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基于深度交互性多尺度感受野特征学习的三维点云配准网络

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光学学报 2024年第14期44卷 169-180页

作者：周涵王旭初袁越重庆大学光电工程学院重庆400040 重庆大学光电技术与系统教育部重点实验室重庆400040

提出了一种基于深度交互性多尺度感受野特征学习的三维点云配准网络(DIM-RFNet),通过结合点云结构的上下文一致性寻找潜在相似结构特征以实现点云准确配准。首先通过点云的分组构建邻域片并提取邻域片特征,使用上下文编码-解码器来提取... 详细信息

提出了一种基于深度交互性多尺度感受野特征学习的三维点云配准网络(DIM-RFNet),通过结合点云结构的上下文一致性寻找潜在相似结构特征以实现点云准确配准。首先通过点云的分组构建邻域片并提取邻域片特征,使用上下文编码-解码器来提取多尺度感受野特征,并降低内存开销和提高不同结构特征的区别度。为了使任务集中在重叠区域、减小异常值的不利影响,并进一步扩大多尺度特征感受野,DIM-RFNet构建一种新的重叠关系编码-解码器,通过预测重叠关系置信度得到特征表示、重叠得分、匹配得分。将该方法在ModelNet40、ModelLoNet、3DMatch、3DLoMatch和OdometryKITTI数据集上与相关方法进行比较,结果表明,该方法显著提高了特征提取能力,并在低重叠率场景中取得有竞争力的配准性能。

关键词：三维点云配准注意力机制结构特征特征交互重叠关系

提高年循环效率的永磁同步发电机-齿轮传动系统机电协同设计

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机械工程学报 2024年第1期60卷 296-308页

作者：李峥琪刘长钊宋健王磊重庆大学高端装备机械传动全国重点实验室重庆400044 重庆大学机械与运载工程学院重庆400030

为实现永磁同步风力发电机组轻量化、高年循环效率的设计目标,提出了一种永磁同步发电机-齿轮传动系统机电协同参数优化设计方法。首先建立风轮计算模型,以风电场实测的年风速工况作为风力发电机组的运行工况。接着建立齿轮传动系统的... 详细信息

为实现永磁同步风力发电机组轻量化、高年循环效率的设计目标,提出了一种永磁同步发电机-齿轮传动系统机电协同参数优化设计方法。首先建立风轮计算模型,以风电场实测的年风速工况作为风力发电机组的运行工况。接着建立齿轮传动系统的损耗模型,并基于有限元建立永磁同步发电机饱和磁链模型、转矩模型和损耗模型。在此基础上,为最大限度地发挥各参数下发电机组的效率潜力,采用非线性效率最优电流分配策略对发电机的控制电流进行优化。最后在发电机电磁约束、齿轮几何和强度约束、连续传动约束条件下,以发电机和齿轮的参数作为优化变量,以永磁同步发电机-齿轮传动系统的总质量和年循环风速工况下的总损耗作为目标函数,利用NSGA-Ⅱ算法对目标函数进行优化。该过程优化中嵌套优化,整个过程通过脚本自动化运行,最大程度地降低了系统的损耗和质量,减少了时间成本。基于上述方法对8 MW永磁同步发电机-齿轮传动系统进行优化,优化后系统总质量降低了40.2%,系统年循环损耗减少了461 562.53 kW·h,表明该方法有效地降低了系统的质量且提高了年循环效率。

关键词：永磁同步风力发电机组轻量化年循环效率机电协同设计参数优化

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基于深层神经网络的信道编码类型盲识别

系统工程与电子技术 2024年第5期46卷 1820-1829页

作者：杨宗方张天骐马焜然邹涵重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

为了解决当前识别算法只能识别一种或者两种码字类型以及人工提取特征复杂的问题,提出了两种基于深层神经网络模型的信道编码类型识别器,即卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)识别器和递归CNN(recursive CNN,RCNN)识别器,... 详细信息

为了解决当前识别算法只能识别一种或者两种码字类型以及人工提取特征复杂的问题,提出了两种基于深层神经网络模型的信道编码类型识别器,即卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)识别器和递归CNN(recursive CNN,RCNN)识别器,用于识别接收数据中不同类型的信道码字。将待识别的软解调序列作为自然语言处理中文本分类问题的句子向量进行处理,输入到预先训练好的深层神经网络识别器中进行识别,并分析了字长度对识别准确率的影响,得出了最合适的字长度。实验结果表明,两种识别器都能够有效识别接收数据中多种类型的信道编码,且在信噪比为3 dB时CNN识别器的识别准确率能够达到99%以上,而RCNN识别器在1 dB时就能够达到99%以上的识别准确率。

关键词：深层神经网络信道编码识别器盲识别字长度

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纯电动汽车电驱动系统故障诊断研究进展

汽车工程 2024年第1期46卷 61-74页

作者：张鹏博陈仁祥邵毅明孙世政闫凯波重庆交通大学交通运输学院重庆400074 重庆交通大学交通工程应用机器人重庆市工程实验室重庆400074

为全面梳理纯电动汽车电驱动系统故障诊断的发展现状,明确未来发展趋势,本文首先介绍了纯电动汽车电驱动系统的基本架构、功能及发展历程;然后详细总结了纯电动汽车电驱动系统关键部件的故障类型及原因,分析了纯电动汽车电驱动系统关键... 详细信息

为全面梳理纯电动汽车电驱动系统故障诊断的发展现状,明确未来发展趋势,本文首先介绍了纯电动汽车电驱动系统的基本架构、功能及发展历程;然后详细总结了纯电动汽车电驱动系统关键部件的故障类型及原因,分析了纯电动汽车电驱动系统关键部件故障诊断方法的主要研究现状;接着将诊断方法从专家知识驱动、模型驱动、信号驱动和数据驱动4个方面详细综述了纯电动汽车电驱动系统国内外研究进展和发展动态,并针对不同方法的优缺点进行了对比;最后对纯电动汽车电驱动系统故障诊断所面临的问题及发展方向进行了分析和展望,进一步讨论并指出未来纯电动汽车电驱动系统故障诊断研究可以集中在变工况耦合故障诊断、微小故障诊断和前期故障诊断研究、实时在线故障诊断、基于故障诊断的智能运维、未知故障诊断与系统自愈技术等方面。

关键词：纯电动汽车电驱动系统故障诊断

基于神经网络的输电塔钢管构件涡激振动幅值预测方法

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工程力学 2024年第1期41卷 64-75页

作者：李佳鸿李正良王涛重庆大学土木工程学院重庆400045 山地城镇建设与新技术教育部重点实验室(重庆大学) 重庆400045 风工程及风资源利用重庆市重点实验室(重庆大学) 重庆400045

输电塔中长细比较大的钢管构件容易发生低风速下的涡激振动,鉴于传统风洞试验和数值模拟研究方法存在的成本高、周期长的局限,该文提出了一种基于神经网络的输电塔钢管构件涡激振动幅值高效预测方法。为获取训练模型所需的数据集,发展... 详细信息

输电塔中长细比较大的钢管构件容易发生低风速下的涡激振动,鉴于传统风洞试验和数值模拟研究方法存在的成本高、周期长的局限,该文提出了一种基于神经网络的输电塔钢管构件涡激振动幅值高效预测方法。为获取训练模型所需的数据集,发展了适用于任意插板形式、几何尺寸的钢管构件涡激振动响应分析方法;结合多种神经网络模型(BPNN、PSO-BPNN、RBFNN、GRNN)以及性能评价指标,建立了基于神经网络的输电塔钢管构件涡激振动幅值预测方法;通过算例对某C型插板和十字型插板钢管构件涡激振动幅值进行了预测。研究表明:通过与试验结果的对比,验证了该文输电塔钢管构件涡激振动响应分析方法的准确性,对于C型和十字型插板钢管构件VIV幅值的相对误差分别为3.84%和5.87%,利用该方法可为神经网络模型提供可靠样本;通过7折10次交叉验证优化超参数后的4种神经网络模型,均表现出较好的预测精度;相比之下,GRNN在C型插板和十字型插板钢管构件算例中均呈现出最佳的泛化能力,其R2值分别为0.989和0.992;采用GRNN方法可以较好地预测C型和十字型插板钢管构件在不同质量阻尼比参数下的VIV幅值,且在计算效率上相比于CFD方法具有明显的优势。

关键词：输电塔涡激振动钢管构件神经网络幅值预测

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考虑消落带岩体劣化影响的典型危岩岸坡稳定性研究

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岩土力学 2024年第2期45卷 563-576页

作者：刘新荣王浩郭雪岩罗新飏周小涵许彬重庆大学土木工程学院重庆400045 重庆大学库区环境地质灾害防治国家地方联合工程研究中心重庆400045 重庆大学山地城镇建设与新技术教育部重点实验室重庆400045 重庆交通大学河海学院重庆400074

三峡库区周期性水位升降引起的消落带岩体劣化对典型危岩岸坡稳定性具有重大影响。基于野外调研及地勘资料,采用通用离散单元法程序(universal distinct element code,简称UDEC)研究了消落带劣化区形态对近水平层状高陡危岩岸坡的稳定... 详细信息

三峡库区周期性水位升降引起的消落带岩体劣化对典型危岩岸坡稳定性具有重大影响。基于野外调研及地勘资料,采用通用离散单元法程序(universal distinct element code,简称UDEC)研究了消落带劣化区形态对近水平层状高陡危岩岸坡的稳定性影响。研究表明:目前三峡库区巫山段的近水平层状危岩岸坡消落带岩体劣化严重,在不同消落带劣化区存在紧密层状、松散碎裂状、溶蚀凹腔状、含挤压碎裂带等典型消落带劣化区形态;含有第1种消落带劣化区形态的危岩岸坡稳定性较好,危岩体位移较小,失稳模式为滑移破坏;含有第2种消落带劣化区形态的危岩岸坡危岩体先向坡内偏移,其后随着消落带岩体支撑强度弱化向坡外倾倒破坏;含有第3种消落带劣化区形态的危岩岸坡危岩体向坡外位移较大,失稳模式为倾倒破坏;含有第4种消落带劣化区形态的危岩岸坡稳定性主要受挤压破碎带的力学性质控制,易产生沿破碎带切割面的旋转滑移破坏;通过对以上4种劣化区形态的危岩岸坡增加防治加固措施,危岩体的变形位移得到了不同程度的有效控制。

关键词：危岩岸坡消落带劣化区形态野外调研通用离散单元法程序(UDEC) 数值模拟劣化特征稳定性

数据-机理混合驱动下考虑刀具柔性的柔性加工工艺参数能效优化方法

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机械工程学报 2024年第7期60卷 236-248页

作者：赵希坤李聪波杨勇吕岩姜书艳重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044 重庆机床(集团)有限责任公司重庆401336 重庆工商大学机械工程学院重庆400067

在柔性加工过程中,加工任务不断变换导致加工刀具更换频繁,现有研究主要面向固定加工刀具开展工艺参数能效优化,无法快速响应加工刀具频繁更换的加工环境。为更好的满足变刀具条件下柔性加工工艺参数能效优化的需求,提出一种数据-机理... 详细信息

在柔性加工过程中,加工任务不断变换导致加工刀具更换频繁,现有研究主要面向固定加工刀具开展工艺参数能效优化,无法快速响应加工刀具频繁更换的加工环境。为更好的满足变刀具条件下柔性加工工艺参数能效优化的需求,提出一种数据-机理混合驱动下考虑刀具柔性的柔性加工工艺参数能效优化方法。首先揭示变加工刀具条件下柔性加工能耗特性,构建数据-机理混合驱动的柔性加工能效优化模型,然后融合马尔科夫理论和优势动作评论算法,提出考虑刀具柔性的柔性加工工艺参数能效优化方法,最后通过案例分析与算法对比,验证所提出方法能在变刀具条件下实现柔性加工工艺参数的高效优化决策。

关键词：柔性加工能效优化刀具柔性工艺参数

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融合显隐式反馈的协同过滤推荐模型

控制与决策 2024年第3期39卷 1048-1056页

作者：欧朝荣胡军重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065

融合显式和隐式反馈已被应用于提升推荐模型的性能,但是,现有的此类推荐模型未能保留显式反馈中反映用户偏好程度的信息,且现有研究认为拥有显式反馈的数据和仅拥有隐式反馈的数据对于模型具有同等影响,未能充分发挥显式反馈的优势.针... 详细信息

融合显式和隐式反馈已被应用于提升推荐模型的性能,但是,现有的此类推荐模型未能保留显式反馈中反映用户偏好程度的信息,且现有研究认为拥有显式反馈的数据和仅拥有隐式反馈的数据对于模型具有同等影响,未能充分发挥显式反馈的优势.针对这些问题,提出一种新的融合显式和隐式反馈的协同过滤推荐模型(CEICF).首先,所提出模型提取显式反馈中的特征得到用户/物品的全局偏好向量;然后,从隐式反馈中提取用户/物品的潜在向量,进而将两种向量进行融合得到用户/物品的偏好向量;最后,使用神经网络预测用户与物品交互的可能性.在训练模型时,定义一种加权的二进制交叉熵损失函数,加强显式反馈对模型的影响来增强模型捕获用户偏好的能力.为了验证所提出模型的有效性,在覆盖不同领域的现实数据集上进行实验,实验结果表明,CEICF可有效地融合显式和隐式反馈,且推荐效果相对于基线模型有显著提升.

关键词：信息过载个性化推荐协同过滤显式反馈隐式反馈神经网络

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面向病理图像分割的边缘感知网络

光子学报 2024年第1期53卷 78-90页

作者：黄鸿杨沂川王龙郑福建吴剑重庆大学光电技术与系统教育部重点实验室重庆400044 重庆大学附属肿瘤医院头颈肿瘤中心重庆400030

提出了一种针对病理切片图像的端到端语义分割方法--边缘感知网络(BPNet),以提高病理图像分割精度。BPNet网络首先在解码器阶段增加边缘感知模块,改善网络对于病理图像边缘的特征信息提取能力。然后,采用自适应通道注意力模块弥补不同... 详细信息

提出了一种针对病理切片图像的端到端语义分割方法--边缘感知网络(BPNet),以提高病理图像分割精度。BPNet网络首先在解码器阶段增加边缘感知模块,改善网络对于病理图像边缘的特征信息提取能力。然后,采用自适应通道注意力模块弥补不同层次特征间的语义差距,进一步加强网络的特征聚合能力。在此基础上,设计了一种基于结构和边缘的联合损失函数,以实现最佳的病理图像分割结果。在GlaS和MoNuSeg两个公开病理数据集上的分割实验结果表明,所提方法的Dice系数得分在两个数据集上分别达到92.21%和81.18%,有效提升了病理图像的分割精度。

关键词：病理图像自动分割深度学习边缘增强联合损失函数