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考虑渗透系数空间变异性的降雨作用下边坡大变形破坏特征

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应用基础与工程科学学报 2024年第1期32卷 72-84页

作者：李剑平蒋水华黄发明黄劲松南昌大学工程建设学院江西南昌330031

合理评估降雨作用下边坡破坏特征是滑坡灾害防控及预警的重要前提.为了揭示土体渗透系数空间变异性对降雨作用下边坡大变形破坏特征的影响规律,综合利用极限平衡方法计算效率高和物质点法可模拟边坡大变形的优势,提出了随机极限平衡-物... 详细信息

合理评估降雨作用下边坡破坏特征是滑坡灾害防控及预警的重要前提.为了揭示土体渗透系数空间变异性对降雨作用下边坡大变形破坏特征的影响规律,综合利用极限平衡方法计算效率高和物质点法可模拟边坡大变形的优势,提出了随机极限平衡-物质点耦合分析方法(RLE-MPM),并开发了MATLAB-HYDRUS-Anura 3D这3个软件的接口实现程序.首先,利用HYDRUS模拟边坡降雨入渗过程,得到每个土层单元的含水率及孔隙水压力分布特征;其次,采用局部抗剪强度法更新每个物质点的等效抗剪强度及重度;最后,利用随机物质点法(RMPM)进行降雨作用下边坡大变形破坏概率计算、破坏模式识别及大变形破坏特征评估.研究结果表明:RLE-MPM方法可模拟日本Tokai-Hokuriku降雨型滑坡水-力耦合过程,模拟得到的滑坡最终堆积形态与现场调查结果基本一致.相较于RMPM,RLE-MPM方法计算边坡失效概率的效率更高,并且能够有效识别降雨作用下3种边坡破坏模式,即完全破坏模式、剪切带破坏模式、渐进式破坏模式.此外,降雨历时对非均质边坡大变形破坏模式及其特征均具有重要的影响.

关键词：降雨诱发滑坡边坡失稳空间变异性大变形破坏模式破坏特征

面向外辐射源雷达目标探测的非时变稀疏模型和深度展开网络实现方法

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兵工学报 2024年第8期45卷 2806-2816页

作者：赵志欣曹玉龙陈远帅周辉林王玉皞南昌大学信息工程学院江西南昌330031

近年来,基于稀疏特征提取的目标探测方法成为了雷达领域的研究热点。基于正交频分复用调制的外辐射源雷达(简称“外源雷达”)由于发射波形不受控,一方面构建的稀疏模型会随未知发射波形时变,导致相应的目标探测方法计算量大;另一方面目... 详细信息

近年来,基于稀疏特征提取的目标探测方法成为了雷达领域的研究热点。基于正交频分复用调制的外辐射源雷达(简称“外源雷达”)由于发射波形不受控,一方面构建的稀疏模型会随未知发射波形时变,导致相应的目标探测方法计算量大;另一方面目标回波常常因被直达波等强杂波掩盖而面临探测困难。在此背景下,利用外源雷达的正交频分复用波形特点,使用导频位置处频域信道响应提出一种非时变稀疏模型。通过将稀疏模型求解的每一次迭代过程替代为一层神经网络,首次研究了基于深度展开网络的智能化外源雷达目标探测实现方法。仿真和实测数据结果表明:所提方法与传统杂波抑制方法在目标探测上性能相近,但有着更低的计算复杂度,且无需人工设计稀疏矩阵等稀疏模型求解参数。

关键词：外辐射源雷达正交频分复用波形目标探测稀疏模型深度学习

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基于GRU和MOGWO的软基水闸底板脱空动力学智能反演

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应用基础与工程科学学报 2024年第1期32卷 85-99页

作者：李火坤唐义员黄伟柳波王文韬朱慧琪南昌大学工程建设学院江西南昌330031

软基水闸在水流侵蚀等因素作用下易发生底板脱空现象,极大地威胁水闸的安全运行.针对软基水闸底板脱空检测问题,提出一种基于门控循环单元(Gate Recurrent Unit, GRU)神经网络代理模型和多目标灰狼算法(Multi-Objective Grey Wolf Optim... 详细信息

软基水闸在水流侵蚀等因素作用下易发生底板脱空现象,极大地威胁水闸的安全运行.针对软基水闸底板脱空检测问题,提出一种基于门控循环单元(Gate Recurrent Unit, GRU)神经网络代理模型和多目标灰狼算法(Multi-Objective Grey Wolf Optimizer, MOGWO)的软基水闸底板脱空动力学反演方法.基于GRU神经网络构建表征软基水闸结构模态参数与脱空参数间非线性关系的数学代理模型,基于水闸结构固有频率、归一化振型建立软基水闸脱空参数反演的多目标优化函数,并采用MOGWO优化算法求解多目标优化问题的Pareto最优解.将所提方法应用于室内软基水闸物理模型两种脱空工况的反演计算.GRU神经网络代理模型精度优于多层前馈(Back Propagation, BP)神经网络代理模型及三阶多项式响应面模型,且反演脱空面积和模型实际脱空面积的相对误差分别为6.76%、5.58%,反演效果明显优于单目标反演方法.

关键词：软基水闸底板脱空反演动力学方法代理模型 GRU神经网络 MOGWO优化算法

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电磁悬浮系统的改进线性自抗扰控制方法

电机与控制学报 2024年第1期28卷 131-141页

作者：杨杰杨星高涛胡海林江西理工大学电气工程与自动化学院江西赣州341000 江西理工大学永磁磁浮技术与轨道交通研究院江西赣州341000 江西省磁悬浮技术重点实验室江西赣州341000

单点电磁悬浮系统是常导电磁磁浮列车悬浮系统的关键控制单元。针对单点电磁悬浮系统因强干扰影响导致控制性能下降的问题,提出了一种改进型线性自抗扰控制(LADRC)方法。首先,基于电磁悬浮结构及原理建立了单点悬浮系统线性化模型,并对... 详细信息

单点电磁悬浮系统是常导电磁磁浮列车悬浮系统的关键控制单元。针对单点电磁悬浮系统因强干扰影响导致控制性能下降的问题,提出了一种改进型线性自抗扰控制(LADRC)方法。首先,基于电磁悬浮结构及原理建立了单点悬浮系统线性化模型,并对系统稳定性进行了分析。其次,基于自抗扰控制方法设计位置外环控制器以及基于PI调节器的电流内环控制器,对线性扩张状态观测器进行改进,设计两级级联的线性扩张状态观测器提高扰动估计精确度及速度,进而提高LADRC中扩张状态观测器对系统扰动的估计能力,并在频域上分析了改进型LADRC扰动估计性能和抑制能力的优越性。最后,搭建实验环境,对改进线性自抗扰控制方法的有效性进行验证。实验结果表明,所提的改进型LADRC不仅具有良好的位置跟踪性能,同时相比传统LADRC具有更强的抗扰动能力。

关键词：单点电磁悬浮系统线性自抗扰控制级联扩张状态观测器观测精确度频域分析抗扰性能

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受限回程链路下无人机辅助MEC的空地能耗折中

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 142-148页

作者：李安窦邵婷南昌大学信息工程学院江西南昌330031

针对无人机(UAV)辅助的移动边缘计算(MEC)网络中无人机的能耗和地面用户的能耗的矛盾关系,研究了受限回程链路下的UAV辅助的MEC网络的空地能耗折中问题,同时考虑到无人机的能耗与地面用户的能耗通常相差几个数量级,引入放大因子兼顾地... 详细信息

针对无人机(UAV)辅助的移动边缘计算(MEC)网络中无人机的能耗和地面用户的能耗的矛盾关系,研究了受限回程链路下的UAV辅助的MEC网络的空地能耗折中问题,同时考虑到无人机的能耗与地面用户的能耗通常相差几个数量级,引入放大因子兼顾地面用户能耗.通过联合优化计算任务分配、GUs发射功率、GUs卸载时间和无人机轨迹,以最小化加权总能耗,可以表示空地能耗之间的权衡关系.由于所提出问题的非凸性使其难以优化,提出了一种基于块坐标下降法和连续凸近似技术的两阶段交替迭代优化算法得到该问题的次优解.仿真实验结果验证了所提出的方案在兼顾公平性条件下刻画了无人机能耗和用户能耗之间的折中关系,并在降低总能耗方面优于其他基准方案.

关键词：无人机辅助的移动边缘计算受限回程链路空地能耗折中计算资源分配轨迹优化

环境因子筛选及组合方法对滑坡易发性预测的影响规律

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应用基础与工程科学学报 2024年第1期32卷 49-71页

作者：黄发明刘科技曾子强田钦蒋水华杨阳周创兵南昌大学工程建设学院江西南昌330031

采用不同筛选方法从滑坡环境因子中获取各种因子组合,将其作为滑坡易发性预测模型的输入变量,用以研究不同环境因子筛选及组合下的建模规律,对准确可靠地预测滑坡易发性具有重要的理论和实践参考价值.以三峡库区万州区为例,首先,选取23... 详细信息

采用不同筛选方法从滑坡环境因子中获取各种因子组合,将其作为滑坡易发性预测模型的输入变量,用以研究不同环境因子筛选及组合下的建模规律,对准确可靠地预测滑坡易发性具有重要的理论和实践参考价值.以三峡库区万州区为例,首先,选取23种环境因子,如地形、水文、岩性等;然后,用相关系数(Coefficient Analysis, CA)、线性回归(Linear Regression, LR)、主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)、神经网络(Artificial Neural Network, ANN)和粗糙集(Rough Set, RS)等筛选方法来优化环境因子组合,将其作为支持向量机(Support Vector Machine, SVM)、多层感知器(Multi-layer perceptron, MLP)等典型机器学习模型的输入变量,构建CA-SVM、CA-MLP等耦合模型,预测滑坡易发性,并与未进行环境因子筛选的全部因子耦合机器学习模型作对比;最后,用受试者操作特征曲线下面积(Area under receiver operating characteristic curve, AUC)精度、易发性指数的均值和标准差等指标探讨建模规律.研究结果表明:(1)全部环境因子耦合的滑坡易发性预测精度总体上优于考虑环境因子筛选的机器学习模型,可见环境因子筛选对提升易发性预测精度并不理想;(2)滑坡易发性精度对不同环境因子筛选方法的敏感度略低于不同机器学习模型,显示开展环境因子筛选是不必要的,且其将导致建模过程更复杂,当然仍需避免采用相关性太高、且作用机制类似的环境因子.总之,可依据数据准确、类型齐全、意义明确、操作可行和主次清晰等原则,构建出完善的滑坡环境因子组合体系.

关键词：滑坡易发性预测环境因子筛选机器学习不确定性因素敏感度分析

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主题方面共享的领域主题层次模型

软件学报 2024年第4期35卷 1790-1818页

作者：万常选张奕韬刘德喜刘喜平廖国琼万齐智江西财经大学信息管理学院江西南昌330013 华东交通大学软件学院江西南昌330013 江西省高校数据与知识工程重点实验室(江西财经大学) 江西南昌330013

层次主题模型是构建主题层次的重要工具.现有的层次主题模型大多通过在主题模型中引入nCRP构造方法,为文档主题提供树形结构的先验分布,但无法生成具有明确领域涵义的主题层次结构,即领域主题层次.同时,领域主题不仅存在层次关系,而且... 详细信息

层次主题模型是构建主题层次的重要工具.现有的层次主题模型大多通过在主题模型中引入nCRP构造方法,为文档主题提供树形结构的先验分布,但无法生成具有明确领域涵义的主题层次结构,即领域主题层次.同时,领域主题不仅存在层次关系,而且不同父主题下的子主题之间还存在子领域方面共享的关联关系,在现有主题关系研究中没有合适的模型来生成这种领域主题层次.为了从领域文本中自动、有效地挖掘出领域主题的层次关系和关联关系,在4个方面进行创新研究.首先,通过主题共享机制改进nCRP构造方法,提出nCRP+层次构造方法,为主题模型中的主题提供具有分层主题方面共享的树形先验分布;其次,结合nCRP+和HDP模型构建重分层的Dirichlet过程,提出rHDP(reallocated hierarchical Dirichlet processes)层次主题模型;第三,结合领域分类信息、词语语义和主题词的领域代表性,定义领域知识,包括基于投票机制的领域隶属度、词语与领域主题的语义相关度和层次化的主题-词语贡献度;最后,通过领域知识改进rHDP主题模型中领域主题和主题词的分配过程,提出结合领域知识的层次主题模型rHDP_DK(rHDP with domain knowledge),并改进采样过程.实验结果表明,基于nCRP+的层次主题模型在评价指标方面均优于基于nCRP的层次主题模型(hLDA,nHDP)和神经主题模型(TSNTM);通过rHDP_DK模型生成的主题层次结构具有领域主题层次清晰、关联子主题的主题词领域差异明确的特点.此外,该模型将为领域主题层次提供一个通用的自动挖掘框架.

关键词：层次主题模型领域分类信息词语语义主题关联关系层次化的采样过程领域主题层次

硫酸盐环境下BFFC侵蚀试验及强度预测模型

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中南大学学报（自然科学版） 2024年第7期55卷 2780-2791页

作者：罗如平周宇航朱碧堂余金胡扬扬华东交通大学土木建筑学院江西南昌330013 江西省地下空间技术开发工程研究中心江西南昌330013 江西省岩土工程基础设施安全与控制重点实验室江西南昌330013

开展不同纤维掺量的玄武岩纤维增强泡沫混凝土(BFFC)在硫酸盐环境下的侵蚀试验,探究BFFC的破坏形式、无侧限抗压强度、质量及微观结构的演变特性。根据试验结果提出不同纤维掺量及硫酸盐循环侵蚀次数下BFFC无侧限抗压强度的预测模型。... 详细信息

开展不同纤维掺量的玄武岩纤维增强泡沫混凝土(BFFC)在硫酸盐环境下的侵蚀试验,探究BFFC的破坏形式、无侧限抗压强度、质量及微观结构的演变特性。根据试验结果提出不同纤维掺量及硫酸盐循环侵蚀次数下BFFC无侧限抗压强度的预测模型。研究结果表明:纤维体积掺量为0.18%、0.36%、0.48%、0.60%的BFFC无侧限抗压强度分别比无纤维掺入的混凝土抗压强度提高了58%、85%、88%、94%,BFFC合理纤维掺量约为0.36%;在质量分数为10%的硫酸盐溶液中,BFFC试件进行干湿循环试验的侵蚀稳定时间约为15 h;BFFC无侧限抗压强度和质量随着侵蚀循环次数增加均表现为先增长后衰减的趋势;纤维体积掺量为0、0.18%、0.36%、0.48%、0.60%的BFFC试块经过30次循环时的质量损失至原始质量的55%、60%、70%、72%、80%,其强度降低至初始强度的35%、40%、42%、48%、50%。

关键词：玄武岩纤维增强泡沫混凝土抗侵蚀性干湿循环强度预测模型微观结构

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融合边界处理机制的学习型麻雀搜索算法

北京航空航天大学学报 2024年第1期50卷 286-298页

作者：王子恺黄学雨朱东林闫少强李权郭伟江西理工大学信息工程学院赣州341000 江西理工大学软件工程学院南昌330013 火箭军工程大学作战保障学院西安710025

为改善麻雀搜索算法(SSA)初始化阶段种群分布不充分,寻优过程中容易受到局部最优解干扰的不足,提出融合边界处理机制的学习型麻雀搜索算法(HSSA)。使用Piecewise map初始化种群,提高种群的分散程度;使用排序配对学习与竞争学习策略分别... 详细信息

为改善麻雀搜索算法(SSA)初始化阶段种群分布不充分,寻优过程中容易受到局部最优解干扰的不足,提出融合边界处理机制的学习型麻雀搜索算法(HSSA)。使用Piecewise map初始化种群,提高种群的分散程度;使用排序配对学习与竞争学习策略分别更新跟随者和警戒者,确保各代的最优解信息能够引导下一代的位置更新;自适应的警戒者数量使得警戒者作用被强调,提供灵活的应变机制;根据不同阶段的寻优特点制定多策略边界处理机制,保留住种群数量的同时,为超出边界的个体提供更加合理的搜索位置。经过12个基准函数的仿真实验,并借助消融实验、Wilcoxon秩和检验等证明了HSSA在收敛速度上的稳定性和寻优的高效性。

关键词：麻雀搜索算法 Piecewise map 排序配对学习竞争学习多策略边界处理