

关键词： YOLOv7 漂浮物检测混合卷积自注意力机制全维动态卷积 Wise-IoU损失函数

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强反射表面的自适应双目数字条纹投影法

激光与光电子学进展 2024年第12期61卷 125-135页

作者：雷经发赵波赵汝海李永玲张淼安徽建筑大学机械与电气工程学院安徽省工程机械智能制造重点实验室过程装备与控制工程四川省高校重点实验室

双目数字条纹投影在三维形貌测量中应用广泛，但对于表面反射率变化较大的物体，过度曝光会导致数字条纹信息丢失，从而降低测量精度。基于此，提出一种自适应双目数字条纹投影方法。首先，向物体表面投射不同强度的灰度图，制作掩模图... 详细信息

双目数字条纹投影在三维形貌测量中应用广泛，但对于表面反射率变化较大的物体，过度曝光会导致数字条纹信息丢失，从而降低测量精度。基于此，提出一种自适应双目数字条纹投影方法。首先，向物体表面投射不同强度的灰度图，制作掩模图像，生成多组饱和点像素簇，计算饱和点像素簇中的物体表面反射率，并在像素簇中逐像素确定饱和像素点的最佳投影光强值；其次利用相机-投影仪像素点映射关系，将生成的自适应数字条纹序列投影至物体表面；最后利用多频外差法进行解相，通过左右相机相位匹配完成物体三维形貌重建。实验结果表明，相比现有双目方法，所提方法的相位均方根误差和平均相对误差分别减小了99.57%和96.57%，更加准确地实现饱和曝光区域相位的提取和匹配，拟合模型高度相对误差减小了72.12%，提高了对强反射物体表面三维形貌的测量精度。

关键词：相位测量自适应条纹双目视觉强反射表面三维形貌重建

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基于MEIC数据的长三角地区CO排放时空演变及影响因素分析

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环境科学研究 2024年

作者：赵强李迎迎刘嵩易明建方潜生安徽建筑大学环境与能源工程学院智能建筑与建筑节能安徽省重点实验室安徽省建设领域碳达峰碳中和战略研究院中建国际工程有限公司

在国家推进长三角一体化高质量发展的背景下，对该地区CO2排放的时空特征及其影响因素进行系统研究，对于制定碳减排行动方案具有重要参考价值。基于多尺度排放清单模型（MEIC）数据，分别从工业、电力、交通、民用四个部门分析2005—2... 详细信息

在国家推进长三角一体化高质量发展的背景下，对该地区CO2排放的时空特征及其影响因素进行系统研究，对于制定碳减排行动方案具有重要参考价值。基于多尺度排放清单模型（MEIC）数据，分别从工业、电力、交通、民用四个部门分析2005—2020年长三角地区CO2排放时空分布，采用灰色关联度与LMDI相结合的方法，分析研究区CO2排放的影响因素。结果表明：长三角地区CO2排放量呈上升趋势，单位面积CO2排放的平均值由3 151 g(以CO2计，下同)/(m2·a)增至5 374 g/(m2·a)，上升了70%；但单位面积CO2排放的最大值却呈下降趋势，由84 726 g/(m2·a)减至75 169g/(m2·a)，下降了11%，其中工业部门CO2排放量最高。CO2排放的空间分布差异明显，总体呈现出“西低东高”的空间特征。经济发展是长三角地区CO2排放增长的主导因素，其平均贡献值为14 108.8×104t，能源强度是抑制CO2排放增长的关键因素，其平均贡献值约为-9 586.4×104t。研究显示，长三角地区减排重点在于能源结构优化和能源效率提升，同时发挥上海、苏州、杭州等地区在长三角地区发展中的带动作用，构建跨区域的协同减排机制，推动长三角产业链的绿色转型与低碳化发展。

关键词： MEIC 长三角地区 CO 排放灰色关联度分析 LMDI 时空演变

基于自适应多曝光融合的高动态范围表面测量方法

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红外与激光工程 2024年第1期53卷 173-182页

作者：雷经发谢浩然李永玲吴东张淼赵汝海安徽建筑大学机械与电气工程学院安徽合肥230601 工程机械智能制造安徽省教育厅重点实验室安徽合肥230601 过程装备与控制工程四川省高校重点实验室四川自贡643000 中国科学技术大学精密机械与精密仪器系安徽合肥230026

为解决结构光测量高动态范围表面物体时出现局部过度曝光或曝光不足的问题,提出一种改进的多曝光融合方法,利用自适应曝光代替手动曝光,并对图像融合过程进行优化。首先,将初始曝光时间下拍摄的图像利用直方图进行分析,将被测物体表面... 详细信息

为解决结构光测量高动态范围表面物体时出现局部过度曝光或曝光不足的问题,提出一种改进的多曝光融合方法,利用自适应曝光代替手动曝光,并对图像融合过程进行优化。首先,将初始曝光时间下拍摄的图像利用直方图进行分析,将被测物体表面反射率不同的区域分为若干组,分别计算出每个组别的最佳曝光时间;在此基础上,拍摄不同组别对应最佳曝光时间下投射白光和条纹的图像,并去除图像中超过设定阈值的高灰度值区域,再将投射白光处理后的图像制作成掩模图,与相同曝光时间下投射条纹处理后的图像相乘,进而对多组相乘后的图像进行亮度压缩与融合;最后,通过CLAHE算法提高融合后所生成条纹图的对比度与清晰度,并对条纹解相后进行点云重建和尺寸测量。实验结果表明:文中方法中自适应曝光相较于手动曝光具有高效性和准确性,U型卡、连接块、圆盘三个高动态范围表面物体的点云重建率分别高达99.98%、99.74%、99.76%,测量出的标准块阶梯高度差绝对误差为0.062 mm,相对误差仅为0.69%,该方法有效解决了高动态范围表面物体测量时点云缺失的问题,提高了三维轮廓的测量精度。

关键词：高动态范围表面物体自适应曝光时间多曝光融合技术三维轮廓检测

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改进RRT算法的机械臂路径规划

组合机床与自动化加工技术 2024年第5期 60-64,70页

作者：栾庆磊郭继智屈紫浩史艳琼陈中安徽建筑大学机械与电气工程学院合肥230601 安徽建筑大学安徽省工程机械智能制造重点实验室合肥230601

为解决快速拓展随机树(RRT)算法随机性强,收敛速度慢和结果可行性差等问题,提出了一种基于全局自适应步长与目标偏置采样的改进型RRT算法。首先,利用环境信息自适应的计算初始步长,同时在拓展过程中利用节点周围障碍物信息调整当前步长... 详细信息

为解决快速拓展随机树(RRT)算法随机性强,收敛速度慢和结果可行性差等问题,提出了一种基于全局自适应步长与目标偏置采样的改进型RRT算法。首先,利用环境信息自适应的计算初始步长,同时在拓展过程中利用节点周围障碍物信息调整当前步长,以增强对地图的探索能力;其次,通过目标偏置采样结合改进的最近点选取策略提高算法的搜索效率,快速生成一条从起始点到目标点的路径;随后,对生成路径进行两次冗余点移除并结合最大曲率约束减少路径代价和转折角;最后,利用基于最小二乘法的五次多项式拟合对其进行优化,进一步提高路径的可行性。在机械臂上进行仿真实验,结果表明在三维空间下改进RRT算法相较于传统RRT算法,路径代价减少38.1%,规划时间减少68.4%,节点个数减少77.4%,验证了算法的有效性。

关键词：机械臂路径规划 RRT 自适应步长最近点选取

采用可控负荷灵敏度的DFIG并网电力系统低频振荡模式抑制

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中国电机工程学报 2024年第7期44卷 2641-2654,I0011页

作者：李生虎方天扬叶剑桥新能源利用与节能安徽省重点实验室(合肥工业大学电气与自动化工程学院) 安徽省合肥市230009

双馈感应发电机(doubly fed induction generator,DFIG)并网加剧了低频振荡(low-frequency oscillations,LFO)。电力市场和智能用电设备,使得负荷可参与阻尼控制。此时危险模式阻尼比受负荷影响,增加特征灵敏度解析表达难度。现有恒阻... 详细信息

双馈感应发电机(doubly fed induction generator,DFIG)并网加剧了低频振荡(low-frequency oscillations,LFO)。电力市场和智能用电设备,使得负荷可参与阻尼控制。此时危险模式阻尼比受负荷影响,增加特征灵敏度解析表达难度。现有恒阻抗模型,不能反映综合负荷对小扰动稳定影响;异步电机模型精确,但参数辨识难度大,很难用于小扰动稳定分析。该文为避免潮流计算和稳定分析中负荷模型差异,采用ZIP负荷模型修正系统状态方程。以潮流解对负荷灵敏度为中间变量,提出危险模式阻尼比对负荷灵敏度的解析表达。引入准比例谐振控制(quasi-proportional resonance,qPR)调节负荷,相应修正阻尼比灵敏度,以改善阻尼控制的鲁棒性。仿真结果验证了所提算法的控制效果。

关键词：双馈感应发电机低频振荡阻尼控制 ZIP负荷准比例谐振控制灵敏度

改进YOLOv7的无人机视角下复杂环境目标检测算法

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光电工程 2024年第5期51卷 83-93页

作者：张润梅肖钰霏贾振楠陈中陈梓华袁彬曹炜威宋娓娓安徽建筑大学机械与电气工程学院安徽合肥230601 安徽省工程机械智能制造重点实验室安徽合肥230601 安徽省仿真设计与现代制造工程技术研究中心安徽黄山242700 民航飞行技术与飞行安全重点实验室四川广汉618300

针对无人机在航拍过程中容易受到恶劣环境的影响,导致航拍图像出现辨识度低、被障碍物遮挡、特征严重丢失等问题,提出了一种改进YOLOv7的无人机视角下复杂环境的目标检测算法(SSG-YOLOv7)。首先从VisDrone2019数据集和RSOD数据集中分别... 详细信息

针对无人机在航拍过程中容易受到恶劣环境的影响,导致航拍图像出现辨识度低、被障碍物遮挡、特征严重丢失等问题,提出了一种改进YOLOv7的无人机视角下复杂环境的目标检测算法(SSG-YOLOv7)。首先从VisDrone2019数据集和RSOD数据集中分别抽取图片进行五种环境的模拟,将VisDrone数据集扩充至12803张,RSOD数据集扩充至1320张。其次,聚类出更适合数据集的锚框尺寸。接着将3D无参注意力机制SimAM引入主干网络和特征提取模块中,增加模型的学习能力。然后重构特征提取模块SPPCSPC,融合不同尺寸池化通道提取的信息同时引入轻量级的卷积模块GhostConv,在不增加模型参数量的同时提高算法对密集多尺度目标检测精度。最后使用Soft NMS优化锚框的置信度,减少算法的误检、漏检率。实验结果表明,在复杂环境的检测任务中SSG-YOLOv7检测效果优良,性能指标VisDrone_mAP@0.5和RSOD_mAP@0.5较YOLOv7分别提高了10.45%和2.67%。

关键词：无人机复杂环境 YOLOv7 simAM注意力机制 SPPCSPC 数据增强

基于改进YOLOv8算法的鱼眼图像下行人检测

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计算机科学与探索 2024年

作者：朱玉敏孙光灵缪飞安徽建筑大学电子与信息工程学院合肥工业大学“智能互联系统安徽省实验室”

针对现有目标检测算法在鱼眼图像下行人检测中存在定位不准确、检测精度不足等问题，提出了一种面向鱼眼图像检测的YOLOv8改进算法。该方法通过加入角度参数，设计了ProbIoU-r算法，利用缩放因子调整角度差异对损失的影响，增强模型在... 详细信息

针对现有目标检测算法在鱼眼图像下行人检测中存在定位不准确、检测精度不足等问题，提出了一种面向鱼眼图像检测的YOLOv8改进算法。该方法通过加入角度参数，设计了ProbIoU-r算法，利用缩放因子调整角度差异对损失的影响，增强模型在梯度计算中对边界框角度偏移的关注，解决了原始IoU在旋转目标检测定位不精确、边界框拟合效果差等问题，使YOLOv8网络模型具有更好感知旋转目标的能力。为提高模型对鱼眼图像失真目标的特征提取能力同时提升检测精度，提出以多尺度卷积和注意力机制为分支的Parnet-gcs模块，通过不同卷积核的DWConv提取不同尺度的特征信息，并结合CA和SA模块以增强模型特征表达能力。实验采用公开的鱼眼图像数据集WEPDTOF，改进后算法相比原始YOLOv8s检测精度mAP.5:.95增加了2.3%;相比YOLOv8m算法参数量减少了38.8%，同时精度mAP.5:.95也高出0.5%，说明基于YOLOv8s 改进后的算法能够更好适用于鱼眼图像下行人检测任务。

关键词：目标检测 YOLOv8 注意力机制鱼眼图像