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基于压力传感阵列的方向盘握持状态识别研究

中国公路学报 2024年

作者：郭栋李波石晓辉李明刘子敏李红玖重庆理工大学车辆工程学院

自动驾驶是汽车智能化的重要组成部分，完全的自动驾驶是汽车智能化发展的制高点，但当前自动驾驶技术处于人机共驾的阶段，车辆的控制权需要在驾驶员与系统间来回切换，驾驶员仍是“人-车-路-环”的核心。对驾驶员手部握持状态的实时... 详细信息

自动驾驶是汽车智能化的重要组成部分，完全的自动驾驶是汽车智能化发展的制高点，但当前自动驾驶技术处于人机共驾的阶段，车辆的控制权需要在驾驶员与系统间来回切换，驾驶员仍是“人-车-路-环”的核心。对驾驶员手部握持状态的实时准确识别是实现车辆控制权安全切换的基础。为此，采用柔性仿生微纳米阵列压力传感器与力反馈方向盘相融合的方法，设计开发出用于驾驶员握力实时检测的HOD (Hands Off Detection)智能方向盘系统，利用此系统采集了20名驾驶员在模拟驾驶状态下的握持方向盘压力数据集，并基于此数据集分别建立了方向盘握持位置的逻辑判断识别模型和握持手指数量识别的L-BP (Logic-Back Propagation)神经网络模型，进一步利用消融实验对L-BP模型的逻辑判断单元与BP（Back Propagation）单元对整体模型表现的贡献度进行量化，将此模型与纯逻辑判断模型，BP神经网络和支持向量机模型进行了对比测试。结果表明：L-BP模型的握持指数识别率为98.90%，比纯逻辑判断模型、BP模型和支持向量机模型的识别率分别提升了34.99%，4.00%与13.60%；握持位置逻辑判断的识别率为99.60%。所设计开发的HOD智能方向盘系统能准确实时的采集握持压力数据；所提出的识别模型能够准确的实现驾驶员握持方向盘的手部位置与握持指数识别，为驾驶员危险驾驶检测、驾驶能力评估研究以及方向盘智能交互设计提供参考。

关键词：汽车工程方向盘握姿识别 L-BP神经网络智能方向盘压力传感器

基于深度学习的扇束X射线荧光CT自吸收校正

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激光与光电子学进展 2024年

作者：孙孟英蒋上海李相朋黄鑫汤斌胡新宇罗彬彬石胜辉赵明富周密重庆理工大学理学院重庆理工大学光纤传感与光电检测重庆市重点实验室

在X射线荧光计算断层扫描成像过程中，样品本身对入射X射线以及荧光X射线的吸收衰减是制约其高质量图像重建的重要因素之一。本文提出一种基于深度学习的X射线荧光CT自吸收校正方法，利用基于U-net的卷积神经网络学习原始投影数据中的... 详细信息

在X射线荧光计算断层扫描成像过程中，样品本身对入射X射线以及荧光X射线的吸收衰减是制约其高质量图像重建的重要因素之一。本文提出一种基于深度学习的X射线荧光CT自吸收校正方法，利用基于U-net的卷积神经网络学习原始投影数据中的对称结构分布，实现从受自吸收影响的正弦图中恢复完备的投影数据；通过数值模拟建立扇束XFCT成像系统获得20000组荧光正弦图实现网络训练、测试与验证，并通过Geant4软件仿真获得受自吸收影响的投影数据作进一步验证。结果表明，训练良好的神经网络能对不完整的投影数据实现自吸收校正，进而提高重建图像的质量。

关键词：深度学习自吸收校正 X射线荧光CT 数值模拟

预热温度对激光选区熔化成形30%SiC_(p)/AlSi10Mg复合材料力学性能的影响

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材料导报 2024年第3期38卷 154-160页

作者：郭耀旗唐敏马红林魏文猴王林志范树迁张祺中国科学院重庆绿色智能技术研究院重庆400714 中国科学院大学重庆学院重庆400714 重庆理工大学材料科学与工程学院重庆400054

基板常温工况下激光选区熔化成形中等体积分数SiC_(p)/Al复合材料存在孔洞、裂纹等冶金缺陷,从而导致成形零件致密度低、力学性能差等问题。首先研究了固定优化成形工艺参数时,基板预热温度(200~400℃)对45μm的30%(质量分数,下同)SiC_(... 详细信息

基板常温工况下激光选区熔化成形中等体积分数SiC_(p)/Al复合材料存在孔洞、裂纹等冶金缺陷,从而导致成形零件致密度低、力学性能差等问题。首先研究了固定优化成形工艺参数时,基板预热温度(200~400℃)对45μm的30%(质量分数,下同)SiC_(p)/AlSi10Mg成形零件表观致密度和力学性能的影响;进一步提高SiC_(p)质量分数至50%,再次评价了上述基板预热温度对成形性能的影响。结果表明,当SiC_(p)质量分数为30%时,升高基板预热温度可以减少成形零件的孔洞和裂纹,成形零件的表观致密度及力学性能显著提高;当基板预热至400℃时,成形零件表观致密度最高达到97.98%,与此同时极限抗压强度和极限抗拉强度分别为578 MPa和56 MPa;随着SiC_(p)质量分数进一步增加至50%,基板预热温度对成形零件致密化和力学性能的强化效果逐步减弱。本研究证明高温预热基板能够有效抑制激光选区熔化成形中等体积分数SiC_(p)/Al复合材料的冶金缺陷,为增材制造SiC_(p)/Al复合材料提供了工程应用解决方案。

关键词：中等体积分数 SiC_(p)/Al复合材料激光选区熔化基板预热致密度力学性能

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大功率履带越野车用液力变矩器循环工况构建

哈尔滨工业大学学报 2024年第4期56卷 83-91页

作者：闫清东杜艺舟刘城魏巍北京理工大学机械与车辆学院北京100081 北京理工大学前沿技术研究院济南250300 车辆传动重点实验室(北京理工大学) 北京100081 北京理工大学重庆创新中心重庆401135

为解决液力变矩器的传统稳态试验工况同实车工况契合度不高、无法反应实车上运行状态的问题,提出了一种大功率履带越野车用液力变矩器循环工况。在某型履带车辆实车工况数据基础上,统计分析液力变矩器在实车运行中的工况特征,选取了12... 详细信息

为解决液力变矩器的传统稳态试验工况同实车工况契合度不高、无法反应实车上运行状态的问题,提出了一种大功率履带越野车用液力变矩器循环工况。在某型履带车辆实车工况数据基础上,统计分析液力变矩器在实车运行中的工况特征,选取了12个统计特征参数和10个比例特征参数,利用主成分分析法对工况数据进行了降维处理,通过无监督学习中的K均值聚类算法完成了数据片段的聚类分析,使用动态规划方法整合闭锁工况,获取典型工况片段用于循环工况重构,利用汉宁窗对片段进行平滑连接。以循环工况与总体数据主要特征值平均误差、连接处转速差值总和及斜率差值总和为目标,借助模拟退火和多目标粒子群算法进行优化,构建基于实车数据、契合液力变矩器实车运行特征的循环工况。结果表明,最终所得工况由叶轮转速——时间和闭锁信号——时间组成,主要特征参数平均相对误差为2.92%,与实车数据的工况特征表现一致。本研究成果为设计液力变矩器的可靠性试验工况提供了一种新的思路和途径。

关键词：液力变矩器液力传动实车数据工况分析循环工况

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基于概念漂移检测的数字孪生流程预测模型

计算机应用研究 2024年

作者：熊正云方贤文安徽理工大学数学与大数据学院安徽省煤矿安全大数据分析与预警技术工程实验室

预测性流程监控可以在业务流程运行过程中提供及时的信息，以便采取措施来应对潜在风险，如何提高流程预测的准确度一直受到高度关注。现有的研究方法大部分都在静态环境下引入，很少有结合数字孪生技术在动态环境中的流程预测。为此，... 详细信息

预测性流程监控可以在业务流程运行过程中提供及时的信息，以便采取措施来应对潜在风险，如何提高流程预测的准确度一直受到高度关注。现有的研究方法大部分都在静态环境下引入，很少有结合数字孪生技术在动态环境中的流程预测。为此，提出了一个基于概念漂移检测的方法，并构建数字孪生流程预测模型(Digital Twin Based on Concept Drift,DTBCD)预测下一个活动。首先利用事件流行为关系和权重散度将流程中的活动进行特征提取，得到数据流的特征集，其次进行漂移检测，动态选择特征集输入人工智能模型中训练并预测下一个活动，然后运用物联网和云计算等先进技术创建数字孪生虚拟环境，最后得到基于概念漂移的数字孪生模型。通过公开可用的数据集进行评估分析，实验结果表明，提出的方法能够有效提高预测的准确性。

关键词：预测性流程监控活动预测漂移检测数字孪生

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一种融合图数据多元结构和特征的图池化方法

计算机工程 2024年

作者：王翔魏玉锌毛国君福建理工大学计算机科学与数学学院福建理工大学福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室

在图神经网络中，图池化是一类用于对图数据进行下采样以提取图表征的重要操作。由于图数据存在较为复杂的网络拓扑结构和高维度的特征信息，现有的图池化方法在设计中还存在以下问题：1、未能充分利用并同时融合图数据的拓扑结构信息... 详细信息

在图神经网络中，图池化是一类用于对图数据进行下采样以提取图表征的重要操作。由于图数据存在较为复杂的网络拓扑结构和高维度的特征信息，现有的图池化方法在设计中还存在以下问题：1、未能充分利用并同时融合图数据的拓扑结构信息和节点的长距离依赖信息；2、在图池化过程中没有考虑丢弃节点的特征，不可避免造成图数据的重要信息损失。针对以上问题，本文提出了一种基于多元特征融合的图池化方法来同时捕获图数据的局部拓扑信息、全局拓扑信息以及长距离节点依赖关系，并使用一个聚合模块聚合这些特征信息得到一个新的池化图。为了缓解图池化过程中节点的特征信息丢失，提出一种新的特征融合方法将丢弃节点的信息以一定比例汇聚到保留节点上。基于该池化方法，构建了一个基于分层池化的图分类模型，并在多个公共数据集上进行实验。结果表明，与最佳基线模型相比，本文所提出的模型在图分类任务上取得了更好的效果，在D&D、PROTEINS、NCI1和NCI109四个数据集上的分类准确率分别提升了2.97%、3.59%、0.48%和0.24%。这表明它能够更有效利用图数据的特征信息、拓扑信息和长距离节点依赖信息，提升图分类效果。

关键词：图池化图分类拓扑信息长距离节点依赖特征融合

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多智能体系统圆形编队控制与一致性

重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第1期38卷 192-200页

作者：张华杨艳肖斯斯重庆理工大学理学院重庆400054

针对一组具有非恒同速度的多智能体系统圆形编队控制问题,提出了一组混合的分布式控制器。该控制器由两部分组成,一部分作用于系统的相位上,一部分作用于角频率上,其中角频率上的控制器主要协调系统中相位变化和初始角频率对系统稳定性... 详细信息

针对一组具有非恒同速度的多智能体系统圆形编队控制问题,提出了一组混合的分布式控制器。该控制器由两部分组成,一部分作用于系统的相位上,一部分作用于角频率上,其中角频率上的控制器主要协调系统中相位变化和初始角频率对系统稳定性的影响。编队设计主要基于系统的相位控制实现,为此给出了2种编队设计方案,即基于位置方法和基于位移方法,基于位置方法的智能体在进行编队时能够实时感知自身的期望中心位置并收敛到与之对应的期望位置;基于位移方法的智能体需要实时感知于邻居之间的相对位移,进而收敛到自身于邻居之间的期望中心位置之差。研究结果表明:在任意初始状态下具有非恒同速度的多智能体系统,在控制器的作用下能够使智能体以指定的角频率逐渐形成期望的圆形编队队形,且所有智能体的相位是同步或平衡的,其角频率能够渐近一致且收敛到指定的值。由5个智能体构成的系统仿真表明:在系统稳定后截取的4个周期的运动轨迹是稳定的圆周运动,并且基于位置方法模拟出来的中心位置与期望中心位置之间的误差小于0.01,基于位移方法的相对位移与期望位移之间的误差小于0.000 2,验证了编队控制方案的有效性和准确性。

关键词：多智能体系统编队控制非线性一致性

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节点链路同时映射的多类型服务资源编排算法

通信学报 2024年第4期45卷 54-64页

作者：冯川张旭马天纯郭磊重庆邮电大学大数据智能计算重点实验室重庆400065 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学智能通信与网络安全研究院重庆400065

为了解决虚拟网络请求阻塞率较高和底层物理网络资源利用率较低的问题,提出一种基于节点链路同时映射的多类型服务资源编排的算法。在映射首节点时,考虑物理网络节点属性;在映射节点链路元组时,综合考虑物理网络节点属性和链路属性;在... 详细信息

为了解决虚拟网络请求阻塞率较高和底层物理网络资源利用率较低的问题,提出一种基于节点链路同时映射的多类型服务资源编排的算法。在映射首节点时,考虑物理网络节点属性;在映射节点链路元组时,综合考虑物理网络节点属性和链路属性;在映射链路时,考虑网络链路属性,从而在包含多类型服务资源的底层物理网络中找到虚拟网络请求的映射策略。仿真结果显示,所提算法可以降低虚拟网络请求的阻塞率,提高物理网络多种类型资源的利用效率。

关键词：软件定义网络网络功能虚拟化虚拟网络映射多类型资源编排

DeepLabV3_DHC:城市无人机遥感图像语义分割

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激光与光电子学进展 2024年第4期61卷 384-393页

作者：孙国文罗小波张坤强重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆空间大数据智能技术工程研究中心重庆400065 昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500

高分辨率无人机遥感图像具有极为丰富的语义和地物特征,在语义分割中容易出现目标分割不全、边缘信息缺失、分割精度不足等问题。为了解决上述问题,基于DeepLabV3_plus模型提出改进的DeepLabV3_DHC。首先,利用多种主干网络进行下采样,... 详细信息

高分辨率无人机遥感图像具有极为丰富的语义和地物特征,在语义分割中容易出现目标分割不全、边缘信息缺失、分割精度不足等问题。为了解决上述问题,基于DeepLabV3_plus模型提出改进的DeepLabV3_DHC。首先,利用多种主干网络进行下采样,采集图像的低级特征和高级特征。其次,将原模型的atrous spatial pyramid pooling(ASPP)全部替换成深度可分离混合空洞卷积,同时添加自适应系数,减弱网格效应。之后,抛弃传统上采样的双线性插值法,替换为可学习的密集上采样卷积。最后,在低级特征中串联注意机制。选用多种主干网络进行实验,数据集选用四川省隆昌市地区的部分图像,采用平均交并比和类别平均像素准确率作为评价指标。实验结果表明:所提方法不仅具有较高的分割精度,而且减少了计算量和参数量。

关键词：城市无人机遥感图像语义分割深度可分离混合空洞卷积密集上采样注意力机制网格效应